目标特征谱线选取对猪肉中Cr元素LIBS检测精度比较
来源期刊:分析试验室2017年第1期
论文作者:王彩虹 黄林 刘木华 陈添兵 杨晖 姚明印
文章页码:32 - 36
关键词:线性回归;激光诱导击穿光谱;预测相对误差;猪肉;铬;
摘 要:结合激光诱导击穿光谱和线性回归对猪肉中Cr元素进行定量分析,比较了Cr特征谱线单变量分析与多变量分析对猪肉中Cr元素检测精度的影响。先采用特征谱线Cr I425.43nm进行单变量分析,得到Cr浓度与LIBS强度的线性相关系数为0.9434;再利用Cr的三特征谱线Cr I425.43nm,Cr I427.48nm,Cr I428.97nm进行多变量分析,研究了Cr元素预测质量分数与实际质量分数之间的线性相关性。结果显示,单变量分析与多变量分析的线性相关性分别为0.9749和0.9769,定标集平均预测相对误差分别为4.8%和4.2%,验证集AREP分别为5.3%和3.3%。结果表明,选取目标元素Cr的单特征谱线与多特征谱线均能对样品Cr含量进行有效预测,多变量分析能在一定程度上提高Cr元素含量预测的准确性但与单变量比较差异性不大,且采用单一最灵敏线定量分析更简便可行。
王彩虹1,2,黄林2,3,刘木华1,2,陈添兵1,2,杨晖1,2,姚明印1,2
1. 江西农业大学工学院2. 江西省高校生物光电及应用重点实验室3. 江西农业大学生物科学与工程学院
摘 要:结合激光诱导击穿光谱和线性回归对猪肉中Cr元素进行定量分析,比较了Cr特征谱线单变量分析与多变量分析对猪肉中Cr元素检测精度的影响。先采用特征谱线Cr I425.43nm进行单变量分析,得到Cr浓度与LIBS强度的线性相关系数为0.9434;再利用Cr的三特征谱线Cr I425.43nm,Cr I427.48nm,Cr I428.97nm进行多变量分析,研究了Cr元素预测质量分数与实际质量分数之间的线性相关性。结果显示,单变量分析与多变量分析的线性相关性分别为0.9749和0.9769,定标集平均预测相对误差分别为4.8%和4.2%,验证集AREP分别为5.3%和3.3%。结果表明,选取目标元素Cr的单特征谱线与多特征谱线均能对样品Cr含量进行有效预测,多变量分析能在一定程度上提高Cr元素含量预测的准确性但与单变量比较差异性不大,且采用单一最灵敏线定量分析更简便可行。
关键词:线性回归;激光诱导击穿光谱;预测相对误差;猪肉;铬;