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变量优选简化棉涤布料棉含量近红外检测模型方法的研究
随着时代的不断发展，人们对于纺织品的质量要求也越来越高。其中，棉涤混纺面料因其良好的特性在市场上占据了很大的市场份额。然而，面对棉涤混纺面料质检的难点，如何建立高效、准确、可靠的检测模型便成为了制约纺织行业发展的瓶颈问题。近年来，随着近红外技术的发展，棉涤混纺面料的检测工作逐渐转为使用近红外光谱技术，在近红外检测模型方法的研究中，变量优选是其中重要的一个方面。
一、棉涤混纺面料检测方法的现状
棉涤混纺面料是一种常用的纺织品，然而其检测方法却十分繁琐。目前常用的检测方法主要有物理检测和化学检测两种。物理检测包括拉力检测、疲劳检测和平板弯曲强度检测等，但这些检测方法本身的精度和准确性并不高，且操作与时间成本较高，难以大规模推广应用。化学检测通过化学反应检测纤维中的化学成分，如纤维素含量，但对许多非纤维素成分的检测和准确度还具争议。
为了解决上述问题，着眼于用现代技术快速、准确地检测棉涤混纺面料，纺织产业开始采用近红外技术。近红外光谱技术是一种基于光谱特性的快速、无损检测方法，可以获取样品中分子振动信息，是一种既直观、无损、快速且对物理状态要求低的检测方式。近红外光谱技术通过与纤维样本中分子固有振动相应的透射和反射，获得不同波长区域的反射光谱，通过处理这些反射光谱得到纤维中相关成分的定量信息，以达到快速、准确地检测棉涤混纺面料的目的。
二、变量优选在近红外检测中的应用
变量优选是光谱预处理中的一项重要技术，对于建立高效、准确、可靠的检测模型具有重要的作用。变量优选是一种特殊的信号处理技术，它主要通过选择光谱数据中与目标成分具有相关性的信息进行降维处理，优化模型的精度和可靠性。在近红外检测模型建立中，变量优选具有以下优点：
1.降低模型的过拟合风险
对于近红外检测中的模型，数据量较多，变量较多，模型复杂度较高，容易出现过拟合现象。变量优选能有效地降低模型复杂度，保留样本中对目标成分丰富和相关的信息，以防止过拟合现象的出现。
2.提高模型预测准确性
选择与目标成分相关的信息，可以更好地反映样本的特性，从而提高模型预测的准确性。变量优选可通过选择调整光谱区间、降维等方法，减少样本中的噪声，提高模型的预测准确度。
3.提高模型的稳定性
通过近红外光谱数据的变量选择，可以保留与目标成分相关的信息，避免不必要的变量引入，提高模型的稳定性，具有更好的迁移性和泛化性。
三、变量优选的具体实现方法
变量优选主要包括光谱区间选择、主成分分析、偏小二乘法、局部线性压缩等方法。在棉涤混纺纺织品近红外检测中，变量优选可以使用以下方法：
1.光谱区间选择
光谱区间选择方法基于了解物质成分谱图并选择与所需成分相关的区间。在使用光谱区间选择方法时，需要建立与目标物质相关的标准谱图，并根据标准谱图和所得谱图之间的相关性选取与目标物质最相关的光谱区间。
2.主成分分析
主成分分析（PCA）是一种统计分析方法，可以通过对原始光谱数据进行降维处理，从而最大限度地保留能够解释光谱变化的主要信息。通常，将样品前20个主成分的得分向量用于建立校正模型，以获得更好的预测性能。
3.偏小二乘法
偏小二乘法（PLS）是一种较为普遍应用于近红外光谱的多元分析方法，可以通过计算样本内的变异信息利用斯皮尔曼秩相应性来识别对目标成分有重要影响的变量。PLS可以自动选择相应变量的组合，优化模型准确性和稳定性。
4.局部线性压缩
局部线性压缩(LocallyLinearEmbedding,LLE)是一种基于流形学习的非线性数据降维方法。该方法通过局部重构样本的线性组合进行数据变换，实现数据的压缩和降维。LLE可以很好的捕获数据的非线性特性，有效减少光谱复杂度，提高模型的预测准确度。
四、总结
近年来，随着近红外技术的快速发展，棉涤混纺面料的检测工作逐渐转移到了该项技术的使用上。在近红外检测的模型建立中，变量优选作为一种重要的光谱预处理方法，有效地提高了模型的准确性和稳定性，为纺织行业的研发提供了重要的方法和手段。在实际操作中，将各种优选方案简单组合应用能获得更理想的结果。随着技术的进一步发展，期望通过更加全能、优秀的模型来满足纺织品行业监测、检测和调控的正常需求。