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应用傅里叶变换近红外(FT-NIR)光谱分析技术结合相似度匹配的定性分析方法,以来自云烟(软珍品)、云烟(紫)和云烟(红)3个牌号表香样品各20批的近红外透射光谱数据为基础,利用TQ统计软件分别建立以上牌号表香的相似度匹配鉴别模型,并对建模参数和模型的预测效果进行了评价。结果表明,云烟(软珍品)、云烟(紫)和云烟(红)3个牌号的表香模型对模型样品预测的相似度匹配值(SMV)均在95以上,而对非模型样品预测的SMV均非常低,说明若表香品质发生变化,就可以通过近红外光谱分析技术结合相似的匹配分析很好反映出来。因此,应用FT-NIR光谱分析技术可以对卷烟表香进行快速、无损和大批量检测,为卷烟表香的质量控制提供了新的思路和方法。 相似文献
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用光谱主成分分析选择烟草近红外模型校正集样品 总被引:2,自引:1,他引:1
为研究光谱主成分分析方法在选择烟草近红外模型校正集样品过程中的可行性,本文采用常规的人为挑选和光谱主成分分析两种方法选择校正集样品,并利用偏最小二乘法建立烟叶总糖、总氮和烟碱含量的预测模型,同时比较了这两种校正集样品选择方法所建立模型的各项评价指标和预测结果的差异性。结果表明,上述两种方法建立的总糖、总氮和烟碱含量预测模型的各项评价指标非常接近,对20个烟叶样品的预测结果也无明显差异。因此,应用光谱主成分分析是烟草近红外模型构建过程中的一种非常有效,且节约常规化学分析成本的校正集样品选择方法。 相似文献
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