Resumen

La red elástica (Enet) y los mínimos cuadrados parciales dispersos (SPLS) se emplean con frecuencia para la selección de la longitud de onda y la calibración del modelo en el análisis de los datos de espectroscopia del infrarrojo cercano. Enet y SPLS pueden realizar la selección de variables y la calibración del modelo simultáneamente. Y también tienden a seleccionar intervalos de longitudes de onda en lugar de longitudes de onda individuales cuando los predictores son multicolineales. En este artículo, nos centramos en la comparación de Enet y SPLS en la selección de intervalos de longitud de onda y la calibración del modelo para los datos de espectroscopia del infrarrojo cercano. Los resultados, tanto de la simulación como de los datos reales de espectroscopia, muestran que el método Enet tiende a seleccionar menos predictores como variables clave que el SPLS; por lo tanto, obtiene un modelo más parsimonioso y aporta ventajas para la interpretación del modelo. El SPLS puede obtener un cuadrado medio de error de predicción (MSE) mucho menor que el Enet. Por lo tanto, el SPLS es más adecuado cuando se trata de obtener una mayor precisión en el ajuste del modelo. La conclusión anterior se mantiene cuando se trata de realizar los datos de espectroscopia NIR fuertemente correlacionados cuyos predictores presentan estructuras de grupo, Enet exhibe una propiedad más dispersa que SPLS, y los predictores seleccionados (longitudes de onda) son segmentariamente sucesivos.

• Materias:Cinética química Química farmacéutica Análisis químico Método espectrofotométrico
• Subjects:Chemical kinetics Chemistry pharmaceutical Chemical test Spectrophotometric method
• Palabras claves:spls, datos de espectroscopia infrarroja, calibración del modelo, enet, mínimos cuadrados parciales, datos de espectroscopia nir, precisión de ajuste del modelo, mínimos cuadrados medios, selección de la longitud de onda del intervalo, espectroscopia nir correlacionada
• Keywords:spls, infrared spectroscopy data, model calibration, enet, partial least square, nir spectroscopy data, model fitting accuracy, lower means square, interval wavelength selection, correlated nir spectroscopy