基于近紅外光譜技術(shù)的多酚類物質(zhì)異常樣本識(shí)別方法研究*

王桂瑤 ，李少鵬 ，詹 映 ，田 震 ，郭建華 ，宋紀(jì)真

（1.中國(guó)煙草總公司鄭州煙草研究院，河南 鄭州 450000；2.江蘇中煙工業(yè)有限責(zé)任公司，江蘇 南京 210000；3.上海創(chuàng)和億電子科技發(fā)展有限公司，上海 200092）

0 引言

在近紅外定量模型建立過(guò)程中一個(gè)重要環(huán)節(jié)就是異常樣本剔除，這些異常樣本值不僅會(huì)誤導(dǎo)近紅外變量的選擇，而且會(huì)在建模過(guò)程中，給模型的參數(shù)選擇帶來(lái)誤判，造成最后模型的穩(wěn)定性降低、精度誤差變大。在實(shí)際近紅外模型構(gòu)建過(guò)程中，有很多情況會(huì)引起近紅外樣本的異常，一種是測(cè)定的標(biāo)準(zhǔn)值誤差較大，通過(guò)殘差分析，可以很容易剔出來(lái)。另一種異常值，也可以叫做強(qiáng)影響點(diǎn)，其所對(duì)應(yīng)的光譜沒(méi)有代表性，偏離模型整體的平均光譜較大，建模過(guò)程中所表現(xiàn)出的殘差值不大，可是杠桿值很大[1-9]。

引起樣本異常的原因可以分為5 類。一類是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的異常樣本，即當(dāng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)操作失誤，或者樣本混淆的時(shí)候，化學(xué)值與樣本所對(duì)應(yīng)的近紅外光譜不一致所產(chǎn)生的異常樣本。一類是自身被檢測(cè)物質(zhì)引起的異常樣本，批次、等級(jí)、部位、年份之間的差異導(dǎo)致建立的模型與將要檢測(cè)的樣本光譜有差異，這部分異常樣本需要在模型維護(hù)的時(shí)候考慮[10-15]。一類是內(nèi)外界環(huán)境造成的異常光譜樣本，主要有近紅外儀器背景變化產(chǎn)生的影響，或者掃到了非煙物質(zhì)，或是檢測(cè)環(huán)境的變化，如樣本的溫度、濕度。一類是工藝參數(shù)的改變引起的異常光譜樣本，近紅外光譜受外界環(huán)境影響比較大，如改變某些工藝參數(shù)，導(dǎo)致近紅外儀器檢測(cè)條件發(fā)生變化，比如真空回潮等參數(shù)會(huì)改變煙葉物質(zhì)中所含有的水分，這個(gè)時(shí)候外界的濕度因素就會(huì)發(fā)生變化，產(chǎn)生異常光譜。一類是儀器自身的不穩(wěn)定引起的異常樣本，如儀器的硬件粗糙所引起的問(wèn)題，近紅外儀器老化以及更換近紅外儀器零部件帶來(lái)的光譜差異性等[16-20]。這些不同原因造成的異常點(diǎn)，如果建模時(shí)不進(jìn)行剔除，不僅模型檢測(cè)的數(shù)據(jù)精度不高，結(jié)果不可靠，而且需要頻繁地對(duì)模型進(jìn)行維護(hù)，造成人力、物力、財(cái)力的損失。

1 材料與方法

1.1 實(shí)驗(yàn)材料

采用不同產(chǎn)地、等級(jí)的初烤煙葉樣品167 個(gè)，所有樣品在60 ℃的電熱烘箱中烘干30 min，經(jīng)過(guò)粉碎后過(guò)60目篩子。

主要設(shè)備：Antaris Ⅱ型實(shí)驗(yàn)室近紅外光譜儀（美國(guó)賽默飛世爾科技）；FED240 電熱烘箱（德國(guó)Binder）；旋轉(zhuǎn)式煙葉粉碎機(jī)。

1.2 測(cè)定方法

1.2.1 光譜測(cè)定

實(shí)驗(yàn)室光譜采集采用Antaris Ⅱ型實(shí)驗(yàn)室近紅外光譜儀（美國(guó)賽默飛世爾科技），以儀器內(nèi)部空氣為背景，測(cè)量范圍3 799 cm-1~10 001 cm-1，采樣點(diǎn)數(shù)為1 609點(diǎn)，每張光譜掃描次數(shù)為64次，分辨率為8 cm-1。

1.2.2化學(xué)值測(cè)定

所有的煙葉化學(xué)值測(cè)定都經(jīng)過(guò)去梗、剪碎，在40℃下烘焙4 h，粉碎，過(guò)60 目篩，制備好的樣品取10 g，將樣品粉末混合均勻裝入樣品杯中，Antaris Ⅱ型實(shí)驗(yàn)室近紅外光譜儀采用旋轉(zhuǎn)的方式進(jìn)行漫反射檢測(cè)。樣品測(cè)量過(guò)程中環(huán)境溫濕度基本保持一致。

測(cè)定方法為液相色譜法，具體方法參照YC/T 202—2006《煙草及煙草制品 多酚類化合物 綠原酸、莨菪亭和蕓香苷的測(cè)定》。

1.2.3 建立校正模型

用實(shí)驗(yàn)室近紅外光譜儀采集所有樣品的光譜，并進(jìn)行編號(hào)標(biāo)記，用液相色譜法測(cè)量對(duì)應(yīng)樣品化學(xué)值，將光譜與化學(xué)值按編號(hào)一一對(duì)應(yīng)。將光譜進(jìn)行預(yù)處理、波段選擇、異常樣本剔除后用偏最小二乘法（PLS）進(jìn)行建模，根據(jù)建模的平均絕對(duì)誤差、平均相對(duì)誤差、相關(guān)系數(shù)（R）和均方差（RMSEC）四個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)異常樣本剔除的不同方法，確定最佳異常樣本剔除方法。

2 結(jié)果與分析

2.1 PCA馬氏距離法

馬氏距離的計(jì)算公式如下：

其中，ɡi、ɡj分別為第i個(gè)和第j個(gè)樣本的光譜行向量。P-1為類G協(xié)方差矩陣的逆矩陣，即：

樣本ɡi與某一類G之間的馬氏距離為：

其中，ˉɡ為G的平均光譜；GI為G均值中心化后的光譜陣。

在實(shí)際計(jì)算時(shí)，通常用PCA 的得分T代替光譜數(shù)據(jù)G，這時(shí)：

也可以寫(xiě)成：

其中，c為主因子數(shù)，tˉj為類G的第j個(gè)主成分得分的平均值；tij為樣本ɡi的第j個(gè)主成分得分，λj為矩陣(GITGI)的第j個(gè)特征值。

計(jì)算異常光譜樣本存在的閾值范圍：

其中，ε為調(diào)整閾值范圍的權(quán)重系數(shù)分別為AB的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。ABi-￣AB值越小，則樣本i與平均光譜在主成分空間中就越相似。當(dāng)ABi?￣AB+εσB時(shí)，認(rèn)為樣本i為異常光譜樣本。因此，可以設(shè)置不同的權(quán)重系數(shù)ε來(lái)調(diào)節(jié)異常樣本的閾值范圍。運(yùn)用馬氏距離法剔除異常化學(xué)值樣本，剔除樣本10個(gè)，如圖1所示。

圖1 馬氏距離法剔除異常樣本圖

2.2 半數(shù)重采樣法

基于對(duì)原始光譜的隨機(jī)半數(shù)重采樣統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)奇異長(zhǎng)度的樣本。從原始光譜矩陣中隨機(jī)選擇部分（一般選擇總樣本數(shù)的一半）樣本作為采樣子集，計(jì)算每個(gè)采樣子集矩陣的均值和方差，再根據(jù)均值和方差計(jì)算采樣子集中每個(gè)樣本的向量長(zhǎng)度（向量長(zhǎng)度計(jì)算公式與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化公式相同）。對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行多次隨機(jī)采樣，并記錄每次采樣后計(jì)算的向量長(zhǎng)度。對(duì)樣本的向量長(zhǎng)度進(jìn)行排序，距離最大的一定概率（如5%或10%）的樣本得分為1，其余為0。最后對(duì)各樣本的總得分進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得分最高的部分樣本就為奇異樣本。采用半數(shù)重采樣法剔除了18個(gè)異常樣本，如圖2所示。

圖2 半數(shù)重采樣法剔除異常樣本圖

2.3 蒙特卡洛偏最小二乘交叉檢驗(yàn)法

基于蒙特卡洛交叉驗(yàn)證（MCCV）的一類奇異樣本識(shí)別方法。利用MCCV 隨機(jī)劃分校正集與預(yù)測(cè)集，如果奇異樣本在校正集中，整個(gè)模型的質(zhì)量將受到影響；相反，如果奇異樣本在預(yù)測(cè)集中，僅此樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果受到影響。盡管這種情況對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果都有影響，但效果明顯不同。本文就利用奇異樣本出現(xiàn)在校正集或預(yù)測(cè)集時(shí)模型預(yù)測(cè)誤差的差異，通過(guò)MCCV及統(tǒng)計(jì)分析來(lái)進(jìn)行奇異樣本的識(shí)別。根據(jù)預(yù)測(cè)集中奇異樣本的預(yù)測(cè)殘差會(huì)明顯大于正常樣本的預(yù)測(cè)殘差，提出了一種基于MCCV 的奇異樣本識(shí)別方法。基于MCCV 的奇異樣本識(shí)別方法充分利用統(tǒng)計(jì)學(xué)的性質(zhì)，能夠在一定程度上降低由掩蔽效應(yīng)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，檢出光譜陣和性質(zhì)陣方向的奇異點(diǎn)，有望在奇異樣本檢測(cè)中得到更廣泛的應(yīng)用。

算法具體步驟：1）用PLS 確定最佳主成分?jǐn)?shù)；2）用蒙特卡洛隨機(jī)取樣法取90%的樣本作為校正集建立PLS 回歸模型，剩余部分作預(yù)測(cè)集；3）循環(huán)1 000 次，得到各樣本的一組預(yù)測(cè)殘差；4）求各樣本預(yù)測(cè)殘差的均值與方差，并作圖；5）若樣本偏離主體，則從校正集中剔除。采用蒙特卡洛偏最小二乘交叉檢驗(yàn)法剔除的18個(gè)異常樣本，如圖3所示。

圖3 蒙特卡洛偏最小二乘交叉檢驗(yàn)法剔除異常樣本圖

2.4 采用不同異常樣本剔除方法建立PLS模型對(duì)比

表1 是采用不同異常樣本剔除方法剔除異常樣本，建立PLS 模型得到的驗(yàn)證集驗(yàn)證結(jié)果。從表中可以得出：采用蒙特卡洛偏最小二乘交叉檢驗(yàn)法剔除異常樣本建立的PLS模型預(yù)測(cè)性和穩(wěn)定性最好。

表1 不同異常樣本剔除方法剔除異常樣本后所建模型結(jié)果對(duì)比表

3 結(jié)論

在建立多酚類物質(zhì)咖啡奎尼酸定量模型前，應(yīng)首先剔除異常樣本，這些異常樣本可能含有光譜異常值、異常化學(xué)組分或者濃度較為極端，與其他樣本存在顯著差異。如果這些異常值參與建模，必然會(huì)降低近紅外光譜檢測(cè)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，因此需要將這些異常樣本進(jìn)行剔除。采用蒙特卡洛偏最小二乘交叉檢驗(yàn)法剔除異常樣本較其他方法效果更佳。