[发明专利]一种多元调和油快速无损的定量分析方法在审
| 申请号： | 201710928117.X | 申请日： | 2017-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN107727590A | 公开（公告）日： | 2018-02-23 |
| 发明（设计）人： | 刘鹏;张丽君;第五鹏瑶;卞希慧;陈娇娇 | 申请（专利权）人： | 天津工业大学 |
| 主分类号： | G01N21/31 | 分类号： | G01N21/31 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300387 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种多元调和油快速无损的定量分析方法。具体方法为配制相同元数不同浓度的调和油样品若干个；采集样品的紫外可见光谱；将样品划分为训练集和预测集；分别优化偏最小二乘回归(PLS)的因子数和人工神经网络(ANN)的参数；在最佳参数下对训练集建立PLS和ANN模型，比较两种模型的预测效果，选择最佳建模方法；最后用最佳模型来预测预测集中调和油样品各组分的含量。本发明的优势在于采用紫外可见光谱仪器可快速无损地对样品进行测量；采用多元校正模型可以准确地对调和油样品中各组分的含量进行定量分析。本发明适用于二元‑五元调和油样品中组分含量的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 多元 调和 快速 无损 定量分析 方法 | ||
【主权项】：
一种多元调和油快速无损的定量分析方法，其特征是：它先用紫外可见光谱仪器扫描样品的紫外可见光谱，之后对样品进行分组，将样品划分为训练集和预测集；分别优化偏最小二乘回归(PLS)的因子数和人工神经网络(ANN)的参数；在最佳参数下对训练集建立PLS和ANN模型，比较两种模型的预测效果，选择最佳建模方法；最后用最佳模型来预测预测集中调和油样品各组分的含量。
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