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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 7 q* I  U! M/ `8 \7 g5 N" G" H

    1 e- ?. X' K0 T7 g9 z# C" _" I摘要 ; v- M- O2 x* G
    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
    3 [. d: B$ Y4 h, g( ]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
    9 N. I" y4 P, u+ @( e/ ^# ]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 3 T1 W6 J1 q9 }# h0 T: B6 K& o0 q
    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
    . r; z6 q, |" q9 e5 f+ s* \! s; 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
    % I4 b6 @9 a  @0 p- m$ n1 D4 t: g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 8 L' }" T- R' x, z
    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 a( W5 w  A# N' c7 _5 l* f
    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
    . U- Z$ o! s" F8 J靠的处理与分析 。
    . O0 Y+ H1 b# r1 y& v  \! T: y3 F2 |5 B  f6 _" [
    ' i, I: z0 q' S+ |" m/ y" u4 [

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