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红外光声光谱技术结合稳健回归用于油菜籽定量分析
被引量:
1
1
作者
陆宇振
杜昌文
+1 位作者
余常兵
周健民
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第9期1096-1100,共5页
将稳健偏最小二乘回归和偏稳健M回归应用于油菜籽红外光声光谱分析中含氮量、含油量与硫苷含量的测定。结果表明,利用红外光声光谱技术可以实现油菜籽品质的快速测定。同时,稳健回归模型较经典偏最小二乘回归模型可以更好地规避异常值影...
将稳健偏最小二乘回归和偏稳健M回归应用于油菜籽红外光声光谱分析中含氮量、含油量与硫苷含量的测定。结果表明,利用红外光声光谱技术可以实现油菜籽品质的快速测定。同时,稳健回归模型较经典偏最小二乘回归模型可以更好地规避异常值影响,进而优化定量分析结果;其中,稳健偏M回归稍优于稳健偏最小二乘回归。
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关键词
油菜籽
红外光声光谱技术
稳健回归
含氮量
含油量
硫苷含量
下载PDF
职称材料
红外光声光谱技术结合区间、组合区间偏最小二乘测定油菜籽含氮量和含油量
被引量:
6
2
作者
陆宇振
杜罗文
+1 位作者
余常兵
周健民
《分析试验室》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第9期78-82,共5页
应用红外光声光谱技术结合区间、组合区间偏最小二乘,建立了油菜籽含氮量和含油量的校正模型。结果表明,红外光声光谱技术可以应用于油菜籽品质的快速测定。相对于全谱偏最小二乘建模,区间、组合区间偏最小二乘的采用筛选出了含氮量和...
应用红外光声光谱技术结合区间、组合区间偏最小二乘,建立了油菜籽含氮量和含油量的校正模型。结果表明,红外光声光谱技术可以应用于油菜籽品质的快速测定。相对于全谱偏最小二乘建模,区间、组合区间偏最小二乘的采用筛选出了含氮量和含油量的相关波段,使模型简化,并提高了模型预测精度。
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关键词
红外光声光谱技术
油菜籽
含氮量
含油量
区间
组合区间偏最小二乘
原文传递
题名
红外光声光谱技术结合稳健回归用于油菜籽定量分析
被引量:
1
1
作者
陆宇振
杜昌文
余常兵
周健民
机构
中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室
中国农业科学院油料作物研究所农业部油料作物生物学与遗传育种重点实验室
出处
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第9期1096-1100,共5页
基金
中国科学院知识创新重要方向项目资助(KZCX2-YW-QN411)
文摘
将稳健偏最小二乘回归和偏稳健M回归应用于油菜籽红外光声光谱分析中含氮量、含油量与硫苷含量的测定。结果表明,利用红外光声光谱技术可以实现油菜籽品质的快速测定。同时,稳健回归模型较经典偏最小二乘回归模型可以更好地规避异常值影响,进而优化定量分析结果;其中,稳健偏M回归稍优于稳健偏最小二乘回归。
关键词
油菜籽
红外光声光谱技术
稳健回归
含氮量
含油量
硫苷含量
Keywords
rapeseed
infrared photoacoustic spectroscopy
robust regression
nitrogen content
oil content
glucosinolate content
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
S565.4 [农业科学—作物学]
下载PDF
职称材料
题名
红外光声光谱技术结合区间、组合区间偏最小二乘测定油菜籽含氮量和含油量
被引量:
6
2
作者
陆宇振
杜罗文
余常兵
周健民
机构
中国科学院南京土壤研究所
中国农业科学院油料作物研究所
出处
《分析试验室》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第9期78-82,共5页
基金
中国科学院知识创新重要方向项目(KZCX2-YW-QN411)资助
文摘
应用红外光声光谱技术结合区间、组合区间偏最小二乘,建立了油菜籽含氮量和含油量的校正模型。结果表明,红外光声光谱技术可以应用于油菜籽品质的快速测定。相对于全谱偏最小二乘建模,区间、组合区间偏最小二乘的采用筛选出了含氮量和含油量的相关波段,使模型简化,并提高了模型预测精度。
关键词
红外光声光谱技术
油菜籽
含氮量
含油量
区间
组合区间偏最小二乘
Keywords
Infrared photoacoustic spectroscopy
Rapeseeds
Nitrogen content
Oil content
Interval partial leastsquares
Synergy partial least squares
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
红外光声光谱技术结合稳健回归用于油菜籽定量分析
陆宇振
杜昌文
余常兵
周健民
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013
1
下载PDF
职称材料
2
红外光声光谱技术结合区间、组合区间偏最小二乘测定油菜籽含氮量和含油量
陆宇振
杜罗文
余常兵
周健民
《分析试验室》
CAS
CSCD
北大核心
2013
6
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