Correlation coefficient optimization in partial least-squares regression with application to ATR-FTIR spectroscopic analysis

2015 ◽  
Vol 7 (14) ◽  
pp. 5780-5786 ◽  
Author(s):  
Yifang Chen ◽  
Jiemei Chen ◽  
Tao Pan ◽  
Yun Han ◽  
Lijun Yao
Keyword(s):  
Human Serum ◽  
Least Squares ◽  
Partial Least Squares ◽  
Correlation Coefficient ◽  
Partial Least Squares Regression ◽  
Spectroscopic Analysis ◽  
Selection Method ◽  
Least Squares Regression ◽  
Wavelength Selection ◽  
Coefficient Optimization

A wavelength selection method for spectroscopic analysis, named correlation coefficient optimization partial least-squares (CCO-PLS), is proposed, and was successfully employed for reagent-free ATR-FTIR spectroscopic analysis of albumin and globulin in human serum.

Molecular spectroscopic wavelength selection using combined interval partial least squares and correlation coefficient optimization

2019 ◽  
Vol 11 (24) ◽  
pp. 3108-3116 ◽  
Author(s):  
Weiwei Jiang ◽  
Changhua Lu ◽  
Yujun Zhang ◽  
Wei Ju ◽  
Jizhou Wang ◽  
...  
Keyword(s):  
Infrared Spectroscopy ◽  
Least Squares ◽  
Partial Least Squares ◽  
Correlation Coefficient ◽  
Near Infrared Spectroscopy ◽  
Near Infrared ◽  
Vital Role ◽  
Wavelength Selection ◽  
Coefficient Optimization

Wavelength selection plays a vital role in employing near-infrared spectroscopy for analyzing samples.

Modified locally weighted—Partial least squares regression improving clinical predictions from infrared spectra of human serum samples

Talanta ◽  
2013 ◽  
Vol 107 ◽  
pp. 368-375 ◽  
Author(s):  
David Perez-Guaita ◽  
Julia Kuligowski ◽  
Guillermo Quintás ◽  
Salvador Garrigues ◽  
Miguel de la Guardia
Keyword(s):  
Human Serum ◽  
Least Squares ◽  
Partial Least Squares ◽  
Infrared Spectra ◽  
Partial Least Squares Regression ◽  
Least Squares Regression ◽  
Serum Samples ◽  
Human Serum Samples

Use of reflectance spectroscopy to estimate the organic carbon and CaCO3 contents of soils

2012 ◽  
Vol 61 (2) ◽  
pp. 277-290 ◽  
Author(s):  
Ádám Csorba ◽  
Vince Láng ◽  
László Fenyvesi ◽  
Erika Michéli
Keyword(s):  
Organic Carbon ◽  
Least Squares ◽  
Partial Least Squares ◽  
Partial Least Squares Regression ◽  
Mean Squared Error ◽  
Reflectance Spectroscopy ◽  
Least Squares Regression ◽  
Root Mean Squared Error ◽  
Squared Error

Napjainkban egyre nagyobb igény mutatkozik olyan technológiák és módszerek kidolgozására és alkalmazására, melyek lehetővé teszik a gyors, költséghatékony és környezetbarát talajadat-felvételezést és kiértékelést. Ezeknek az igényeknek felel meg a reflektancia spektroszkópia, mely az elektromágneses spektrum látható (VIS) és közeli infravörös (NIR) tartományában (350–2500 nm) végzett reflektancia-mérésekre épül. Figyelembe véve, hogy a talajokról felvett reflektancia spektrum információban nagyon gazdag, és a vizsgált tartományban számos talajalkotó rendelkezik karakterisztikus spektrális „ujjlenyomattal”, egyetlen görbéből lehetővé válik nagyszámú, kulcsfontosságú talajparaméter egyidejű meghatározása. Dolgozatunkban, a reflektancia spektroszkópia alapjaira helyezett, a talajok ösz-szetételének meghatározását célzó módszertani fejlesztés első lépéseit mutatjuk be. Munkánk során talajok szervesszén- és CaCO3-tartalmának megbecslését lehetővé tévő többváltozós matematikai-statisztikai módszerekre (részleges legkisebb négyzetek módszere, partial least squares regression – PLSR) épülő prediktív modellek létrehozását és tesztelését végeztük el. A létrehozott modellek tesztelése során megállapítottuk, hogy az eljárás mindkét talajparaméter esetében magas R2értéket [R2(szerves szén) = 0,815; R2(CaCO3) = 0,907] adott. A becslés pontosságát jelző közepes négyzetes eltérés (root mean squared error – RMSE) érték mindkét paraméter esetében közepesnek mondható [RMSE (szerves szén) = 0,467; RMSE (CaCO3) = 3,508], mely a reflektancia mérési előírások standardizálásával jelentősen javítható. Vizsgálataink alapján arra a következtetésre jutottunk, hogy a reflektancia spektroszkópia és a többváltozós kemometriai eljárások együttes alkalmazásával, gyors és költséghatékony adatfelvételezési és -értékelési módszerhez juthatunk.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document