联合区间偏最小二乘判别分析在猪肉近红外光谱定性建模中的应用

"这篇研究文章探讨了一种名为联合区间偏最小二乘判别分析（SiPLSDA）的新算法，该算法旨在解决偏最小二乘判别分析（PLSDA）在建立定性模型时遇到的噪声和冗余信息问题。在猪肉近红外光谱分析的背景下，研究人员应用SiPLSDA来提高模型的识别准确率。通过使用Antaris II快速傅里叶变换近红外光谱分析仪，收集了波数在10000~4000 cm-1范围内的猪肉样本光谱，并进行了标准正态变量变换（SNV）预处理。实验结果显示，基于SiPLSDA构建的预测模型在识别猪肉储藏时间方面达到了93.94%的高准确率，优于仅使用全光谱区域的PLSDA模型。" 本文主要知识点如下： 1. **偏最小二乘判别分析（PLSDA）**：这是一种统计分析方法，常用于高维数据的建模，特别是光谱数据分析。PLSDA通过降维技术来提取光谱中的主要成分，同时考虑样本类别信息，以建立预测模型。 2. **联合区间偏最小二乘回归（SiPLS）**：SiPLS是PLSDA的一种改进算法，它通过选取光谱中的有效区间来减少噪声和冗余信息，从而提高模型的预测性能。这种方法可以更精确地识别出与目标变量相关的特征光谱段。 3. **近红外光谱（NIR Spectroscopy）**：近红外光谱是一种无损、快速的分析技术，广泛应用于食品、农业和生物样品的分析。NIR光谱可以提供关于物质化学结构和物理状态的信息。 4. **猪肉近红外光谱分析**：在食品安全和质量控制领域，近红外光谱可用于检测猪肉的新鲜度、储存时间和潜在的食品安全问题。本文中，NIR光谱被用来分析不同储存时间的猪肉样本。 5. **标准正态变量变换（SNV）**：SNV是一种预处理技术，用于消除光谱数据中的基线漂移和强度差异，使不同样本之间的光谱可比较。 6. **Antaris II 快速傅里叶变换近红外光谱分析仪**：这是一款先进的仪器，能快速获取样品的近红外光谱数据，是实验研究的重要工具。 7. **定性建模**：在食品安全领域，定性建模是指通过建立数学模型来预测和识别样品的品质属性，如新鲜度、污染程度等。在本文中，定性建模的目标是识别猪肉的储存时间。 8. **识别率**：评估模型性能的关键指标，表示模型正确分类或预测的比例。实验表明，SiPLSDA模型的识别率显著高于传统的PLSDA模型。 综上，SiPLSDA算法在猪肉近红外光谱的定性建模中表现出了优越的性能，为食品安全监测和质量控制提供了新的可能性。这一方法的应用可以提高模型的稳定性和准确性，有助于确保食品质量和安全。