最小二乘支持向量机结合红外光谱法测定润滑油酸值

在润滑油酸值进行红外光谱法测定中,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立了酸值的定量预测模型。用Kennard-Stone方法将30个样本划分为训练集(24个样本)和验证集(6个样本),进行定量预测,并与偏最小二乘法和径向基函数神经网络所建模型的预测进行比较。结果表明:LS-SVM所建模型的预测标准偏差(SEP)最小,仅为0.002;预测值的相对误差为1.3%~5.3%。由此认为LS-SVM所建模型的训练和预测结果均优于其余两种方法所建模型。对5个未知样品的分析结果表明:LS-SVM模型的预测值与化学法实测值之间的相对误差(1.2%~3.1%)也较少。     

铈对Al-Fe基非晶合金化学短程序的影响

采用X射线衍射及DSC热分析研究了合金成分对Al Fe Ce非晶合金化学短程序的影响。发现随铁含量增加 ,合金的X射线衍射强度曲线上的预峰向大角度偏移 ;随铈含量增加 ,合金预峰向小角度偏移 ;当Fe,Ce含量变化时 ,所对应的DSC曲线存在明显差异 ,这表明合金的晶化特征发生了变化。铈的加入有利于原子间交互作用强度的增强 ,提高化合物形成趋向及稳定性 ,并有利于非晶的形成。     

近红外光谱快速测定混胺组分含量

研究了用近红外光谱分析混胺组分三乙胺和二甲苯胺含量的方法。对波长范围的选择和基线处理方法进行了研究,用偏最小二乘法线性回归分析建立三乙胺和二甲苯胺的校正模型。将近红外法测定结果与标准方法测定结果进行了比较,对光谱测量的重复性进行了考察,对温度的影响进行了分析。所有分析研究结果表明：在试样恒温的条件下,近红外光谱分析简单、快速、准确。     

近红外波长选择结合偏最小二乘法测定混胺中微量水分

对混胺的近红外波长范围进行选择并结合偏最小二乘法建立微量水分的定量分析模型,通过配对t检验(α=0.05)验证校正模型预测的准确性.首先对混胺的性质和其近红外吸收信息进行分析,采用二阶微分(差分宽度为4nm)对光谱进行预处理.研究波长范围对微量水分测定的影响并确定了建模的最佳波长区间为940 ～ 965 nm.采用偏最...     

CCD近红外光谱分析技术在测定红烟硝酸中的应用

从化学计量学角度研究了CCD近红外光谱技术在无机物领域分析中的应用。使用偏最小二乘法(PLS)建立了红烟硝酸的密度、水分含量等五项指标的快速测定模型,验证了近红外光谱测定红烟硝酸各项指标的可靠性。试验证明,CCD近红外光谱方法具有重现性好、分析速度快、使用样品量少、可以在线分析等优点,可以用于无机物的常规分析。     

卡尔费休滴定法测定液体推进剂混胺燃料中水分

液体推进剂混胺燃料中作为主要组分存在的三乙胺使其显示较高的碱性,对用卡尔费休滴定法测定其水分含量时产生干扰。提出了在试样的甲醇滴定介质中加入一定量的乙酸,保持液体混胺试样和乙酸的体积比小于或等于3比5,达到使滴定介质的酸度控制在最佳pH范围5～6之间。经此操作,由三乙胺的高碱度引起的干扰可消除。对已知水分含量的混胺试样按方法进行分析,算得其水分测定值的相对标准偏差(n=12)为2.1%。取不同批号的混胺试样7件,按方法进行分析并用标准气量法对结果进行校核。两种方法测定结果的相对偏差在-0.023%～0.033%之间。又根据t-检验法的结果认定,两方法所得测定值之间不存在显著差异。     

正交试验设计在近红外光谱建模参数优化选择中的应用

应用正交试验设计法,以测定胺类燃料中水分为实例进行近红外光谱(NIR)建模参数的优化选择。以样本集划分方法、校正集比例、光谱预处理方法和波段选择等作为因素进行正交设计,分别建立校正模型,以验证集的标准预测偏差(SEP)为正交试验结果。通过正交试验结果分析,确定最佳建模参数,并且围绕最大影响因素进行优化调整,使预测模型的稳健性和测量结果的准确性得到提高。     

小波多尺度分段直接校正法用于近红外光谱模型传递的研究

分段直接校正(PDS)算法是目前最常用的近红外光谱模型传递方法,但它在对整个谱区进行校正时,始终依赖大小不变的传递窗口.为了提高传递效果,本研究在PDS基础上提出了一种新的算法--小波多尺度分段直接校正法(WMPDS),用于混胺的近红外光谱模型传递,并详细讨论了模型的传递参数和传递结果.本算法首先对混胺的近红外光谱进行...     

航空煤油初馏点近红外光谱分析数学模型的预处理方法及波段优选

采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱法分析航空煤油初馏点的数学模型。重点研究了光谱预处理方法和建模波段的选择,结果表明:采用一阶微分无窗口平滑的预处理方法,利用764～960 nm和1 000～1 020 nm波段组合建立的模型效果最好,模型的相关系数(r)、校正标准偏差(SEC)和预测标准偏差(SEP)分别为0.910 2,1.01℃和2.69℃,其中r和SEC优于文献值(r=0.885 2,SEC=3.86℃),配对t检验验证该模型的预测准确度高。