發(fā)布時(shí)間：2018-01-26 03:27

  本文關(guān)鍵詞： 光譜分析 波長(zhǎng)選擇 蟻群算法 VIP　出處：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：智能工廠與工業(yè)4.0已經(jīng)成為未來(lái)發(fā)展的戰(zhàn)略方向,對(duì)工業(yè)過(guò)程中產(chǎn)品中間參數(shù)及成品質(zhì)量的檢測(cè)也需要智能化的解決方案。光譜分析方法主要通過(guò)光源照射形成的譜圖數(shù)據(jù)進(jìn)行處理及建模分析,可以無(wú)損檢測(cè)樣品的目標(biāo)屬性,同時(shí)還能實(shí)現(xiàn)在線分析,可操作性強(qiáng),分析平臺(tái)的搭建也相對(duì)簡(jiǎn)單,對(duì)優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量具有重要作用,是在線檢測(cè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。光譜分析方法的關(guān)鍵是配套的化學(xué)計(jì)量方法,本文研究了光譜分析中各個(gè)步驟的主流算法,主要研究了光譜波長(zhǎng)篩選算法,提出了 PLS-VIP-ACO波長(zhǎng)篩選新方法,該算法以蟻群算法為基礎(chǔ),并針對(duì)蟻群算法的缺陷進(jìn)行改進(jìn),將投影變量重要系數(shù)加入信息素更新操作,并根據(jù)PLS回歸系數(shù)判別波長(zhǎng)貢獻(xiàn)率,理論上更優(yōu)于蟻群算法,并且在近紅外標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上得到了驗(yàn)證。在生物柴油調(diào)合油新能源領(lǐng)域,本文對(duì)拉曼光譜和近紅外光譜分析技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行了研究,在兩種光譜的波長(zhǎng)篩選中應(yīng)用了本文提出的波長(zhǎng)選擇新方法PLS-VIP-ACO,簡(jiǎn)化了分析模型,結(jié)果表明PLS-VIP-ACO波長(zhǎng)選擇方法同樣適用于拉曼光譜和近紅外光譜。對(duì)本文的主要內(nèi)容概括如下:1、全方位的閱讀調(diào)研光譜分析相關(guān)文獻(xiàn),介紹了光譜分析作為一種快速、無(wú)損的分析技術(shù)的重要地位;詳細(xì)介紹了應(yīng)用較為廣泛的近紅外光譜和拉曼光譜分析技術(shù)的理論基礎(chǔ)、優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)、歷史發(fā)展和研究現(xiàn)狀;調(diào)研了特征波長(zhǎng)篩選在光譜分析中的重要意義及波長(zhǎng)選擇的研究現(xiàn)狀。2、主要介紹了光譜分析中涉及到的主流的化學(xué)計(jì)量方法。光譜分析的主要步驟有數(shù)據(jù)預(yù)處理、波長(zhǎng)選擇和多元校正模型,涉及的化學(xué)計(jì)量方法也分為此三部分做了詳細(xì)的介紹。3、首先提出了 VIP-ACO算法,該方法基于蟻群算法,以投影變量重要性為信息素更新依據(jù),與全光譜建模和其他波長(zhǎng)選擇方法相比提高了模型的精度,降低了模型的復(fù)雜性。接下來(lái)針對(duì)新算法VIP-ACO隨機(jī)性明顯的缺點(diǎn),為區(qū)分每次迭代選中最優(yōu)波長(zhǎng)組合里波長(zhǎng)點(diǎn)的優(yōu)劣、防止隨機(jī)摻雜的無(wú)關(guān)波長(zhǎng)點(diǎn)擾亂迭代結(jié)果,將VIP-ACO算法與偏最小二乘模型系數(shù)相結(jié)合(PLS-VIP-ACO),PLS-VIP-ACO算法表現(xiàn)出更優(yōu)異的建模結(jié)果。4、研究了光譜分析在生物柴油調(diào)合油調(diào)合比分析中的應(yīng)用,在實(shí)驗(yàn)室對(duì)光譜采集及檢測(cè)裝置進(jìn)行仿真,對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析得到預(yù)測(cè)結(jié)果。檢測(cè)模型建立步驟如下:異常樣本剔除,進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理;選擇了穩(wěn)定、簡(jiǎn)單、模型預(yù)測(cè)效果好的PLSR做為建模方法;應(yīng)用了本文提出的PLS-VIP-ACO波長(zhǎng)選擇新方法,并與其他主流波長(zhǎng)選擇方法進(jìn)行對(duì)比,新方法效果最優(yōu),能夠使PLSR模型精度更高,同時(shí)復(fù)雜度更低。5、更全面的對(duì)生物柴油調(diào)合油比例分析進(jìn)行了應(yīng)用研究,采集了第四章中的生物柴油調(diào)合油樣本的近紅外光譜,也從預(yù)處理、定量模型建立、波長(zhǎng)篩選三個(gè)步驟對(duì)近紅外光譜的分析方法做了研究,結(jié)果表明本文提出的PLS-VIP-ACO算法適用性普遍,在近紅外光譜數(shù)據(jù)集上也表現(xiàn)出了最優(yōu)的篩選效果,證明了 PLS-VIP-ACO算法在波長(zhǎng)篩選應(yīng)用中準(zhǔn)確性和普適性。
[Abstract]:In this paper , a new method of spectral analysis is presented . The main steps of spectral analysis are as follows : 1 . A new method for spectral analysis is presented . The method is based on ant colony algorithm . The method is based on ant colony algorithm . The prediction result is obtained by modeling and analyzing the spectral data . The detection model is established as follows : the abnormal sample is removed , the data preprocessing is carried out ; the PLSR with stable , simple and good model prediction effect is selected as the modeling method ; and the method has the advantages of better accuracy and lower complexity compared with other mainstream wavelength selection methods .

【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18;O433.4

【參考文獻(xiàn)】

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1 阮華;戴連奎;許忠儀;;在線拉曼分析儀的研制及其在PX裝置中的應(yīng)用[J];化工自動(dòng)化及儀表;2012年04期

2 褚小立;田松柏;許育鵬;王京;;近紅外光譜用于原油快速評(píng)價(jià)的研究[J];石油煉制與化工;2012年01期

3 林藝玲;戴連奎;阮華;;基于低分辨率色散型拉曼光譜儀的汽油苯含量快速分析[J];光譜學(xué)與光譜分析;2010年11期

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本文編號(hào)：1464534