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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
    |招呼Ta 关注Ta
    汽油辛烷值NIR数据处理与建模仿真 ( x1 I) h1 R" @+ p7 t- m% X8 h+ w7 F

    0 r7 |. x( G' n/ Y5 B摘要
    & M0 O  I) B3 N8 a# M# y' B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
    ) |( t/ ^" R' i: j; J  T; f( D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 + }" G# v: S: z3 A2 d7 m( E: {2 p" t
    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
    2 G, Z8 I+ h: a* H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
    / ]# d& u' V1 n% u) o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
    / E% u! p* U, \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
    ; X6 a' L: b: f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
    * R4 e$ a6 o( @3 O3 l: j% s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
    5 X9 Q# i' ^: R1 C+ P靠的处理与分析 。
    9 u/ N! c! \' i0 z- q+ A3 ]9 ^6 L
    & N; L( ?3 d+ c8 u7 P* J0 Q) m( U
    ( w# H6 q5 |5 F4 \2 O8 W

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