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废弃塑料制品的回收利用,是本世纪塑料工业持续发展的关键所在,又是解决生态环境污染、节约资源的重要举措.建立一种简单易行、鉴别精度高的方法将大大提高废旧塑料回收利用的效率.本研究采用衰减全反射傅立叶变换红外光谱测量了七类共21个废旧塑料样品的红外光谱数据,对光谱数据先进行归一化处理,再用主成分分析对实验数据进行降维后利用系统聚类分析进行分类.利用二叉聚类树中各元素间的距离和原始光谱数据距离向量之间的相关性来优化样品之间以及类与类之间的相似度函数.结果表明,采用余弦(cosine)和平均距离法(average)分别作为样品之间以及类间的相似度函数进行系统聚类效果最好,该方法可以对七类样品100%正确分类.因此,利用衰减全反射傅立叶变换红外光谱结合系统聚类分析可以对废旧塑料实现快速、准确、智能地分类. 相似文献
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基于近红外光谱的四元调和食用油定量分析 总被引：1，自引：0，他引：1
配制51个含有玉米油、大豆油、稻米油和芝麻油的四元调和油样品,采用近红外光谱(near infra-red,NIR)技术直接扫描其光谱,考察不同预处理方法对近红外光谱的预处理效果.在最佳预处理方法基础上,结合偏最小二乘回归(partial least square regression,PLS)建立各组分定量分析模型.将未知样品光谱代入模型中,预测各组分的含量.结果显示,玉米油、大豆油、稻米油和芝麻油的相关系数分别为0.980,0、0.988,7、0.984,7、0.988,9.因此,近红外光谱技术结合化学计量学可以实现四元调和油组分的准确快速定量分析. 相似文献
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