10.3964/j.issn.1000-0593(2010)01-0074-04
应用可见/近红外光谱技术快速检测果珍中二氧化钛的含量
为了实现快速检测果珍中的二氧化钛含量,提出了应用近红外光谱技术结合化学计量学的快速检测方法.研究采用了320份果珍样本进行光谱特性的检测,其中200个样本用来建模,120个样本进行预测.首先比较了标准正态变量校正(SNV)、变量标准化(Normalize)、多元散射校正(MSC)等6种不同的数据预处理方法对偏最小二乘法(PLS)建模预测效果的影响.然后将PLS模型与应用主成分(PC)建立的主成分一神经网络校正(PC-ANN)模型进行比较.结果表明,MSC预处理的效果最好,PLS模型的最佳主成分数为7,预测值与标准值的相关系数R~2达0.900 8,预测标准误差RMSEP为0.05.Pc-ANN模型预测值与标准值的R~2为0.868 4,RMSEP为0.04.说明PLS模型比PC-ANN模型的预测效果好.同时本研究也说明能够应用可见/近红外技术对二氧化钛进行快速定量测定.
偏最小二乘法、神经网络、二氧化钛、主成分、检测
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O657.3(分析化学)
国家科技支撑项目2006BAD10A04;国家高技术研究发展计划"863"项目2006AA10Z234;浙江省自然科学基金项目Y307158;宁波市农业攻关项目2008C10037
2010-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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