为了进一步提高多组分气体分析的准确度,对采用AOTF-NIR光谱仪采集甲烷、乙烷和丙烷多组分混合气体的近红外光谱数据建立了新的分析模型。首先对光谱数据采用偏最小二乘法(以下简称PLS)进行特征提取,随后将提取得到的潜变量作为支持向量回归机(以下简称SVR)的输入建立多组分混合气体的定量分析模型。结果显示,PLS特征提取耦合SVR对近红外光谱的定量分析取得了很好的分析效果。

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利用Nd:YAG激光器、OceanHR2000+ICCD光谱仪建立激光诱导击穿光谱(LIBS)实验系统，设置合理的实验参数得到土壤样品LIBS数据，利用基于误差反向传播的人工神经网络(BP-ANN)算法，对含Cr浓度不同的样品进行了分析，选择CrI：425.435 nm为分析谱线，选择FeI：425.079 nm为参考线，在以相对峰强为输入模式下，对网络进行训练，建立定量分析模型，利用该模型进行预测，预测的相对标准偏差和相对误差均优于传统的定标曲线法得到的结果。

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