【摘 要】
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采用红外光谱技术对未知气体组分进行监测,需要对气体组分进行定性识别分析。基于多元线性回归模型的LASSO变量选择技术广泛应用于数据分析领域。将LASSO方法引入到红外光谱
【机 构】
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中国科学院安徽光学精密机械研究所,中国科学院环境光学与技术重点实验室; 中国科学技术大学;
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0803001-08);国家重大科学仪器设备开发专项(2013YQ22064302);中国科学院前沿科学重点研究项目(QYZDY-SSW-DQC016);国家自然科学基金项目(41405029)资助
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采用红外光谱技术对未知气体组分进行监测,需要对气体组分进行定性识别分析。基于多元线性回归模型的LASSO变量选择技术广泛应用于数据分析领域。将LASSO方法引入到红外光谱分析领域,提出一种LASSO变量选择技术结合循环线性最小二乘（LCLS）分析的定性识别方法,并开展了相关的实验对其进行验证。实验采集CO,C2H4,NH3,C3H8,C4H10和C6H14六种单组分傅里叶变换红外（FTIR）光谱吸光度谱以及一组C2H4和NH3混合组分的吸光度谱,结合实验室自建光谱数据库,先采用LASSO方法对采集的光谱进行初步定性分析,然后使用LCLS方法剔除干扰组分。实验结果表明,LASSO结合LCLS的方法能有效识别出光谱中的目标组分,即使是在干扰严重的光谱波段也可以剔除掉大部分的干扰组分。
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