小波变换和偏最小二乘法在烟草常规成分预测中的应用

摘要：

为了实现烟草样品的快速近红外光谱(NIR)分析,将小波变换(WT)用于烟草样品NIR的数据压缩,并结合偏最小二乘法(PLS)对压缩后的数据进行建模.与直接采用PLS相比,WT-PLS可有效地压缩原始谱图的数据,消除谱图中噪声和背景的干扰,降低所建模型的随机性,从而大大提高了运算速度,并获得了更高的预测精度.

关键词：数据压缩、小波变换、烟草样品、近红外光谱、偏最小二乘法

分类号：TS472(烟草工业)

资助基金：国家烟草专卖局资助项目110200101042

在线出版日期：2004-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：31-34