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汽油辛烷值NIR数据处理与建模仿真

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武帅        

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    发表于 2020-9-17 09:50 |只看该作者 |倒序浏览
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    汽油辛烷值NIR数据处理与建模仿真
    8 R' l) [! i# X7 a0 B' J
    # M) T* U( k+ R+ r# t% b* `9 K* |摘要
    ! A5 A, u% y: l5 F' p% y- R" r4 v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" N9 |# O( E) m- |6 m
    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
    ! ~) q9 E* y5 U6 e: 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
    ( |& r# \3 t: r0 d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 5 d' P: H5 i  J) \
    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 # A- Y! n7 ]( y# w6 _. m' x0 g; t
    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 : E) h, N: e' a7 g+ w/ {
    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 . |& e  D- t" _
    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 / ^' O# r$ `: b3 y) l# a! A
    靠的处理与分析 。
    ( R. v$ A1 r) n; @# }- j3 c# q9 L1 m. l' Z: L; e' b

    # Y) J* T2 _+ A, `4 {

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