基于余震信息的宏观震中和影响场方向快速判定方法——以云南地区为例

选取了1966年以来云南地区22个MS≥6.0震例的地震影响场和余震序列,对两者的关联度进行空间统计分析。将余震分级后按2小时递增进行时段划分,然后用一元线性回归方法对各组余震数据进行线性模型回归。采用自变量极值法控制回归直线的范围,将得到的回归线段中点判定为宏观震中,线段方向判定为影响场方向。结果表明:此方法判定的结果总体上比较接近各震例的宏观震中和影响场方向。

基于最小角回归结合一元线性直接校正法的近红外光谱模型传递方法

针对近红外光谱分析技术中模型通用性较差的问题,提出了一种新的模型传递方法——最小角回归结合一元线性直接校正法(Least angle regression combined simple linear regression direct standardization,LARSLRDS)。该方法首先采用小波变换对样品光谱数据进行预处理,然后利用LAR实现样品全谱区光谱特征波长点的筛选,最后利用SLRDS对筛选出来的变量进行校正。采用汽油和药品样本的近红外光谱数据验证LAR-SLRDS性能,汽油数据集C7、C8、C9和C10成分的光谱差异为0. 002 8、0. 002 7、0. 002 6和0. 002 7,预测标准差为0. 410 6、0. 849 2、1. 034 9和1. 215 8;药品数据集活性、硬度和重量成分的光谱差异为0. 030 0、0. 031 8和0. 033 6,预测标准差为1. 933 8、0. 440 2和2. 130 9。结果表明,LAR-SLRDS算法不仅能够消除主、从仪器光谱之间存在的差异,实现模型传递,而且能够提高PLS定量模型的准确性和稳定性,具有广泛的应用潜力。

苹果可溶性固形物含量的近红外模型传递研究

研究了苹果可溶性固形物含量(SSC)的近红外模型传递问题。样品集经过异常剔除和预处理之后,建立了主机的偏最小二乘(PLS)预测模型。分别采用一元线性回归直接标准化(SLRDS)、斜率/截距(S/B)法和专利算法(Shenk's)进行主机和从机间的模型传递,讨论了3种算法的传递效果和转换集标样数对传递效果的影响。结果表明,经过3种方法传递后预测集的预测效果比传递前均有不同程度提高,其中SLRDS算法传递效果最佳,经SLRDS传递后相关系数(R)、预测标准偏差(RMSEP)、相对分析误差(RPD)和光谱平均差异(ADS)分别为0.9614,0.4735,3.3866和0.0661。因此利用SLRDS算法实现两台便携式光谱仪之间的模型传递是可行的。