红外与毫米波学报
紅外與毫米波學報
홍외여호미파학보
JOURNAL OF INFRARED AND MILLIMETER WAVES
2009年
3期
184-187
,共4页
皇才进%韩鲁佳%刘贤%马玲娟
皇纔進%韓魯佳%劉賢%馬玲娟
황재진%한로가%류현%마령연
近红外光谱%LOCAL算法%水分%热值
近紅外光譜%LOCAL算法%水分%熱值
근홍외광보%LOCAL산법%수분%열치
水分和热值是与秸秆能源转化利用相关的重要特性指标,采用近红外光谱技术结合LOCAL算法来予测秸杆水份和热值.首先将样品分别按水分含量和热值大小均分为高、中、低三个子集分段建模,结果高、中、低含量样品建立的模型的交互验证标准差(SECV)几乎都小于全部样品模型的SECV,表明了秸秆水分和热值变幅对近红外光谱模型的预测精度有较大的影响.针对化学值变幅对模型精度的影响,引入LOCAL算法实现近红外光谱技术预测,快速分析测定秸秆的水分和热值.研究结果表明,LOCAL算法为每个预测样品选择合理的定标集,与常规的PLS和MPLS模型相比,有效提高了近红外光谱技术预测精度,在秸秆近红外光谱定量分析中有着广阔的应用前景.
水分和熱值是與秸稈能源轉化利用相關的重要特性指標,採用近紅外光譜技術結閤LOCAL算法來予測秸桿水份和熱值.首先將樣品分彆按水分含量和熱值大小均分為高、中、低三箇子集分段建模,結果高、中、低含量樣品建立的模型的交互驗證標準差(SECV)幾乎都小于全部樣品模型的SECV,錶明瞭秸稈水分和熱值變幅對近紅外光譜模型的預測精度有較大的影響.針對化學值變幅對模型精度的影響,引入LOCAL算法實現近紅外光譜技術預測,快速分析測定秸稈的水分和熱值.研究結果錶明,LOCAL算法為每箇預測樣品選擇閤理的定標集,與常規的PLS和MPLS模型相比,有效提高瞭近紅外光譜技術預測精度,在秸稈近紅外光譜定量分析中有著廣闊的應用前景.
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