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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
      T1 p: m5 b; \2 T- d1 H& D  y" s( \$ o# @2 C+ C, g
    摘要
    ' u# x6 i( n& B) P$ b! Q& 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 + h  c9 n7 y$ |
    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
    / }$ H8 \6 o6 S! F: h* r# Z8 \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 $ U; H6 {( c7 Z$ |: z2 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 7 N& s1 u, ^5 }. F5 m  l4 M6 Z  e
    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
    4 b- B; J1 U, X1 R( E+ y1 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 . h+ P" t, j5 O! y2 R
    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 + |6 q" Z  R% [# Q1 L5 d; f% r
    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 [) j6 ~5 F* R. g* w6 Y7 z0 d1 ]
    靠的处理与分析 。
    1 i; c  Z% Z. ^+ d# Y  X# I( Z# w8 `! T* y
    4 P0 s  p, o; D0 E

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