【摘 要】
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在近红外光谱数据分析中,全光谱数据具有波长点多、冗余量大、共线性关系严重的特点,导致了部分波长点对建立校正模型没有积极作用,甚至还会降低模型的预测能力.波长选择被证明是有效避免上述问题的重要方法.针对近红外光谱的特性,提出了一种基于直接正交信号校正(DOSC)与蒙特卡罗方法(Monte Carlo,MC)结合的波长选择算法.与大多数根据波长的“重要性”进行选择的方法不同,MC-DOSC依据波长的“不重要”性进行选择.波长“不重要”性通过DOSC的权重w来度量.首先将w归一化作为波长被滤除的概率,以此建立波
【机 构】
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重庆大学大数据与软件学院 ,重庆 401331
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在近红外光谱数据分析中,全光谱数据具有波长点多、冗余量大、共线性关系严重的特点,导致了部分波长点对建立校正模型没有积极作用,甚至还会降低模型的预测能力.波长选择被证明是有效避免上述问题的重要方法.针对近红外光谱的特性,提出了一种基于直接正交信号校正(DOSC)与蒙特卡罗方法(Monte Carlo,MC)结合的波长选择算法.与大多数根据波长的“重要性”进行选择的方法不同,MC-DOSC依据波长的“不重要”性进行选择.波长“不重要”性通过DOSC的权重w来度量.首先将w归一化作为波长被滤除的概率,以此建立波长选择的概率模型,并使用蒙特卡罗随机抽样得到N个波长子集的集合.在每一次抽样过程中,用选择的波长点建立PLS模型,计算相应的交叉验证均方根误差(RMSECV).经过N次随机抽样后,以RMSECV最小时的PLS模型对应的波长子集作为备选子集.将备选子集包含的光谱数据作为新的光谱阵,重复上述过程直到RMSECV不再下降为止.迭代停止后,将RMSECV最小的备选子集作为最佳波长子集.采用玉米数据集和汽油数据集对该算法进行测试,同时与蒙特卡罗无信息变量消除法(MCUVE)、遗传算法(GA)、竞争性自适应权重取样法(CARS)三种算法进行比较.实验结果表明:该算法能大幅度减少波长点个数,并且相应的PLS模型的预测能力也提高了.玉米数据集的实验运行结果,波长点个数从全光谱的700个减少到15个,预测集相关系数从0.8282提高到0.9314,RMSEP从0.1098减少到0.0713.汽油数据集的实验运行结果,波长点个数从全光谱的301个减少到31个,预测集相关系数从0.9875提高到0.9939,RMSEP从0.2555减少到0.1788.该算法在2个数据集中的表现均优于对比的三种算法.
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以Al2(SO4)3·18H2O、尿素为原料,采用水热-热解法制备了球形α-Al2O3粉体.以自制α-Al2O3、Y2O3及CeO2为原料,固相法制备了白光LED用Y2.93 Al5O12:0.07Ce3+黄色荧光粉,通过X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)、X射线能谱(EDS)及荧光光谱(PL)等对产物的物相、形貌及光致发光性能进行了表征.结果表明:水热-热解法制备出了物相纯净、分散性良好的球形α-Al2 O3粉体,以该α-Al2 O3为原料,合成出可被460 nm蓝光有效激发,发射光谱为峰值在55
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