微型近紅外光譜儀在酒類(lèi)檢測(cè)中的應(yīng)用研究.pdf_第1頁(yè)
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1、重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文微型近紅外光譜儀在酒類(lèi)檢測(cè)中的應(yīng)用研究姓名：王義峰申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專(zhuān)業(yè)：光學(xué)工程指導(dǎo)教師：溫志渝20090602重慶大學(xué)碩學(xué)位論文英文摘要ABSTRACTAsallrisinganalysistechnologynearinfraredspectroscopy(NIRS)hasmanyadvantages，suchasnotdestroyingsamples，notusingsolventnoneedtopretr

2、eatmentpredictingseveralcomponentsatatimeandfastcalibrationspeed，NIRShasbeenwidelyusedinthefieldsoffood，pharmaceutical，agriculture，petrochemicals，environmentandmanyothersBasedonnearinfraredmicro—spectrometerdevelopedbyMi

3、crosystemResearchCenterofChongqingUniversitythispaperpresentsitsapplicationincomponentanalysisandclassificationofvariousliquorsBasedonthenearinfraredspectraldatathequalitativeandquantitativemodelsofliquorareconstructedus

4、ingchemometricsmethods，suchasprincipalcomponentanalysis(PCA)，partialleastsquares(PLS)，leastsquaresupportvectormachines(LSSVM)，andseveralpattemrecognitionmethods，toperformcomponentanalysisandtheclassificationTheworkofthis

5、paperissummarizedasfollows：①FirstlyNIRexperimentplatformaroundthenearinfraredmicro—spectrometerissetupThespectraofseveralalcoholsolutions、析tlldifferentconcentrationsandsixbrandsofliquorsinthemarketarecollectedInordertoim

6、provethegeneralabilityandstabilityofthecalibrationmodels，severalalgorithmsforpretreatmentareevaluated②111eprincipalcomponentanalysisandpartialleast—squaresareusedtoextracttherelevantfeatureformodelingfromthespectraandthe

7、nthepatternrecognitionmethods(such舔SIMCA，Mahalanobisdistance)areappliedtoconstructalinearqualitativemodelTakingintoaccountthepossiblenonlinearrelationshipbetweenthespectraandconcentrations，weusetheleastsquaressupportvect

8、ormachinetoconstructanonlinearqualitativemodelT11eresultsshowthattheleastsquaressupportvectormachinehasthebestclassificationrate(p111equantitativemodelofliquorsisconstructedusingthespectraofalcoholsolutionsThentheprincip

9、alcomponentanalysis，partialleastsquaresandleastsquaressupportvectormachinearecomparedwhenmodelingT11eresultsshowthattheleastsquaressupportvectormachinemodelresultsinaRMSECof00040andRMSEPof02912T嫡sresultissuperiortothatof

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