检索结果-内蒙古大学图书馆

理化检验（化学分册） 2015年第5期51卷 638-641页

作者：王菊香韩晓刘洁海军航空工程学院飞行器工程系烟台264001 海军驻天津8357所军事代表室天津300308

采用组合区间偏最小二乘法结合红外光谱法快速测定在用润滑油的运动粘度。采用组合区间偏最小二乘法高效提取与粘度变化相关的光谱信息,提高粘度校正模型的测量精度。在设置4 000~400cm-1范围的区间数为12时,选择2,10,11,12等4个子区间... 详细信息

采用组合区间偏最小二乘法结合红外光谱法快速测定在用润滑油的运动粘度。采用组合区间偏最小二乘法高效提取与粘度变化相关的光谱信息,提高粘度校正模型的测量精度。在设置4 000~400cm-1范围的区间数为12时,选择2,10,11,12等4个子区间,对应的光谱区域为1 300~400cm-1、3 700~3 400cm-1,模型校正偏差达到0.031 5。对模型预测精度的验证结果说明本法与运动粘度标准方法之间具有很好的相关性,模型可以用于定量分析在用润滑油在40℃时运动粘度值。

关键词：组合区间偏最小二乘法红外光谱法在用润滑油运动粘度

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红外光谱多组分复合塑料薄膜厚度检测

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中国测试 2025年第3期51卷 81-86页

作者：程亮倪力伟许启跃叶树亮中国计量大学工业与商贸计量技术研究所浙江杭州310018

为建立一种复合塑料膜薄膜各组分厚度的快速检测方法,利用傅里叶变换中红外光谱仪对聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)、聚乙烯(PE)、聚碳酸酯(PC)和聚氯乙烯(PVC)四种常见的塑料材质组合成的薄膜样本进行检测,共收集不同厚度、不同组分的复合... 详细信息

为建立一种复合塑料膜薄膜各组分厚度的快速检测方法,利用傅里叶变换中红外光谱仪对聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)、聚乙烯(PE)、聚碳酸酯(PC)和聚氯乙烯(PVC)四种常见的塑料材质组合成的薄膜样本进行检测,共收集不同厚度、不同组分的复合薄膜中红外光谱样本81个。根据组合区间偏最小二乘法(SiPLS)筛选波段并建立定量模型,选择拟合精度最高的模型进行多变量数据分析,对预测集样本中多组分复合薄膜材料的PET、PE、PC、PVC进行厚度预测,平均预测相对误差分别为0.96%、3.46%、0.50%、2.98%,该红外光谱SiPLS分析方法可实现复合塑料薄膜各组分厚度的快速检测。

关键词：红外光谱组合区间偏最小二乘法厚度检测复合薄膜多组分定量

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不同偏最小二乘法的近红外光谱技术测定大米中水分的研究

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分析科学学报 2019年第5期35卷 643-649页

作者：苗雪雪苗莹龚浩如陶曙华陈英姿陈祖武湖南省农业科学院水稻研究所农业部长江中下游籼稻遗传育种重点实验室湖南长沙410125 华南农业大学数学与信息学院广东广州510642

通过近红外光谱法对大米中含水量进行分析,运用Kennard-Stone法对校正集及预测集样本进行选取,利用Range Normalization法、二阶导数和多元散射校正加一阶导数法,分别对近红外光谱进行预处理优化,并采用偏最小二乘法(PLS)、组合区间偏... 详细信息

通过近红外光谱法对大米中含水量进行分析,运用Kennard-Stone法对校正集及预测集样本进行选取,利用Range Normalization法、二阶导数和多元散射校正加一阶导数法,分别对近红外光谱进行预处理优化,并采用偏最小二乘法(PLS)、组合区间偏最小二乘法(SiPLS)和移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)分别建立了定标模型。结果显示,相较于全谱建模,2种变量优选方法都能在有效减少建模所用的变量数,同时提高模型性能。其中采用MWPLS优选变量所建的大米水分定量模型的性能最优,决定系数为0.9525,校正集均方根误差为0.4093。利用40个验证集样本对定标模型进行了验证和配对t检验,预测相关系数达0.9617,相对分析误差为3.64,模型预测值与标准方法测定值没有显著性差异,说明模型具有良好的预测能力。基于MWPLS的近红外光谱技术能够实现大米中水分含量的快速检测。

关键词：近红外光谱大米水分组合区间偏最小二乘法移动窗口偏最小二乘法

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近红外光谱快速测定电子烟油中烟碱含量的波段优选研究

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激光与光电子学进展 2022年第7期59卷 364-371页

作者：李明刘维涓朱艳梅卫青徐天养杨艳梅许孟操李长昱云南瑞升烟草技术(集团)有限公司云南昆明650106 云南省烟草公司文山州公司云南文山663000

围绕电子烟油中烟碱含量的近红外测量模型,采用63个不同烟碱含量和不同口味的电子烟油样品进行光谱数据的采集,利用蒙特卡罗交互验证法剔除异常样本后,采用区间偏最小二乘法(iPLS)、组合区间偏最小二乘法(SiPLS)选择最佳波长并建立校正... 详细信息

围绕电子烟油中烟碱含量的近红外测量模型,采用63个不同烟碱含量和不同口味的电子烟油样品进行光谱数据的采集,利用蒙特卡罗交互验证法剔除异常样本后,采用区间偏最小二乘法(iPLS)、组合区间偏最小二乘法(SiPLS)选择最佳波长并建立校正模型。结果表明,iPLS算法识别出的近红外测量电子烟油中烟碱含量的特征波段分布在1090~1228 nm和1370~1508 nm这两个波段附近,SiPLS算法通过对不同波段进行组合,进一步确定了最佳波段为1126~1240 nm,1358~1414 nm,1474~1530 nm这一波段组合,SiPLS-PLS模型与全谱-PLS模型相比,所采用的变量数降低了2/3,预测均方误差值从1.188降低到了0.963,模型预测的准确性得到了提高。

关键词：光谱学电子烟油烟碱近红外波段优选区间偏最小二乘法组合区间偏最小二乘法

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基于BP-ANN算法建立紫石英中CaF_2拉曼光谱定量模型

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中国实验方剂学杂志 2016年第21期22卷 77-82页

作者：陈龙明晶袁明洋黄必胜陈科力湖北中医药大学中药资源与中药复方教育部重点实验室武汉430065 武汉市中医医院国家中医药管理局中药制剂三级实验室武汉430014

目的:利用拉曼光谱技术建立误差反向传播人工神经网络(back-propagation artificial neural networks,BP-ANN)定量分析模型,用于紫石英中CaF_2含量的快速检测。方法:采集紫石英及紫石英不同CaF_2含量配比品共计54批样品的拉曼光谱,光谱... 详细信息

目的:利用拉曼光谱技术建立误差反向传播人工神经网络(back-propagation artificial neural networks,BP-ANN)定量分析模型,用于紫石英中CaF_2含量的快速检测。方法:采集紫石英及紫石英不同CaF_2含量配比品共计54批样品的拉曼光谱,光谱在OPUS 7.0软件中作Fourier自去卷积(Fourier self-deconvolution,FSD),并以一阶导数(FD)+矢量归一化(VN),9点平滑的方法进行预处理,逐级组合区间偏最小二乘法(si PLS)优选建模谱段,以乙二胺四乙酸滴定法测定各批样品中CaF_2含量结果为参考值,在Matlab 2014a软件中以BP-ANN算法建立CaF_2快速定量模型。结果:建立了以1 675~1 625,1 525~1 475,850~800,750~700,650~600 cm^(-1)为特征建模谱段的3层BP-ANN定量分析模型,模型预测均方根误差(RMSEP)2.73%,R^2=85.64%,预测结果最大相对偏差5.55%,平均相对偏差2.30%,平均回收率99.74%,表明模型的预测效果良好。结论:在si PLS优选所得谱段基础上,建立了紫石英BP-ANN定量分析模型,该模型预测能力较好,可用于紫石英中CaF_2含量的快速、准确测定。

关键词：拉曼光谱误差反向传播人工神经网络定量模型紫石英 CaF2 组合区间偏最小二乘法

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SiPLS结合ANN算法提高牛奶蛋白质模型精度

SiPLS结合ANN算法提高牛奶蛋白质模型精度

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全国第二届近红外光谱学术会议

作者：曹楠宁王加华李鹏飞韩东海中国农业大学食品科学与营养工程学院，100083，北京

本文提出一种组合区间偏最小二乘法(SiPLS)结合人工神经网络(ANN)算法，用以提高原料奶蛋白质近红外模犁的预测精度。首先采用SiPLS选择建模光谱区间，建立SiPLS模犁预测原料奶蛋白线性部分;然后在SiPLS法选择的波段上进行主成分分析(P... 详细信息

本文提出一种组合区间偏最小二乘法(SiPLS)结合人工神经网络(ANN)算法，用以提高原料奶蛋白质近红外模犁的预测精度。首先采用SiPLS选择建模光谱区间，建立SiPLS模犁预测原料奶蛋白线性部分;然后在SiPLS法选择的波段上进行主成分分析(PCA)，以主成分的得分矩阵作为ANN模型输入层，以SiPLS预测值与真实值之差作为输出层，建立ANN模型预测其非线性部分。最终预测结果为两个模型预测值之和，以模型的预测均方根误差(RMSEP)作为评价指标，以便考察新方法的有效性。同时建立全谱线性(Fr-PLS)和全谱非线性模型(ANN)，其Fr—PLS、ANN、SiPLs和SiPLS+ANN模型的RMSEP分别为0.166、0.261、0.113和0.093。结果表明：考虑原料乳蛋白含量近红外模型的非线性部分，可以显著提高模型的预测精度，该方法也可为其它复杂体系模型精度的提高提供了借鉴。

关键词：傅里叶变换近红外光谱组合区间偏最小二乘法牛奶蛋白质模型预测精度

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基于MWPLS结合SiPLS最优化信息区间的组合权重模型

基于MWPLS结合SiPLS最优化信息区间的组合权重模型

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全国第二届近红外光谱学术会议

作者：王加华李鹏飞曹楠宁韩东海中国农业大学食品科学与营养工程学院，北京 100083

本文采用移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)和区间组合偏最小二乘法(SiPLS)对苹果糖度近红外光谱进行二次信息区间筛选，在选择的信息区间基础上采用了两种策略建立PLS模型，一种是组合所有区间建立PLS模型，另一种是在各信息区间分别建立PL... 详细信息

本文采用移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)和区间组合偏最小二乘法(SiPLS)对苹果糖度近红外光谱进行二次信息区间筛选，在选择的信息区间基础上采用了两种策略建立PLS模型，一种是组合所有区间建立PLS模型，另一种是在各信息区间分别建立PLS模型，再建立一个线性组合权重PLS模型。对近红外光谱进行MSC校正和卷积平滑后，在窗口为50，最大因子数为15设定条件下，进行MWPLS选择信息区间，共有7个子区间被选择;在此7个子区间上进行SiPLS最优化，最终选择4个信息区间用于建立最终模型;直接组合信息区间模型的RMSEP值为0.733，优于全谱PLS模型的0.817;线性组合权重PLS模型的RMSEP值为0.704，优于组合区间PLS模型。结果表明：对于近红外光谱分析，信息区间选择可以提高模型预测精度，建立线性组合权重模型可以进一步提高模型预测性。

关键词：移动窗口偏最小二乘法组合区间偏最小二乘法最优化信息区间组合权重模型

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