近红外光谱-偏最小二乘法无损定量分析异烟肼片

应用近红外漫反射光谱结合偏最小二乘法, 对异烟肼片中异烟肼的含量进行分析, 建立了近红外光谱数学校正定量分析模型, 其对校正集样品的交互验证均方根误差(RMSECV)为0.00632. 对预测集样品的预测均方根误差(RMSEP)为0.00603; 回归系数为0.99456;加样平均回收率为99.772%. 重现性实验相对标准偏差(RSD)为0.526%. 结果表明, 该方法预测精度高, 且具有方便快捷、 非破坏、 无污染、 可在线检测和重现性好等优点.     

短波近红外光谱-偏最小二乘法对食醋中总酸含量的无损定量分析

将短波近红外光谱技术与偏最小二乘法（PLS）结合,对食醋中的总酸含量进行快速、无损定量分析,建立了最佳数学校正模型．讨论了光谱预处理方法和主成分数对PLS模型预报精度的影响．研究表明,采用一阶导数预处理光谱建立的数学校正模型能够得到最佳的预报结果,在对预测集8个样本中总酸的含量进行预报时,所得的集相对标准偏差为1．386％．实验结果表明,该方法方便快捷,并且具有较高的预报精度,可以用于食醋中总酸含量的测定．     

偏最小二乘法-可见/近红外光谱测定南丰蜜桔糖度的研究

研究了南丰蜜桔糖度的快速测定方法,选择漫反射原始光谱采用偏最小二乘法(PLS)建立了南丰蜜桔糖度的校正模型,并对模型的预测性能进行了验证.在糖度预测模型中,预测集的相关系数为0.9133,预测均方根误差为0.5577,平均预测偏差为-0.0656.结果表明:可见/近红外漫反射光谱结合PLS方法对南丰蜜桔糖度的快速测定是有效的.     

近红外光谱结合偏最小二乘法测定福多斯坦成分含量

采用近红外漫反射光谱分析技术和偏最小二乘法对福多斯坦药物的有效成分进行定量分析测定,采集48个不同比例的福多斯坦样品近红外漫反射光谱,用一阶导数的光谱预处理方法,结合偏最小二乘法建立福多斯坦的定量分析模型.结果显示:交互验证均方根误差为0.003 57,相关系数R为0.994 77,预测均方根误差为0.003 89,平均回收率为99.63%(n=8),结果表明,用近红外光谱分析技术联合偏最小二乘法对福多斯坦进行定量分析结果准确可靠,方法简便快速.     

偏最小二乘法用于近红外漫反射光谱测定异福片

应用近红外漫反射光谱结合偏最小二乘法(NIR PLS)对异福片中利福平和异烟肼的含量进行定量分析, 所建立的定量分析模型对校正集样品中利福平和异烟肼的含量预测回归系数分别为0.992　77,0.989　01,交互验证均方根误差(RMSECV)分别为0.006　65,0.004　23.对预测集样品利福平、 异烟肼的含量预测均方根误差(RMSEP)分别为0.005　73,0.003　79;加样平均回收率分别为99.376%和98.243%;重现性实验相对标准偏差(RSD)分别为0.679　3%和0.639　8%.结果表明, 该方法预测精度高, 且具有方便快捷、 非破坏、 无污染、 可在线检测、 重现性好等优点, 可作为异福片原位质量检测和在线质量监控的方法予以推广.     

近红外光谱-偏最小二乘法测定三元混合物中甲醇和乙醇的含量

应用偏最小二乘法建立了甲醇、 乙醇和水三元混合体系近红外光谱的校正模型, 采用交互验证方式对模型精度进行检验. 通过选取波长, 使所建模型中甲醇测定相关系数r达到0.999　91, 交互验证均方根误差(RMSECV)为0.431, 乙醇的r达到0.999 98, RMSECV为0.193.　用所建模型测定样品, 与气相色谱法分析结果相近, 相对误差小于3.505％.     

傅立叶近红外漫反射光谱的偏最小二乘法应用研究

对小麦粉的傅立叶近红外漫反射光谱和成分浓度数据进行了偏最小二乘法处理,对小麦粉的水分、蛋白质干基以及湿面筋干基同时进行了定标和预测.结果证明:偏最小二乘法充分利用了样品的光谱信息和化学组分浓度信息,对于成分复杂以及光谱重叠现象严重的光谱仍然给出了优良的定标和预测结果.     

基于偏最小二乘法实现非线性回归分析

从应用的角度,提出了一种基于偏最小二乘回归和多项式回归相结合的多元非线性回归分析方法。通过理论分析及实例验证,指出该方法可以较好的进行多元非线性回归分析,具有较强的适用性。     

PLS-近红外漫反射光谱法非破坏分析安乃近

比较了偏最小二乘（PLS）法在常规和一阶导数近红外漫反射光谱法分析安乃近的定量预测能力；讨论了校正集样品数和波长间隔对PLS预测的影响．在常规光谱法中，校正样品和预测样品的预测结果的相对标准误差分别为0．9891％和1.4630％．而在一阶导数光谱法中，校正样品和预测样品的预测结果的相对标准误差分别为0.1102％和1.0429％．     

基于最小二乘支持向量机对偶优化问题的核偏最小二乘

提出了一种基于对偶优化的核最小二乘(KPLS)方法,把KPLS用最小二乘支持向量机的形式表示.推导了KPLS对偶优化形式的公式,且使其具有最小二乘支持向量机的风格.在初始空间中构造优化问题,应用核技术在特征空间中解对偶问题,这种解与非线性的KPLS具有相似性.实验验证了这种方法的效果,表明了该方法的有效性和优越性.     

部分最小二乘算法的神经元网络实现

部分最小二乘(PLS)算法在多元统计过程监控等领域得到了广泛应用.但常用的求解方法需要多次迭代求解残差矩阵,不利于对算法的理论分析和结论的解释.基于PLS算法的优化函数形式,该文提出一种新的PLS优化目标函数及相应简化算法.在此基础上构造了PLS算法与线性神经元网络之间的自然映射,给出了相应的训练算法及其理论分析.仿真结果验证了所提出算法的有效性,表明该算法可直接从原数据矩阵得到相应的成分及回归系数,并易于对其进行解释.     

基于PLS模型的自适应间歇过程质量预测

间歇生产过程中,很多质量指标不能在线测量,导致过程很难控制。该文应用部分最小二乘(PLS)方法建立软测量模型,通过批次初期在线测量的过程变量对最后的产品质量进行预测。同时,利用过程中得到的中间质量测量值对最后的预测结果进行修正。为了解决过程参数随时间变化的问题,在每个批次结束后利用新数据对原模型进行更新。将该法用于异丁烯酸甲酯(MMA)聚合反应过程,仿真结果显示,该法能够克服过程参数变化的影响,有效地预测最后的产品质量。     

多相体系中固含率的水听器检测

通过水听器检测技术,结合偏最小二乘法(PLS)分析,实现了对气液固三相搅拌釜内固含率的检测.通过对水听器信号的特征分析得出了固体运动的特征频段,发现PLS建模方法能够从物理意义上反映固体运动的特征频段,并建立了PLS回归模型的固含率.结果表明,模型所得固含率预测值与真实值的相关系数大于0.89,平均相对误差小于1.02％,预测均方差小于1.73％,具有较好的预测效果.     

8—羟基喹啉络合显色体系的偏最小二乘分光光度法研究

本文基于８－羟基喹啉络合显色反应结合偏最小二乘法提出了既灵敏又具较高选择性的多组分光光度测定方法。应用于铜、铅、镉、钴的同时测定，可不经分离，方法简便。     

基于PLS-混合Pi-Sigma模糊神经网络模型的甲醇合成装置变换工序CO变换率软测量建模

煤制甲醇合成变换过程中,需要把原料气中的一部分CO变换成CO2与H2,以提高H2的含量。为了能够快速地得到CO的变换率,利用偏最小二乘在提取信息、去噪、精简数据等方面的优势,将其与混合Pi-Sigma模糊神经网络进行了融合,建立了CO变换率预测模型。该模型仿真时间短且具有较高的精度,能够指导并调整甲醇合成净化气中的碳氢比。     

油气勘探风险评价的偏最小二乘-最大熵法模型及应用

油气勘探风险的定量评价一直是国内外研究的难点.作者在分析传统风险评价方法的优缺点、剖析偏最小二乘法和最大熵法优势的基础上,首次提出了偏最小二乘-最大熵(PLSME)风险分析模型.偏最小二乘法较好地实现了多元线性回归、主成分分析和典型相关分析的有效综合,通过自变量的PLS回归线性处理,不仅能消除粗差解决变量之间的相关性问题,而且能辨识每一个自变量对因变量的控制程度;最大熵法通过对偏最小二乘得出的风险因子与总经济效益净现值关系式的检验,利用最大值、最小值和最可能值的训练,能了解指标最终服从的概率分布,客观得出风险的大小.两者结合起来构建的PLSME模型,能使风险评价结果更加准确、合理和客观.通过对四川德阳新场气田的实例应用,表明偏最小二乘-最大熵评价方法科学可行,对同类研究具有借鉴作用.     

非线性部分最小二乘法在催化剂活性建模中的应用

结合统计回归与神经网络的优点,使用基于神经网络的非线性部分最小二乘回归法,建立了醋酸乙烯生产装置催化剂活性的非参数模型,模型的精度高且计算量较小。实际应用证明了方法的有效性。     

卷取张力控制过程的故障诊断

在冶金工业生产中,带材的卷取过程会直接影响产品的最终质量.卷取张力是保证卷取过程稳定的重要因素.因此卷取张力控制过程的故障诊断具有现实意义.采用偏最小二乘（Partial Least Squares,PLS）对卷取张力控制过程的故障进行诊断.PLS是一种利用统计原理提取过程数据中的有用信息建立过程模型的降维技术.它不仅可以完成数据降维和特征提取,还考虑了输入、输出数据之间的回归关系.通过PLS分解可以降低空间的维数,使提取的主元具有变化度和可区分性,最后根据T²和Q统计量实现故障检测,通过累计贡献图实现故障识别.仿真结果验证了方法的可行性.     

偏最小二乘紫外分光光度法同时测定萘，1－甲基萘和蒽

用偏最小二乘法（ＰＬＳ）进行校正和预测，不经分离同时测定了混合体系中的萘，１－甲基萘和蒽。萘，１－甲基萘和蒽的浓度分别在０～２８ｍｇ／Ｌ，０～４０ｍｇ／Ｌ和０～４０ｍｇ／Ｌ的浓度范围服从比耳定律。对合成样品中这三种组分进行分析，结果令人满意。