偏最小二乘法回归模型在分析毛涤混纺面料纤维含量中的应用

论文摘要

以毛涤混纺面料为研究对象,利用近红外光谱法,结合相应的化学计量学方法建立不同的数学预测模型,进行毛涤混纺面料中纤维含量的分析研究。实验对比分析了主成分回归模型、多元线性回归模型、偏最小二乘回归分析模型的模拟结果。其中,偏最小二乘法回归分析模型得出毛纤维含量的校正集标准差(SEC)为0.000 7,校正集预测值与真实值相关系数(RC)为0.992 23,涤纤维含量的SEC为0.001 6、RC为0.991 61,为最优分析结果。研究结果为数学模型在混纺面料成分定量分析中的应用提供了有力的依据。

论文目录

• 1 实验部分
•   1.1 仪器与材料
•   1.2 前期准备
•   1.3 实验方法
• 2 结果与讨论
•   2.1 主成分回归模型
•   2.2 多元线性回归模型
•   2.3 偏最小二乘法 （PLS） 回归模型
•   2.4 对未知样品的预测
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘荣欣,胡萍

关键词: 数学模型,近红外光谱法,偏最小二乘法,毛涤混纺面料,成分含量

来源: 河南工程学院学报(自然科学版) 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 化学,轻工业手工业

单位: 江西服装学院服装工程学院

基金: 西安工程大学与企业合作项目(“基于近红外光谱法快速检测混纺面料纤维含量的研究”)

分类号: O657.33;TS941.4

DOI: 10.16203/j.cnki.41-1397/n.2019.01.003

页码: 8-12

总页数: 5

文件大小: 862K

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