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四种多变量校准方法在FTIR多组分分析中的性能比较
被引量：
1
1
作者
李燕
王俊德
+2 位作者
陈作如
周学铁
黄中华
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第5期758-760,共3页
本文对四种多变量校准方法———经典最小二乘法 (CLS) ,偏最小二乘法 (PLS) ,卡尔曼滤波法(KFM)以及人工神经网络法 (ANN)———在多组分浓度分析方面的性能进行了比较。选择五种红外谱图严重混叠的大气有机毒物——— 1,3 丁二烯 ,苯 ...
本文对四种多变量校准方法———经典最小二乘法 (CLS) ,偏最小二乘法 (PLS) ,卡尔曼滤波法(KFM)以及人工神经网络法 (ANN)———在多组分浓度分析方面的性能进行了比较。选择五种红外谱图严重混叠的大气有机毒物——— 1,3 丁二烯 ,苯 ,邻二甲苯 ,氯苯和丙烯醛———作为分析对象。分别计算各种方法对该 5组分体系的平均预测误差MPE和平均相对误差MRE进行比较。结果表明 。
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关键词
多变量校准方法
FTIR
多组分分析
经典最小二乘法
偏最小二乘法
卡尔曼滤波法
人工神经网络法
傅里叶变换红外光谱
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职称材料
题名
四种多变量校准方法在FTIR多组分分析中的性能比较
被引量：
1
1
作者
李燕
王俊德
陈作如
周学铁
黄中华
机构
南京理工大学现代光谱研究室
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第5期758-760,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目 (No 2 0 1 750 0 8)
文摘
本文对四种多变量校准方法———经典最小二乘法 (CLS) ,偏最小二乘法 (PLS) ,卡尔曼滤波法(KFM)以及人工神经网络法 (ANN)———在多组分浓度分析方面的性能进行了比较。选择五种红外谱图严重混叠的大气有机毒物——— 1,3 丁二烯 ,苯 ,邻二甲苯 ,氯苯和丙烯醛———作为分析对象。分别计算各种方法对该 5组分体系的平均预测误差MPE和平均相对误差MRE进行比较。结果表明 。
关键词
多变量校准方法
FTIR
多组分分析
经典最小二乘法
偏最小二乘法
卡尔曼滤波法
人工神经网络法
傅里叶变换红外光谱
Keywords
Multicomponent analysis
FTIR
Classical least squares
Partial least squares
Kalman filter method
Artificial neural network
分类号
O657.33 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
四种多变量校准方法在FTIR多组分分析中的性能比较
李燕
王俊德
陈作如
周学铁
黄中华
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
1
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参考文献
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