【摘 要】
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研究了漫反射近红外（NIR）光谱法分析油页岩含油率过程中异常样品的识别和剔除方法。在近红外光谱定量分析中，环境变化和操作失误等都会产生异常样品，异常样品的存在会导致模型的
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研究了漫反射近红外（NIR）光谱法分析油页岩含油率过程中异常样品的识别和剔除方法。在近红外光谱定量分析中，环境变化和操作失误等都会产生异常样品，异常样品的存在会导致模型的预测能力下降，因此异常样品的剔除是建模过程中的关键步骤。分别采用主成分分析-马氏距离（PCA-MD）法和半数重采样（RHM）法识别油页岩光谱数据中的异常样品，通过剔除异常样品后所建的偏最小二乘（PLS）分析模型的性能来评价PCA-MD与RHM方法对异常样品的识别能力。实验中考察了不同 MD阈值和RHM置信度对异常样品剔除结果的影响，比较了
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