[发明专利]一种近红外光谱分析方法在审
| 申请号： | 201510925209.3 | 申请日： | 2015-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN105334186A | 公开（公告）日： | 2016-02-17 |
| 发明（设计）人： | 王丽丽;庄新港 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G01N21/359 | 分类号： | G01N21/359 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 吕利敏 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种近红外光谱分析方法，包括步骤如下：1)预处理操作；2)提取特征波长；3)建立定性识别模型；4)建立定量回归模型：包括偏最小二乘定量回归方法和BP神经网络定量回归方法。本发明提出了新的特征波长选择方法和定性模式识别方法，抛弃了传统的适用于专业技术人员使用的繁琐的光谱解析内容。本发明提取特征光谱波长效率高，能高效准确建立数学分析模型。本发明界面简洁、操作简单、通用性强，易于非专业人员快速上手并掌握。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 红外 光谱分析 方法 | ||
【主权项】：
一种近红外光谱分析方法，其特征在于，该方法用到以下模块：预处理模块、特征波长选择模块、定性识别模块和定量回归模块；所述近红外光谱分析方法，包括步骤如下：1)预处理操作：分别对建模样本和建模光谱进行预处理；2)提取特征波长：针对定性识别模型和定量回归模型的不同，提取特征波长的方法分为定性模型特征波长方法和定量模型特征波长方法，其中定性模型特征波长方法包括MW‑BP‑ANN和平均影响值，定量模型特征波长方法包括MW‑PLS、MW‑BP‑ANN和平均影响值；3)建立定性识别模型：包括主成分分析定性识别方法、偏最小二乘定性识别方法、BP神经网络定性识别方法和支持向量机定性识别方法；4)建立定量回归模型：包括偏最小二乘定量回归方法和BP神经网络定量回归方法。
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