本文關(guān)鍵詞：凈信號(hào)的局部建模算法及其在近紅外光譜分析中的應(yīng)用

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【摘要】：提出了一種基于凈信號(hào)分析的局部建模算法,以克服光譜定量分析中樣本間差異性過大和樣本待測性質(zhì)與光譜之間存在非線性等問題。首先利用凈信號(hào)分析方法得到校正樣本和待測樣本的凈信號(hào),然后用待測樣本凈信號(hào)和校正樣本凈信號(hào)之間的歐式距離作為樣本相似性判據(jù),選取一定數(shù)量的與待測樣本最相似的校正樣本組成局部校正子集,建立局部PLS回歸模型。針對一組豬肉近紅外光譜數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法的預(yù)測精度顯著優(yōu)于全局建模方法和基于光譜歐式距離的局部建模方法。
【作者單位】： 浙江大學(xué)工業(yè)控制技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 光譜定量分析 局部校正方法 凈信號(hào) 偏最小二乘 近紅外光譜
【基金】：國家(973計(jì)劃)項(xiàng)目(2012CB720500) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61590925)資助
【分類號(hào)】：O657.33;TS251.7
【正文快照】： 引言近紅外光譜分析技術(shù)發(fā)展很快,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于食品、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、石化等領(lǐng)域[1-5],這主要是因?yàn)槠渚哂锌焖�、無損、無需或只需少量樣本預(yù)處理等優(yōu)點(diǎn)。然而,近紅外光譜往往存在背景漂移,噪聲干擾嚴(yán)重,譜帶重疊以及信號(hào)弱等問題[6],無法直接從光譜獲取有用信息,必須依賴多

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2 茅明華;李偉松;;近紅外光譜法檢測紡織品中羊絨和羊毛含量[J];毛紡科技;2014年07期

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本文編號(hào)：923442