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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 ' r4 L) Z6 n2 k. f% N$ A
# o4 e( d5 b& B4 k; h9 w( i
摘要
* u9 V, f& P0 w8 ?: C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 / V, K4 ^+ ^/ ]# w' L5 _0 w
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 , N& c: H5 G! d2 ~7 H
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 ( M$ O" _! p. A; O- U2 u5 _
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
1 K. M$ M- T6 Y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 - L4 H" Z2 M; Q; W
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
$ ^# {6 e, K9 w7 L) P) E: l* 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
1 ~' V) @' `4 Q% T, p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 ! f* Y7 X& |! G( h
靠的处理与分析 。
) L6 a: F! X% B/ M; j" e" V8 _$ ~& Q" e/ {+ V% v) Q; |, c
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