浙江省教育厅科研计划项目(Y201327869)
- 作品数：2 被引量：9H指数：2
- 相关作者：周扬戴曙光葛丁飞武晓莉戴连奎更多>>
- 相关机构：浙江科技学院上海理工大学浙江大学更多>>
- 发文基金：浙江省教育厅科研计划国家自然科学基金浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学交通运输工程机械工程石油与天然气工程更多>>
- 基于Voigt峰的未知成分光谱拟合算法及其在甲醇汽油定量分析中的应用被引量：4
- 2014年
- 提出了一种基于Voigt函数的未知成分拉曼光谱拟合算法，利用Voigt峰函数的叠加形式对样本中未知成分所产生的背景光谱进行拟合。在扣除背景光谱影响后，利用被测成分的光谱贡献权值与成分浓度之间建立线性关系模型。实验在3种成分不同的基础汽油中加入不同体积比例（2.5%～80.0%）的甲醇溶液，利用本方法对成分未知的基础汽油所产生的背景光谱进行拟合，扣除拟合光谱后，剩余光谱即可视为甲醇的光谱贡献。基于4个训练样本建立了甲醇光谱贡献权值与浓度之间的线性定量分析模型，模型的预测均方误差（RMSEP）为1.86%，复相关系数（R2）达到0.987。结果表明，此方法可有效解决混合物中光谱重叠问题，具有训练样本少、外推性强的优点。
- 李津蓉戴连奎武晓莉周扬
- 关键词：拉曼光谱
- 近红外光谱稀疏分量分析检测柴油品质参数被引量：5
- 2014年
- 由于光谱盲源分离中的独立分量分析方法(ICA)在柴油品控参数近红外光谱定量分析时预测效果不理想,稳定性不高,本文提出了一种在稀疏特性下的盲源分离近红外光谱分析思路——近红外光谱稀疏分量分析法,并用该方法预测了柴油沸点、密度、芳烃总量等品控参数。首先利用柴油校正集光谱样本训练冗余字典并完成光谱在该字典下的稀疏变换,接着完成混合矩阵估计,最后用混合矩阵与柴油品控参数建立回归预测模型。针对混合矩阵估计中光谱稀疏度不为一时聚状特征模糊导致无法确定聚类数的问题,提出将AP聚类算法应用于聚类过程。实验表明,近红外光谱稀疏分量分析法对柴油沸点、密度、芳烃总量预测的相关系数(R)、预测均方根误差(RMSEP)分别达到了98.91%,99.68%,99.43%和2.84,0.88×10-3,0.59,性能优于ICA及全谱偏最小二乘(PLS)等传统方法。该方法可作为一种柴油品控参数检测的有效盲源分离定量分析方法,并可推广于其它光谱检测领域。
- 周扬戴曙光葛丁飞
- 关键词：近红外光谱盲源分离
