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用多元线性回归、逐步回归分析、主成分回归分析和人工神经网络这四种化学计量学方法处理蒸煮液的光谱数据,通过蒸煮液的吸光度来预测纸浆的卡伯值.结果显示:四种方法所确立的测量模型均具有较好的学习精度和预测精度,其中尤以人工神经网络模型同时具有较高的学习精度和预测鲁棒性.
纸浆卡伯值光学测定中化学计量学方法的应用
【摘 要】
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用多元线性回归、逐步回归分析、主成分回归分析和人工神经网络这四种化学计量学方法处理蒸煮液的光谱数据,通过蒸煮液的吸光度来预测纸浆的卡伯值.结果显示:四种方法所确立
【机 构】
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华南理工大学,制浆造纸工程国家重点实验室,广东,广州,510640
【出 处】
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华南理工大学学报（自然科学版）
【发表日期】
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2000年10期
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