17 Fang R. Han X. Li X. Tong J. Gao M. Wang Y. спектроскопия ближнего инфракрасного диапазона гемоглобин алгоритм выбора переменных водоустойчивая модель 2024 2024-08-03 Журнал прикладной спектроскопии 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. https://www.academjournals.by/publication/15168 https://www.academjournals.by/files/15127