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基于PLS-SVR的三组分混合气体定量分析
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。
2022-03-12 09:48:40
322KB
定量分析
近红外光谱仪
偏最小二乘
支持向量回归机
1
基于BP神经网络的樱桃番茄糖度的
近红外光谱
无损检测。
以樱桃番茄为研究对象,采用近红外漫反射法,建立了BP网络模型,研究了樱桃番茄中糖的含量。 使用平滑和主成分分析(PCA)从实验光谱数据中提取光谱特征。 将预处理的光谱数据作为网络的输入,将测量的樱桃番茄的含糖量作为输出,建立80-12-1网络模型结构,交叉验证的确定系数为0.8328,并且平均绝对偏差为0.5711。 结果表明,建立的BP神经网络模型可以快速有效地实现樱桃番茄糖含量的无损检测。
2022-03-09 20:34:21
321KB
cherry
tomatoes;
near-infrared
spectroscopy;
1
基于
近红外光谱
结合机器学习算法检测食用明胶品种溯源的研究.pdf
基于
近红外光谱
结合机器学习算法检测食用明胶品种溯源的研究.pdf
2022-02-21 09:05:15
1.64MB
算法
机器学习
人工智能
技术文档
嵌入式系统/ARM技术中的基于ARM嵌入式
近红外光谱
仪器的研制
设计应用了最先进的ARM嵌入式技术,利用ARM丰富的内部设备,实现了光谱数据的传输和基于触摸屏的人机交互平台。实现
近红外光谱
仪器操作简单化,体现了ARM微处理器的优胜之处。 1. 引言
近红外光谱
主要是由分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的,记录的主要是含氢基团C-H、O-H、N-H等振动的倍频和合频吸收[1],具有丰富的物质结构和组成信息,非常适合用于碳氢有机物质的组成性质测量。
近红外光谱
作为迅速崛起的光谱分析技术在分析测试领域中起的作用越来越引起人们关注,由于样品在分析时基本不需要处理,且不破坏和消耗样品,自身又无环境污染,
近红外光谱
分析技术堪称是绿色分析仪器
2022-01-13 13:09:40
190KB
嵌入式系统/ARM技术中的基于ARM嵌入式近红外光谱仪器的研制
嵌入式系统/ARM技术
1
基于fNIRS与SiPM的脑血氧检测电路设计
脑血氧检测作为大脑功能检测之一,是认知神经科学和生物医学领域必不可少的研究工具。其研究方法之一——功能性
近红外光谱
技术,利用组织中血液的主要成分对近红外光的良好吸收性和散射性,而获得组织内氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的变化情况,从而实现对脑血氧的检测。硅光电倍增器件是近几年兴起的光电探测器件,具有尺寸小、增益高、工作电压低、对磁场不敏感等特点。为了检测脑血氧的变化,设计一个基于
近红外光谱
技术与硅光电倍增管的新型脑血氧检测电路,并通过前臂阻断实验验证了电路设计的性能满足需求。
2022-01-08 22:45:03
340KB
近红外光谱技术
1
基于无信息变量消除法的啤酒总酸短波
近红外光谱
测量波段的选择
基于无信息变量消除法的啤酒总酸短波
近红外光谱
测量波段的选择,冯旭东,苏蕊,采用无信息变量消除法(UVE)对啤酒总酸的短波
近红外光谱
测量波段进行优选,在500.0 ~ 1100.0 nm的波长范围内筛选出3段光谱区域(981.0 ~ 9
2021-12-14 16:59:08
366KB
首发论文
1
水中有机污染物的
近红外光谱
快速鉴别
水中有机污染物的
近红外光谱
快速鉴别,史永刚,,文章讨论了水中有机污染物的
近红外光谱
,指出不同的有机污染物在
近红外光谱
区表现出不同的特征,应用该特征结合应用化学计量学技
2021-12-03 20:09:37
222KB
首发论文
1
近红外光谱
数据处理.zip
Matlab数据处理文件,包括预处理和建模的文件,是运行过后能用的文件,和大家一起分享,希望能够对大家有用,谢谢大家
2021-11-29 23:31:50
5KB
数据处理
1
现代
近红外光谱
分析技术
由陆婉珍主编的《现代
近红外光谱
分析技术》介绍了近红外吸收光谱的原理及检测方法,同时介绍看近红外在各种领域中的应用
2021-11-15 19:39:27
10.85MB
近红外
光谱分析
1
极限学习机(ELM)matlab源代码
内含
近红外光谱
数据,可进行归回和判别分析,数据采集规范有效,代码可顺利一键运行。欢迎下载,共同谈论交流
2021-11-02 21:47:34
8KB
近红外光谱(NIR)
极限学习机
机器学习
1
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