【摘 要】
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大气气溶胶单粒子激光质谱/光谱测量仪器获取的数据,具有数据量大、谱图维数高、谱结构复杂等特点。因此,研究快速、有效的数据分析方法,以获取气溶胶粒子的化学组分类别信息
【出 处】
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中国科学院研究生院 中国科学院大学
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大气气溶胶单粒子激光质谱/光谱测量仪器获取的数据,具有数据量大、谱图维数高、谱结构复杂等特点。因此,研究快速、有效的数据分析方法,以获取气溶胶粒子的化学组分类别信息,对于大气气溶胶的研究具有重要的实用价值。
本文研究了一种新的基于偏最小二乘法(PLS)的聚类分析方法,对实验获取的气溶胶单粒子谱进行了化学组分聚类分析。论文主要工作及成果如下:
(1)基于对多种聚类算法的分析,编写了具有“自组织机制”的PLS聚类分析处理程序,并用模拟数据集验证了这种方法的有效性及一般特征。
(2)对实验获取的氯化铜等四种样品的气溶胶单粒子以及室内空气气溶胶粒子的激光解吸/电离质谱数据进行聚类分析,显示了PLS聚类的快速简单的分析过程及可靠的聚类结果:对氯化钙等四种气溶胶单粒子激光诱导击穿光谱进行了聚类分析,并通过分析聚类过程中树形图节点的统计特性,剖析了正确以及错误聚类的原因,显示了PLS聚类方法的特点。
(3)提出并研究了一种新的PLS聚类分析算法,并用模拟数据集和实验数据集进行了验证。该算法将二元划分扩展为多元,使得聚类只需更少的步数就能检测到所有主要的类,减少了划分步骤,有助于明晰聚类的特征。
基于PLS的聚类分析算法成功应用于气溶胶单粒子质谱/光谱的类别分析,聚类的过程分析可以体现谱图特征,为气溶胶粒子的判别分析建立了基础。
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