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紫外光谱法预测烤烟烟叶中的全氮
被引量:
4
1
作者
辛荣
唐延林
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期1367-1370,共4页
利用紫外光谱法测量不同等级烤烟烟叶的光谱,对样品在190~1100nm波长范围进行扫描,比较其光谱之间的差异。并利用多元分析中的逐步回归法、主成分分析法和偏最小二乘法来建立烤烟烟叶全氮含量的光谱预测模型。结果表明:(1)用多元分析...
利用紫外光谱法测量不同等级烤烟烟叶的光谱,对样品在190~1100nm波长范围进行扫描,比较其光谱之间的差异。并利用多元分析中的逐步回归法、主成分分析法和偏最小二乘法来建立烤烟烟叶全氮含量的光谱预测模型。结果表明:(1)用多元分析中的逐步回归法、主成分分析法适合建立全氮预测模型;(2)在230~290nm波长范围内建立不同等级烤烟的全氮模型,且模型效果较好;(3)主成分分析法预测烤烟烟叶全氮模型的准确性比逐步回归法预测烤烟烟叶全氮模型的准确性要好得多,且用主成分分析法预测烤烟烟叶全氮模型的准确性为78%;(4)不同的数据处理方法,得出的预测模型是不同的;(5)通过选择恰当的全氮特征谱线可以提高预测模型的准确性。说明可以用紫外光谱来预测烤烟全氮的含量,且该模型稳定性好,可用来快速、准确、无污染地测量烟草中的全氮含量。
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关键词
烤烟
全氮
紫外光谱
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职称材料
题名
紫外光谱法预测烤烟烟叶中的全氮
被引量:
4
1
作者
辛荣
唐延林
机构
贵州省光电子技术和应用重点实验室
贵州
大学理学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期1367-1370,共4页
基金
国家自然科学基金项目(10664001)
贵州省省长基金项目(2005115)
+2 种基金
贵州省自然科学基金项目(20052007)
贵州省优秀青年科技人才基金项目
贵州大学博士启动项目资助
文摘
利用紫外光谱法测量不同等级烤烟烟叶的光谱,对样品在190~1100nm波长范围进行扫描,比较其光谱之间的差异。并利用多元分析中的逐步回归法、主成分分析法和偏最小二乘法来建立烤烟烟叶全氮含量的光谱预测模型。结果表明:(1)用多元分析中的逐步回归法、主成分分析法适合建立全氮预测模型;(2)在230~290nm波长范围内建立不同等级烤烟的全氮模型,且模型效果较好;(3)主成分分析法预测烤烟烟叶全氮模型的准确性比逐步回归法预测烤烟烟叶全氮模型的准确性要好得多,且用主成分分析法预测烤烟烟叶全氮模型的准确性为78%;(4)不同的数据处理方法,得出的预测模型是不同的;(5)通过选择恰当的全氮特征谱线可以提高预测模型的准确性。说明可以用紫外光谱来预测烤烟全氮的含量,且该模型稳定性好,可用来快速、准确、无污染地测量烟草中的全氮含量。
关键词
烤烟
全氮
紫外光谱
Keywords
FlueLeured tobacco
Total nitrogen
UV spectrometry
分类号
O433.4 [机械工程—光学工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
紫外光谱法预测烤烟烟叶中的全氮
辛荣
唐延林
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
4
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