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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
; R3 V, S. j( \3 O' g
4 d, B5 o) Y+ G5 V9 H0 ]摘要
% Y6 A6 K! g, c/ Y$ @6 @% _& y0 E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
6 Z- g! R4 t& O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 & ~3 y" Q" r% X$ P! l1 D; [
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 " p# [3 W8 i9 C
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 E  c& l: S% ^) N/ d/ g* @6 p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
. _' \: [: y6 I" G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 0 _. y8 G8 F" G" e
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
$ N) S* E' ~6 [/ g1 Y3 [7 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
1 T( z. f& u9 M, h靠的处理与分析 。: |4 I; q/ E( V, F8 ]

+ H( h( D& C4 x+ Z+ `2 O
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