【摘 要】
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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
【机 构】
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北京航空航天大学,北京100191
【出 处】
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第十四届全国敏感元件与传感器学术会议
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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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