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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 C! p- ~" m7 F, a6 `' @5 ?# _
    5 N, F) R# Z& e8 Y/ z
    摘要 ! N) p( K2 r6 F6 K- F4 ~8 E3 U
    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
    ( K$ G# d  T/ W" ?( x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
    5 l- i3 k( L' U9 r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 1 @+ c, G$ C  Z8 u; u3 e% l
    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 : R8 U5 D3 P5 v0 V
    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 ) T# x  b9 |# _1 \8 ]" `( 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 # @0 q" O# L2 u, U+ S$ K4 ?
    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 B# M' l- y# @: B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
    2 ], [: Z+ J) Y; H靠的处理与分析 。* P. b; _; K. F- _

    1 c0 p; j0 M% }: u% p5 j+ `4 ^- |5 U, n/ v( B- A

    汽油辛烷值NIR数据处理与建模仿真 (1).pdf

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