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激光诱导击穿光谱结合CARS算法对猪饲料中铜元素定量分析

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摘要

饲料中添加铜元素对猪生长速度的促进效果明显,因而在猪饲料中的超标情况非常普遍,但其带来的危害也非常严重。本研究利用共线双脉冲激光诱导击穿光谱(DP-LIBS)技术对猪饲料中的铜元素进行快速分析,采用竞争适应重加权采样(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)方法筛选出与猪饲料中铜元素相关的22个重要变量,压缩率为1.1%。最后,基于筛选出来的22个重要波长变量集,利用偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)回归方法建立猪饲料铜元素含量的预测模型,并对预测集猪饲料样品中的铜元素含量进行预测。研究结果表明,CARS-PLS模型比全光谱-PLS模型效果更优,模型相关系数R2、交叉验证均方根误差(Root-mean-square Error of Cross-validation,RMSECV)、平均相对误差分别为0.978、19.25、5.59%,提升了预测精度和预测能力。结果表明 CARS算法可以有效的优化猪饲料中铜元素LIBS在线检测模型并提高模型的预测准确度。

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补充资料

DOI:10.3788/lop55.023001

作者单位:

    江西农业大学
    江西农业大学动物科学技术学院
    江西农业大学
    江西农业大学工学院
    江西农业大学工学院
    江西农业大学工学院

引用该论文

刘珊珊,张俊,林思寒,刘木华,黎静,潘作. 激光诱导击穿光谱结合CARS算法对猪饲料中铜元素定量分析[J].激光与光电子学进展,2018,55(2):023001.