| Индекс УДК |
535.33 533.9 |
|
Variable Selection in Near-Infrared Spectra for Modeling of Hemoglobin Content in Bio-Water Solutions R. Fang, X. Han, X. Li [et al.] |
|
| Аннотация | Для повышения надежности результатов спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона (NIRS), на которые оказывает влияние фоновое содержание воды в образцах, смоделированы типичные образцы биологической воды, содержащие гемоглобин (Hb), глюкозу (Glc) и дистиллированную воду. Использованы четыре алгоритма выбора спектральных переменных: CARS, RF, GA и VIP, для определения характерных полос, устойчивых к помехам воды, при комбинировании с методом частичных наименьших квадратов (PLS) для построения модели надежного количественного определения Hb. Применимость и достоверность модели подтверждены с использованием трех прогнозных наборов P1, P2, P3 с различным водным фоном (метод составления и состав оставались прежними, последовательно увеличивалось лишь содержание воды). Показано, что с помощью алгоритмов RF, GA и VIP можно исключать характерные длины волн Hb с низкой чувствительностью к изменениям количества воды и успешно корректировать влияние воды, однако из-за большого количества характеристических переменных исключается и большое количество избыточных переменных, в том числе переменных, относящихся к помехам воды, что в конечном итоге делает модель несовершенной. Алгоритм CARS показывает лучшие результаты, а RMSEP трех прогнозных наборов составляет 0. 016, 0. 017 и 0. 038, что ближе к RMSECV калибровочного набора. Следовательно, NIRS в сочетании с выбором переменных может уменьшить влияние воды на надежность модели и повысить точность прогнозирования модели методом выбора эффективных интервалов волновых чисел, а CARS может быть одним из идеальных алгоритмов для решения таких задач. |
| Название источника | Журнал прикладной спектроскопии |
| Место и дата издания | 2024 |
| Прочая информация | Т. 91, № 4. - С. 613 |
