化工自动化及仪表
化工自動化及儀錶
화공자동화급의표
CONTROL AND INSTRUMENTS IN CHEMICAL INDUSTRY
2012年
3期
347-351
,共5页
徐继刚%冯新泸%管亮%王帅%胡庆林
徐繼剛%馮新瀘%管亮%王帥%鬍慶林
서계강%풍신로%관량%왕수%호경림
分数阶微分%近红外光谱%数据预处理%偏最小二乘法
分數階微分%近紅外光譜%數據預處理%偏最小二乘法
분수계미분%근홍외광보%수거예처리%편최소이승법
比较了Grumwald-Letnikov分数阶微分算法和常用的Savitzky-Golay算法对汽油样品近红外光谱数据1阶微分和2阶微分结果.对25个汽油样品和41个煤炭样品的近红外光谱数据通过Savitzky-Golay算法进行平滑,平滑后l阶微分和平滑后2阶微分处理；通过Grumwald-Letnikov算法进行平滑后的0.2 ～2.2阶的21个阶次的微分处理.汽油样品的处理数据结合汽油的辛烷值、初馏点指标数据和煤炭样品的处理数据结合煤炭挥发分、氢含量和氮含量指标数据分别通过PLS建立数据模型,利用留一法全交互验证选取最优主成分.通过预测残差平方和( PRESS)和相关系数(R)对数据,处理方法进行评估.结果表明:分数阶微分可以应用于近红外光谱的数据预处理,对于相同数据的不同指标取得最优值的分数阶微分的阶次是不同的.
比較瞭Grumwald-Letnikov分數階微分算法和常用的Savitzky-Golay算法對汽油樣品近紅外光譜數據1階微分和2階微分結果.對25箇汽油樣品和41箇煤炭樣品的近紅外光譜數據通過Savitzky-Golay算法進行平滑,平滑後l階微分和平滑後2階微分處理；通過Grumwald-Letnikov算法進行平滑後的0.2 ～2.2階的21箇階次的微分處理.汽油樣品的處理數據結閤汽油的辛烷值、初餾點指標數據和煤炭樣品的處理數據結閤煤炭揮髮分、氫含量和氮含量指標數據分彆通過PLS建立數據模型,利用留一法全交互驗證選取最優主成分.通過預測殘差平方和( PRESS)和相關繫數(R)對數據,處理方法進行評估.結果錶明:分數階微分可以應用于近紅外光譜的數據預處理,對于相同數據的不同指標取得最優值的分數階微分的階次是不同的.
비교료Grumwald-Letnikov분수계미분산법화상용적Savitzky-Golay산법대기유양품근홍외광보수거1계미분화2계미분결과.대25개기유양품화41개매탄양품적근홍외광보수거통과Savitzky-Golay산법진행평활,평활후l계미분화평활후2계미분처리；통과Grumwald-Letnikov산법진행평활후적0.2 ～2.2계적21개계차적미분처리.기유양품적처리수거결합기유적신완치、초류점지표수거화매탄양품적처리수거결합매탄휘발분、경함량화담함량지표수거분별통과PLS건립수거모형,이용류일법전교호험증선취최우주성분.통과예측잔차평방화( PRESS)화상관계수(R)대수거,처리방법진행평고.결과표명:분수계미분가이응용우근홍외광보적수거예처리,대우상동수거적불동지표취득최우치적분수계미분적계차시불동적.
