PLS1 and RBF-PLS special adapted for NIR sample codes

资 源 简 介

PLS1 and RBF-PLS special adapted for NIR sample codes

详 情 说 明

PLS1和RBF-PLS是近红外光谱分析中常用的化学计量学方法，特别适用于处理高维、共线性的光谱数据。PLS1即偏最小二乘回归的单变量响应版本，通过将光谱数据降维并提取潜在变量，建立与目标性质之间的线性关系模型。其核心思想是最大化自变量与因变量之间的协方差，适合处理近红外光谱中大量重叠的吸收峰。

RBF-PLS则是在PLS基础上引入径向基函数网络的混合算法。它先用PLS进行初始降维，再通过RBF网络捕捉非线性特征，这种结构特别适合近红外光谱中存在的非线性响应问题。相比传统PLS，RBF-PLS能更好地处理复杂样本基体效应和仪器漂移带来的非线性。

在实际应用中，这两种方法都需要特别注意光谱预处理步骤，如SNV、MSC或导数处理，以消除散射效应和基线漂移。交叉验证策略的选取也至关重要，建议使用留出法或k折交叉验证来评估模型性能，避免过拟合。对于近红外小样本场景，可采用稀疏PLS变体或集成学习策略进一步提升模型鲁棒性。