基于DS算法的混胺燃料近红外光谱分析模型传递_王菊香
对混胺燃料的近红外光谱分析模型的传递方法进行研究。采用K/S（Kennard/Stone）算法选择转换集样品,采用直接校正（Direct Standardization,DS）算法对从仪器采集的光谱进行校正。通过光谱平均差异（ARMS）比较奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）算法和偏最小二乘法（Partial Least Squares,PLS）对光谱校正的效果。当PLS算法的最佳主因子数为3时,DS-PLS算法的光谱校正率可达到97.5%,优于DS-SVD算法。混胺样品的分析模型经过DS-PLS算法传递后,对从仪器的混胺样品各项指标的预测标准偏差（SEP）明显好于传递前,与主仪器预测效果接近,说明采用K/S算法选择合适的转换集样品后,通过DS-PLS模型传递算法可有效降低仪器间的光谱差异,实现近红外光谱分析模型在各台光谱仪之间共享。
- 2021-04-22
- 阅读423
- 下载0
- 5页
- pdf
