谷物近红外光谱分析中常用数据处理方法讨论 |
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引用本文: | 张军,郑咏梅,王芳荣,陈星旦. 谷物近红外光谱分析中常用数据处理方法讨论[J]. 吉林大学学报(信息科学版), 2003, 21(1): 4-9 |
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作者姓名: | 张军 郑咏梅 王芳荣 陈星旦 |
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作者单位: | 1. 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,国家应用光学重点实验室,吉林,长春,130022 2. 吉林大学,物理学院,吉林,长春,130025 3. 吉林大学,通信工程学院,吉林,长春,130012 |
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基金项目: | 国家"十五"攻关课题(2001BA512B04(01)) |
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摘 要: | 在研究近红外光谱的物理机理的同时,对光谱分析中常用的数据处理方法偏最小二乘法(Partial Least Squares)、多元线性回归法(Multiple Linear Regression)和人工神经网络法(Artificial Neural Network)从理论上进行了分析和比较;指出了对光谱数据进行求导、SNV(Standard Normal Varuate)算法、滤波等预处理的重要性;讨论了近红外光谱分析常用方法在谷物成份检测中的应用。
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关 键 词: | 谷物 成份检测 近红外光谱分析 数据处理 化学计量学 偏最小二乘法 多元线性回归法 |
文章编号: | 1671-5896(2003)01-0004-06 |
修稿时间: | 2002-07-20 |
Discussion on some regular methods for cereal near infrared spectra analysis |
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Abstract: | |
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Keywords: | Near infrared spectral analysis Chemometrics Methods of spectrum data Pretreatment |
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