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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

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【作者】 吴新生谢益民

【Author】 WU Xin-Sheng a,b XIE Yi-Min a,c a(State Key Lab of Pulp and Paper Engineering,South China University of Technolo gy,Guangzhou 510640,P.R.China)b(Network Information Center,Guangdong Institute of Technology,Guangzhou 510640, P.R.China)c(Shandong Institute of Light Industry,Jinan 250100,P.R.China)

【机构】 华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室 广州市510640广东科学技术职业学院信息中心广州市510640广州市510640山东轻工业学院济南市250100

【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).

【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
  • 【下载频次】208
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