采用傅里葉變換中紅外光譜技術(shù)對49種煙用香精香料進(jìn)行分類研究,并結(jié)合不同監(jiān)督模式識別算法對932個(gè)樣品光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分類判別。對光譜數(shù)據(jù)先進(jìn)行優(yōu)化,剔除異常光譜數(shù)據(jù)后建模,用判別準(zhǔn)確率來評價(jià)分類模型效果。結(jié)果表明:5種監(jiān)督模式識別算法判別準(zhǔn)確率均大于97%,其中使用線性判別分析法（LDA）和主成分分析串聯(lián)馬氏距離法（PCA-MD）建立的模型可以達(dá)到100%的判別準(zhǔn)確率。進(jìn)行重復(fù)性實(shí)驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)大部分譜峰的標(biāo)準(zhǔn)偏差在0.05A以下,符合分析要求,信噪比的數(shù)量級在10~4,儀器在測試過程中狀態(tài)比較穩(wěn)定。因此采用傅里葉變換中紅外光譜法結(jié)合LDA或者PCA-MD算法可應(yīng)用于煙用香精香料的現(xiàn)場快速分析。 

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3701968