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标题: 汽油辛烷值NIR数据处理与建模仿真 [打印本页]
作者: 武帅    时间: 2020-9-17 09:50
标题: 汽油辛烷值NIR数据处理与建模仿真
汽油辛烷值NIR数据处理与建模仿真
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8 O  C0 {2 E: O7 ~; u0 d' S摘要
5 e5 O; ^. y1 ]4 m, a6 U. q1 G$ p7 \随着当今计算机与各类程序软件的开发使用 , 化学计量学不断发展 , 人们可以在近红外光谱区内采集大量的数据 , 并使
) P, w9 n4 A8 t2 |$ p& y. B用各种有效的统计方法 , 把近红外光谱技术应用于定性与定量 。近红外光谱为分子振动光谱的倍频和组合频谱带 , 主要是对含 7 L" `" w# B& o9 q. S
氢基团的吸收 , 包含有绝大多数类型有机物的组成 与分子结构的丰富信息 。原理是基于不同的基团或同一基团在不同化学环境 % j9 x% a' `3 r# H+ z+ F/ U/ B
之中吸收波长的差异 。该技术具有快速 、简便 、样品无需处理 、适合在线分析等特点 。近红外光谱技术主要应用于农产品 、医
9 `0 b5 t4 z, Q( o+ c学 、制药等行业 , 研究的热点方向是仪器的相关改进和新的化学计量学算法 。对近红外光谱数据进行处理的常用化学计量学方
3 t8 F* q2 D0 b: J法为多元校正方法 , 主要有逐步多元线性回归 、主成分回归 、偏最小二乘法 、拓扑学方法以及人工神经网络法等 。本文介绍了
( n- p, ?0 V  ?, q# i; X( j近红外光谱分析技术以及在相关领域中的应用 。通过对汽油近红外光谱数据的考察 , 建立汽油辛烷值的定量校正模型 。分别采 ' e3 f! @, C& Y
用偏最小二乘回归与主成分回归建立校正模型并实现分析 。实验结果表明 , 应用仿真工具可以对近红外光谱数据进行有效并可 ) _* F7 f/ R( c5 S
靠的处理与分析 。* B" E9 V. V! }% ]$ {8 q

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