基于变量选择技术的FTIR光谱识别算法研究

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将变量选择方法中SFS、LASSO和Elastic Net三种不同方法与广义交互验证准则相结合,实现对FTIR光谱气体成分变量的初步筛选,再采用循环迭代CLS方法对初步筛选的变量中浓度小于0的成分进行循环剔除,然后根据变量在测量向量中的方向占比对选择的变量进行精选,最终得到目标气体成分。为了验证各识别算法的识别性能,分别进行了CH_4和SF_6外场排放实验,两组实验结果表明建立的识别算法应用于气体目标识别的效率高、识别准确率高,且能够识别出干扰成分H_2O。此算法为被动FTIR技术在危险气体泄露预警监测中
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