光谱学与光谱分析
光譜學與光譜分析
광보학여광보분석
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS
2005年
2期
207-210
,共4页
刘蓉%陈文亮%徐可欣%邱庆军%崔厚欣
劉蓉%陳文亮%徐可訢%邱慶軍%崔厚訢
류용%진문량%서가흔%구경군%최후흔
奇异点%近红外光谱%马氏距离%杠杆值%SHV%RHM
奇異點%近紅外光譜%馬氏距離%槓桿值%SHV%RHM
기이점%근홍외광보%마씨거리%강간치%SHV%RHM
近红外光谱作为一种依靠模型对物化性质进行分析的技术, 对光谱数据的准确性进行快速准确的判断是得到可靠分析结果的前提. 但是光谱数据中奇异点的存在会在很大程度上影响多变量校正模型的准确性, 从而影响模型的预测效果. 文章综合利用半数重采样法(Resampling by Half-Mean, RHM)和最小半球体积法(Smallest Half-Volume, SHV)成功剔除了被测量的牛奶成分近红外光谱中的奇异点, 其效果远优于传统的奇异点剔除方法, 并且该方法具有简单快速、计算量小、数值稳定等特点, 非常适用于在线分析和其他类型的光谱数据中奇异点的检测.
近紅外光譜作為一種依靠模型對物化性質進行分析的技術, 對光譜數據的準確性進行快速準確的判斷是得到可靠分析結果的前提. 但是光譜數據中奇異點的存在會在很大程度上影響多變量校正模型的準確性, 從而影響模型的預測效果. 文章綜閤利用半數重採樣法(Resampling by Half-Mean, RHM)和最小半毬體積法(Smallest Half-Volume, SHV)成功剔除瞭被測量的牛奶成分近紅外光譜中的奇異點, 其效果遠優于傳統的奇異點剔除方法, 併且該方法具有簡單快速、計算量小、數值穩定等特點, 非常適用于在線分析和其他類型的光譜數據中奇異點的檢測.
근홍외광보작위일충의고모형대물화성질진행분석적기술, 대광보수거적준학성진행쾌속준학적판단시득도가고분석결과적전제. 단시광보수거중기이점적존재회재흔대정도상영향다변량교정모형적준학성, 종이영향모형적예측효과. 문장종합이용반수중채양법(Resampling by Half-Mean, RHM)화최소반구체적법(Smallest Half-Volume, SHV)성공척제료피측량적우내성분근홍외광보중적기이점, 기효과원우우전통적기이점척제방법, 병차해방법구유간단쾌속、계산량소、수치은정등특점, 비상괄용우재선분석화기타류형적광보수거중기이점적검측.
