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多组分烷烃混合气体FTIR光谱定量分析新方法
被引量：
1
1
作者
金萍
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第10期1189-1193,共5页
提出一种核偏最小二乘(KPLS)特征提取耦合支持向量回归机(SVR)的新方法,用于实现气测录井中傅立叶变换红外(FTIR)光谱法对甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷以及正戊烷7种组分混合气体的定量分析。采用KPLS方法对光谱数据进行...
提出一种核偏最小二乘(KPLS)特征提取耦合支持向量回归机(SVR)的新方法,用于实现气测录井中傅立叶变换红外(FTIR)光谱法对甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷以及正戊烷7种组分混合气体的定量分析。采用KPLS方法对光谱数据进行特征提取,将得到的特征组分作为SVR的输入建立7组分气体的定量分析模型。对相同混合气体进行定量分析,结果显示,采用KPLS特征提取后,SVR模型对7种组分气体的预测均方根误差(RMSEP)分别为0.116、0.079、0.104、0.092、0.108、0.029和0.016,均小于线性偏最小二乘法(LPLS)、LPLS-SVR、KPLSR以及SVR模型的RMSEP。结果表明,KPLS-SVR法可以更好地提取隐含在混合气体FTIR光谱数据与其组分浓度之间的非线性特征,并有效地消除光谱数据噪声,大幅度降低数据维数,是一种有效的气测录井烷烃混合气体定量分析方法。
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关键词
核偏最小二乘
支持向量回归机
特征提取
多变量校正模型
FTIR
定量分析
下载PDF
职称材料
应用数字傅里叶滤波方法提高近红外光谱多元校正模型稳健性的研究
被引量：
5
2
作者
李庆波
张广军
+1 位作者
徐可欣
汪曣
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第8期1484-1488,共5页
在近红外光谱多元校正方法实际应用中,经常遇到这样的情况,近红外光谱校正模型仅适用于建模时的测量条件,而在测量条件稍有变化时就无法实现样品的准确预测。文章主要研究采用数字傅里叶滤波预处理方法提高近红外光谱多元校正模型稳健...
在近红外光谱多元校正方法实际应用中,经常遇到这样的情况,近红外光谱校正模型仅适用于建模时的测量条件,而在测量条件稍有变化时就无法实现样品的准确预测。文章主要研究采用数字傅里叶滤波预处理方法提高近红外光谱多元校正模型稳健性。文章将数字傅里叶滤波预处理方法应用于葡萄糖水溶液的温度实验,实验1和实验2分别在恒温25℃和恒温30℃进行光谱测量;实验3在未控温的室内环境下进行光谱测量。采用实验1和实验2的样品作为训练集进行模型训练和优化,模型建立完毕之后,采用实验3的样品作为验证集进行模型预测能力评价。结果表明,如果训练集样品未经过预处理而直接建立偏最小二乘(PLS)多元校正模型,则验证集样品均方根预测误差(RMSEP)为664.47 mg.dL-1。而训练集和验证集样品经过傅里叶滤波预处理之后分别进行PLS建模和预测,验证集样品均方根预测误差(RMSEP)降低为58.43 mg.dL-1,样品预测值与参考值的相关性也得到提高。可见,采用数字傅里叶滤波预处理方法可以提高多元校正模型的稳健性。
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关键词
数字傅里叶滤波
稳健性
多元校正模型
近红外光谱分析
下载PDF
职称材料
题名
多组分烷烃混合气体FTIR光谱定量分析新方法
被引量：
1
1
作者
金萍
机构
太原大学机电系
出处
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第10期1189-1193,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60276037)
文摘
提出一种核偏最小二乘(KPLS)特征提取耦合支持向量回归机(SVR)的新方法,用于实现气测录井中傅立叶变换红外(FTIR)光谱法对甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷以及正戊烷7种组分混合气体的定量分析。采用KPLS方法对光谱数据进行特征提取,将得到的特征组分作为SVR的输入建立7组分气体的定量分析模型。对相同混合气体进行定量分析,结果显示,采用KPLS特征提取后,SVR模型对7种组分气体的预测均方根误差(RMSEP)分别为0.116、0.079、0.104、0.092、0.108、0.029和0.016,均小于线性偏最小二乘法(LPLS)、LPLS-SVR、KPLSR以及SVR模型的RMSEP。结果表明,KPLS-SVR法可以更好地提取隐含在混合气体FTIR光谱数据与其组分浓度之间的非线性特征,并有效地消除光谱数据噪声,大幅度降低数据维数,是一种有效的气测录井烷烃混合气体定量分析方法。
关键词
核偏最小二乘
支持向量回归机
特征提取
多变量校正模型
FTIR
定量分析
Keywords
kernel
partial
least
squares
support
vector
regression
machine
feature
extraction
multivariable
calibration
model
FTIR
quantitative
analysis
分类号
TE642 [石油与天然气工程—油气加工工程]
TH744.41 [机械工程—光学工程]
下载PDF
职称材料
题名
应用数字傅里叶滤波方法提高近红外光谱多元校正模型稳健性的研究
被引量：
5
2
作者
李庆波
张广军
徐可欣
汪曣
机构
北京航空航天大学精密光机电一体化技术教育部重点实验室
天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第8期1484-1488,共5页
基金
国家"863-703"专题
航天科技创新基金项目资助
文摘
在近红外光谱多元校正方法实际应用中,经常遇到这样的情况,近红外光谱校正模型仅适用于建模时的测量条件,而在测量条件稍有变化时就无法实现样品的准确预测。文章主要研究采用数字傅里叶滤波预处理方法提高近红外光谱多元校正模型稳健性。文章将数字傅里叶滤波预处理方法应用于葡萄糖水溶液的温度实验,实验1和实验2分别在恒温25℃和恒温30℃进行光谱测量;实验3在未控温的室内环境下进行光谱测量。采用实验1和实验2的样品作为训练集进行模型训练和优化,模型建立完毕之后,采用实验3的样品作为验证集进行模型预测能力评价。结果表明,如果训练集样品未经过预处理而直接建立偏最小二乘(PLS)多元校正模型,则验证集样品均方根预测误差(RMSEP)为664.47 mg.dL-1。而训练集和验证集样品经过傅里叶滤波预处理之后分别进行PLS建模和预测,验证集样品均方根预测误差(RMSEP)降低为58.43 mg.dL-1,样品预测值与参考值的相关性也得到提高。可见,采用数字傅里叶滤波预处理方法可以提高多元校正模型的稳健性。
关键词
数字傅里叶滤波
稳健性
多元校正模型
近红外光谱分析
Keywords
Digital
Fourier
filter
Robustness
multivari
ate
calibration
model
Near
infrared
spectral
analysis
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多组分烷烃混合气体FTIR光谱定量分析新方法
金萍
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
下载PDF
职称材料
2
应用数字傅里叶滤波方法提高近红外光谱多元校正模型稳健性的研究
李庆波
张广军
徐可欣
汪曣
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
5
下载PDF
职称材料
已选择
0
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引证文献
统计分析
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