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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 ' y8 h3 _( f/ s3 F8 y3 k4 x
    % a# r3 Z! u5 M# [
    摘要
    8 E5 u7 P& C' [  b% ?, k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
    * U1 n/ x" S0 }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 # a- X# n& R: }! p3 |, S
    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
    , o! Y( U$ e9 v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 ' `3 f; W4 Y8 }- I1 q. Y$ F5 m
    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 9 p. j# d3 f9 |  X  @7 {
    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 A6 v. d; i1 H" 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
    ! W) P: ^: c8 e+ s3 P( y  o5 ]. ~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
    # y) }$ L0 p! E9 Y3 a# e8 {6 n靠的处理与分析 。1 a- P8 d3 n& m) E7 P& L) ^7 U5 O
    ! w( G9 Y! z; y5 T6 N) B

    ' v4 D  {4 L! |: g5 ?

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