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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
    : H/ D" t0 n7 t5 O1 q
    * [& }$ p7 a6 t! j7 ]! p摘要
    # d7 d0 ~% B; H" k/ O. J. j: T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
    # o3 r# D* h  j7 x$ V+ ^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
    2 W8 T7 u3 t; |# w6 R- L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 a; c0 {( e% s9 ~0 [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 ) T5 ]: l- N( M+ a4 r- e' w) 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 & R' i, G" o& ?! p
    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 / n9 c7 p* T, Y+ ^
    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
    - S( A) e  y! S% h+ N- W" M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 % ?' r6 X3 Q9 J4 ^$ o/ [
    靠的处理与分析 。% c6 u( T. e, N; x; _" u1 `
    3 K3 p, A( c( a

    6 H" v+ h0 B3 t) J6 q

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