提出了一种基于光谱纯度值的变量选择方法。对光谱中各变量计算其纯度值后,按降序将相应变量排列,采用PLS交互检验按前向选择法选择最佳变量子集。用本方法对3组分混合物体系及烟草样品的近红外光谱进行变量选择,并与全谱变量建模的结果进行了比较。结果表明本实验给出的波长变量优选方法是一种比较有效和实用的变量筛选方法,通过变量筛选,可极大地减少光谱信息重叠,从而提高定量校正模型的预测精度和建模效率。
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