数据量和颜色维度变化回归分析模型及其影响

在已知物质浓度与颜色读数关系类型的基础上,基于回归分析,结合因子分析分别建立了两种情况下的纯二次回归模型和完全二次多项式模型.交叉研究了数据量和颜色维度的变化给模型带来的影响,利用SPSS软件分析模型的有效性.特别考虑了颜色维度不同变化情况下的模型结果,最终得到物质浓度与颜色读数数量关系的不同模型及其影响.

基于颜色读数与二氧化硫物质浓度回归模型研究

本文通过对所提供的颜色读数和二氧化硫物质浓度数据进行了分析,用MATLAB多元线性回归函数,建立了色彩读数和物质浓度之间的关系模型,判断出颜色维度与溶质的偏色性有关,颜色维度应根据物质选择。提出剔除异常数据的方法,提高了模型精度。

颜色与物质浓度辨识的最优化模型

比色法是目前常用的一种检测物质浓度的方法.由于每个人对颜色的敏感差异和观测误差,使得这一方法在精度上受到很大影响.随着照相技术和颜色分辨率的提高,如何建立颜色读数和物质浓度的数量关系被越来越关注.依据几种物质在不同浓度下的颜色读数、对大量数据进行分析的基础上,通过寻求颜色读数和物质浓度之间的关系,从而得出颜色读数和物质浓度的数量关系.

颜色与物质浓度辨识研究

以2017年全国大学生数学建模竞赛题目C题"颜色与物质浓度辨识"为例,通过对颜色读数和物质浓度数据进行分析,建立了物质浓度与颜色读数的回归模型,并给出了误差分析,最后讨论了数据量和颜色维度对模型的影响。