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TA的每日心情 | 开心 2022-10-20 10:40 |
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签到天数: 42 天 [LV.5]常住居民I
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汽油辛烷值NIR数据处理与建模仿真
. {' ~+ v8 K. y* O/ s- ?
9 D) q- z% n2 i U0 _8 d& t摘要 + V6 n' e' I8 B5 O- u: P
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 + }. [" w7 i- y9 C
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
F ] g" }! g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
& H r, W" C6 B8 g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
+ u+ C8 T$ _5 O; p9 g7 Z; p8 G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
# d8 P" g9 [+ _0 H% C9 [6 u+ ~; ]; r3 |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
$ d/ o( u, u# ]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 8 [" }, x4 [0 Q# t! x+ V
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
! [( i6 O$ A* V" @; T靠的处理与分析 。
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' K' w. t7 }; @$ V! Q6 {( } e; E) d1 Q! S! m% ^6 h& ]
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