特征峰值投影技术应用于鱼粉蛋白近红外波长优选

采用近红外光谱线性分析技术实现对鱼粉蛋白的快速检测,选择合适的波长变量是提高模型预测精度的关键。主要目的是建立一种稳健、简单的多元线性回归(MLR)模型,通过研究基于特征峰值的投影技术实现参与建模的波长优选。特征物质在近红外光谱区域的吸收特征,以鱼粉一阶导数光谱的峰谷波长点作为出发点,依次采用逐步多元线性回归(SMLR)和连续投影线性回归(SPA-MLR)方法完成两度特征信息波长筛选,进一步对备选的波长变量执行显著性检验,最终确定近红外线性分析的特征信息波长组合。结果表明,近红外长波区域中优选出53个特征信息波长变量,能够提高鱼粉蛋白近红外定量模型的预测精度,简化了模型,从而提高了模型的适用性和稳健性。