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关键词：
电解水;制氢;酸性离子液体;催化活性;活化能
发表时间：
2017-02-07 16:50:18
红外光谱定量分析中的一种变量聚类偏最小二乘算法_毕一鸣
SDY | -> | 430| 0| 0.785904MB |化学计量学;偏最小二乘;定量分析;光谱分析;模型集成
偏最小二乘方法(Partial least squares } PLS)可以同时实现回归建模、数据结构简化以及分析两组变
量之间的相关性，能够有效地解决近红外、中红外及拉曼等光谱分析中的多变量和共线性问题，因而成
为光谱分析和化学计量学中最常用的多元校正方法[D -al。然而，偏最小二乘方法仍存在诸多不足之处，
例如有效地挖掘光谱中的有效信息以及排除光谱噪声的干扰等。
针对偏最小二乘方法的改进主要有两种思路，一种是通过变量选择(波数选择)的方式去除光谱中
与目标物质相关度不高的变量[Cs.}7。变量选择通过剔除部分噪声变量来提高模型精度，然而，很多变量
选择方法需要增加额外的参数来控制剔除变量的数量，这不仅增加了模型的复杂度，而且使模型过拟合
的风险增大[Ll。另一种改进则是使用全谱模型，通过对样本进行聚类或重采样生成若干子模型，利用
子模型集成的方式保证整体模型具有更好的预测能力和鲁棒性Cs-iol。然而，这种方式不能提高单一子
模型的模型精度，仅在建模样本数目中进行了调整。Ni等Di」提出一种堆叠偏最小二乘(Stacked PLS)
算法，以邻域为单位建立子模型并叠加为全谱模型。与样本空间集成模型不同，SPLS在变量空间进行
集成，可以改善单一PLS模型的预测精度。SPLS的一个不足之处在于采用等分邻域的方式划分光谱区
域，使得相关性很高的波数会赋予不同的权重，从而降低了模型的合理性。
本研究提出一种基于变量聚类的集成偏最小二乘算法，以聚类的方式，使相似的变量(波数)划归
同一子类。通过赋予各子类不同的权重，提高光谱中与待分析物质相关性较高变量的重要性，降低较低
相关性变量和噪声的干扰，从而提高建模精度与模型的解释能力。利用汽油中的辛烷值预测和烟草中
的烟碱预测两组近红外数据对所提算法有效性进行了验证。
量之间的相关性，能够有效地解决近红外、中红外及拉曼等光谱分析中的多变量和共线性问题，因而成
为光谱分析和化学计量学中最常用的多元校正方法[D -al。然而，偏最小二乘方法仍存在诸多不足之处，
例如有效地挖掘光谱中的有效信息以及排除光谱噪声的干扰等。
针对偏最小二乘方法的改进主要有两种思路，一种是通过变量选择(波数选择)的方式去除光谱中
与目标物质相关度不高的变量[Cs.}7。变量选择通过剔除部分噪声变量来提高模型精度，然而，很多变量
选择方法需要增加额外的参数来控制剔除变量的数量，这不仅增加了模型的复杂度，而且使模型过拟合
的风险增大[Ll。另一种改进则是使用全谱模型，通过对样本进行聚类或重采样生成若干子模型，利用
子模型集成的方式保证整体模型具有更好的预测能力和鲁棒性Cs-iol。然而，这种方式不能提高单一子
模型的模型精度，仅在建模样本数目中进行了调整。Ni等Di」提出一种堆叠偏最小二乘(Stacked PLS)
算法，以邻域为单位建立子模型并叠加为全谱模型。与样本空间集成模型不同，SPLS在变量空间进行
集成，可以改善单一PLS模型的预测精度。SPLS的一个不足之处在于采用等分邻域的方式划分光谱区
域，使得相关性很高的波数会赋予不同的权重，从而降低了模型的合理性。
本研究提出一种基于变量聚类的集成偏最小二乘算法，以聚类的方式，使相似的变量(波数)划归
同一子类。通过赋予各子类不同的权重，提高光谱中与待分析物质相关性较高变量的重要性，降低较低
相关性变量和噪声的干扰，从而提高建模精度与模型的解释能力。利用汽油中的辛烷值预测和烟草中
的烟碱预测两组近红外数据对所提算法有效性进行了验证。
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