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基于近红外光谱分析的数据处理方法研究进展

刘洁  李小昱  李培武  王为  刘鹏  张荣荣  
【摘要】:数据处理方法对于近红外光谱分析具有重要意义,随着研究的深入,现有处理方法的改进算法和新方法的应用不断出现。该文分析了波长选择、异常值剔除、噪声消除和模型优化方法的研究进展和发展趋势。在波长选择方法中,遗传算法、模拟退火算法等方法能够减少建模所需波长数目;异常值剔除方法中,异常值二次审核能够提高模型代表性和稳定性, 而半重数采样法、最小半球体积法还具有无需计算逆矩阵,简便快速的特点;降噪消噪方法中,选择不同的小波函数,尺度和阀值决策,可最大限度提高信噪比;模型优化算法中,偏最小二乘法和主成分分析法已具有多种改进算法,与正交信号校正,向量回归,目标函数, 人工神经网络等方法相结合,能够有效优化模型。

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