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主成分-逐步回归近红外光谱法测量纸浆卡伯值
Pulp Kappa Number On-Line Determination by Near-Infrared Spectroscopy with Principal Component-Stepwise Regression Algorithm
【摘要】 主成分 -逐步回归法用于纸浆卡伯值的近红外光谱法测量建模。结果表明 ,这种算法由于主成分分析法消除了变量间的相关性 ,逐步回归法又在一定程度上防止主成分分析法带来的光谱数据信息的损失 ,所以利用该算法建立的纸浆卡伯值测量模型 ,与一元回归、多元回归和主成分回归等方法相比 ,具有更高的预测精度。
【Abstract】 Principal component-stepwise regression(PCR-SRA) algorithm was proposed for th e determination of pulp kappa number by near-infrared spectroscopy.The results show that the precision of kappa number prediction is improved with PCR-SRA com pared with linear algorithms such as principal compo nent regression (PCR),multivariable linear regression (MLR) and unary linear reg ression (ULR).
【关键词】 主成分-逐步回归法;
近红外光谱(NIR);
卡伯值;
纸浆;
【Key words】 Principal Component-Stepwise Regression Alg orithm; Near-Infrared Spectroscopy; Kappa Number; Pulp.;
【Key words】 Principal Component-Stepwise Regression Alg orithm; Near-Infrared Spectroscopy; Kappa Number; Pulp.;
【基金】 国家自然科学基金 (2 9974 0 11,30 170 76 );霍英东教育基金 (710 6 6 )资助项目
- 【文献出处】 光谱实验室 ,Chinese Journal of Spectroscopy Laboratory , 编辑部邮箱 ,2005年01期
- 【分类号】O657.33;TS736.
- 【被引频次】8
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