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基于极限学习机的近红外光谱分析技术研究

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摘要

近年来,近红外光谱(NIRS)技术发展迅速,具有快速、无损耗、无污染、多成分分析、结果重演性高等优点.本文以近红外光谱分析技术为基础,利用极限学习机算法学习速度快、泛化性好的特点,建立了酒精含量定量分析模型.建模结果表明,近红外光谱预测值与实际值基本一致,样品近红外光谱预测值与实际值的预测集相关系数RP为0.9907,预测集均方根误差RMSEP为0.00082.相比于传统的定量分析算法,极限学习机对光谱特征值选取要求低,可用于一段光谱的分析,不局限于单个吸收峰,有利于减小误差.极限学习机算法在近红外光谱定量分析方面有较好的应用前景.

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来源
《第十四届全国敏感元件与传感器学术会议》|2016年|779-783|共5页
会议地点成都
作者
ZhouMeiling; 周美灵; Zheng Dezhi; 郑德智; Fan Shangchun; 樊尚春;
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作者单位

中国仪器仪表学会;

中国电子学会;

中国航空学会;

中国生物工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类红外光谱分析法;
关键词
近红外光谱; 定量分析; 极限学习机;

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