摘 要 針對獨立軟模式類簇法(SIMCA)在確定主成分?jǐn)?shù)和決策區(qū)間時遇到的困難，提出了一種基于PLSR的類模型方法——PLS類模型方法(PLSCM)。通過把類描述問題轉(zhuǎn)化為常見的PLSR問題，采用成熟的蒙特卡羅交互驗證法確定模型的隱變量數(shù)和決策區(qū)間。采用本方法對不同牛黃樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)(波長范圍4000~9000 cm－1)進行分析，可成功鑒別牛黃的真?zhèn)?。本方法的可操作性和鑒別準(zhǔn)確率均優(yōu)于經(jīng)典的SIMCA方法。對于原始光譜數(shù)據(jù)，PLSCM的訓(xùn)練和預(yù)測準(zhǔn)確率均為100%，對于經(jīng)SNV處理的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練和預(yù)測準(zhǔn)確率分別為99%和100%。

關(guān)鍵詞 化學(xué)模式識別； 類模型； 獨立軟模式類簇法； 偏最小二乘回歸類模型