【摘 要】
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基于化学计量学方法和新型探测器的快速发展,近红外光谱分析技术被广泛的应用工农业生产、环境保护及安全等领域,为物体成分的快速无损检测提供了基础。本文采用化学计量学算
【机 构】
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山东大学光学高等研究中心; 中国科学院上海微系统与信息技术研究所传感技术联合国家重点实验室; 山东大学信息科学与工程学院; 国家茶叶及农产品检测重点实验室(黄山);
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基于化学计量学方法和新型探测器的快速发展,近红外光谱分析技术被广泛的应用工农业生产、环境保护及安全等领域,为物体成分的快速无损检测提供了基础。本文采用化学计量学算法结合近红外光谱分析实验,深入开展了近红外光谱检测技术的基础研究,建立定性及定量模型来确定检测对象的近红外光谱特征波段,找出以无损方式实时、快速检测的优选方法,从而避免使用复杂的宽光谱感知功能,为发展新型的专用近红外光谱检测设备提供一定的设计基础。对平滑处理、一阶微分和二阶微分等光谱预处理方法进行了系统的比较研究,并采用BP神经网络(BP-ANN)及偏最小二乘(PLS)等算法进行特征变量提取,模型的鉴别准确率达到了98%以上。
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