《表4 不同预处理方法对水分含量定量模型性能的影响》

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《在线近红外光谱监测桂枝茯苓胶囊流化床干燥过程水分的方法研究》

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使用移动窗口平滑(9点）、S-G平滑（9点）、矢量归一化、S-G 1st(9点）、S-G 2nd(9点）、基线校正、MSC、SNV对原始光谱进行预处理之后，建立水分含量偏最小二乘（PLS）定量模型，不同预处理方法对模型性能的影响见表4。本研究以性能偏差比（ratio of performance to deviation，RPD）和预测相对偏差（relative standard error of prediction，RSEP）为评价指标，RPD越大表示模型预测能力越高，RSEP越小，表示预测偏差越小，模型性能越好[15]；RMSEC(root mean square errors of calibration）、RMSECV(root mean square errors of cross validation）、RMSEP(root mean square error of prediction）分别表示校正均方根误差、交叉验证均方根误差和预测均方根误差，Rcal和Rpre分别表示校正集和验证集的相关系数，BIAScal和BIASpre分别表示校正的偏差和预测的偏差，RMSEC、RMSECV、RMSEP、BIAScal和BIASpre越小，Rcal和Rpre越大，表示模型校正和预测性能越好。移动窗口平滑优于其他预处理方法，RMSEC、RMSECV、RMSEP分别为0.223%、0.262%、0.229%，RPD为11.377，RSEP为3.036%。