烟用爆珠内液质量稳定性检测——基于紫外光谱技术结合SVR算法

烟用爆珠内液质量稳定性检测——基于紫外光谱技术结合SVR算法

论文摘要

【目的】基于紫外(UV)光谱技术和支持向量机回归(SVR)算法,建立一种烟用爆珠内液判别和稳定性分析方法。【方法】采用无水乙醇稀释爆珠内液,UV扫描,光谱经预处理后,建立四种不同牌号烟用爆珠SVR模型,并对模型进行了验证。【结果】(1)最佳UV图谱预处理方法是平滑后归一化;最佳SVR类型是ν-SVR;最佳核函数是径向基核函数。(2)四个牌号烟用爆珠内液ν-SVR模型校正集分类变量的预测值与实测值的相关系数均≥0.9993,SVR模型对于参与建模的400个烟用爆珠内液样本(校正集)和未参与建模的80个烟用爆珠内液样本(验证集)的预测准确度均为100%,模型拟合性好,预测精度高,判别能力强。(3)基于SVR模型分类变量值建立的单值控制图可以对烟用爆珠内液的稳定性进行快速判定,判定结果与GC/MS检测结果一致。【结论】紫外可见光谱技术结合SVR算法可对不同牌号烟用爆珠内液质量进行有效判别,且方法快速准确、经济环保、易于推广。

论文目录

  • 1 材料与方法
  •   1.1 仪器、试剂与材料
  •   1.2 实验方法和条件
  •     1.2.1 烟用爆珠样品的准备
  •     1.2.2 样品溶液的制备
  •     1.2.3 紫外光谱仪测定
  •     1.2.4 顶空-GC/MS测定
  •   1.3 SVR算法
  •   1.4 数据处理
  • 2 结果与讨论
  •   2.1 SVR模型的建立
  •     2.1.1 变量分类赋值及校正集、验证集样本的选取
  •     2.1.2 特征波长区间的选择
  •     2.1.3 紫外光谱数据预处理方法的比较
  •     2.1.4 SVR类型和参数的确定
  •   2.2 SVR模型的验证
  •     2.2.1 对校正集样本的验证结果
  •     2.2.2 SVR模型对验证集样本的预测效果
  •   2.3 烟用爆珠内液的稳定性判别
  •   2.4 UV方法与顶空-GC/MS方法的比较
  • 3 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 朱玲,唐杰,许嘉东,胡兴锋,彭忠,谭广璐,朱立军

    关键词: 烟用爆珠,紫外光谱,顶空,算法,核函数,控制图

    来源: 中国烟草学报 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑

    专业: 轻工业手工业

    单位: 重庆中烟工业有限责任公司技术中心

    基金: 重庆中烟工业有限责任公司科研项目“烟用爆珠内液质量稳定性检测方法研究”(HX2017006)

    分类号: TS47

    DOI: 10.16472/j.chinatobacco.2018.362

    页码: 29-36

    总页数: 8

    文件大小: 1434K

    下载量: 111

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