山西农业大学学报（自然科学版）
山西農業大學學報（自然科學版）
산서농업대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SHANXI AGRICULTURAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2010年
3期
285-288
,共4页
李增芳%陆江锋%虞佳佳%何勇
李增芳%陸江鋒%虞佳佳%何勇
리증방%륙강봉%우가가%하용
可见-近红外光谱%发动机润滑油%主成分分析%独立软模式法
可見-近紅外光譜%髮動機潤滑油%主成分分析%獨立軟模式法
가견-근홍외광보%발동궤윤활유%주성분분석%독립연모식법
采用可见-近红外反射光谱结合独立软模式法(SIMCA)建立了不同品牌种类的发动机润滑油鉴别模型.研究在对光谱曲线进行预处理和聚类分析后,选取7个主成分作为SIMCA的最佳主成分,随杌采用20×7个样本作为建模样本,其余的10×7个样本作为预测样本,应用SIMCA进行分类,在显著性水平为5%下,其预测分辨率为98.75%.根据变量建模能力值,找到敏感波段420～425 nm、492～518 nm和796～816 nm,并将相应波段的光谱值作为SIMCA的输入,进行建模预测,结果发现,预测分辨率达95.71%,能快速正确区分7类不同品种的发动机润滑油.
採用可見-近紅外反射光譜結閤獨立軟模式法(SIMCA)建立瞭不同品牌種類的髮動機潤滑油鑒彆模型.研究在對光譜麯線進行預處理和聚類分析後,選取7箇主成分作為SIMCA的最佳主成分,隨杌採用20×7箇樣本作為建模樣本,其餘的10×7箇樣本作為預測樣本,應用SIMCA進行分類,在顯著性水平為5%下,其預測分辨率為98.75%.根據變量建模能力值,找到敏感波段420～425 nm、492～518 nm和796～816 nm,併將相應波段的光譜值作為SIMCA的輸入,進行建模預測,結果髮現,預測分辨率達95.71%,能快速正確區分7類不同品種的髮動機潤滑油.
채용가견-근홍외반사광보결합독립연모식법(SIMCA)건립료불동품패충류적발동궤윤활유감별모형.연구재대광보곡선진행예처리화취류분석후,선취7개주성분작위SIMCA적최가주성분,수올채용20×7개양본작위건모양본,기여적10×7개양본작위예측양본,응용SIMCA진행분류,재현저성수평위5%하,기예측분변솔위98.75%.근거변량건모능력치,조도민감파단420～425 nm、492～518 nm화796～816 nm,병장상응파단적광보치작위SIMCA적수입,진행건모예측,결과발현,예측분변솔체95.71%,능쾌속정학구분7류불동품충적발동궤윤활유.
