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基于近红外光谱和最小二乘支撑向量回归机测定白酒中乙醇含量

作　者: 杜天宝
导　师: 滕利荣
学　校: 吉林大学
专　业: 微生物与生化药学
关键词: 近红外光谱法最小二乘支撑向量机多元线性回归定量分析
分类号: O657.33
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
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内容摘要

近红外光谱(NIRS)分析技术是20世纪70年代后期逐渐兴起的一种新型快速定量分析方法,它具有无前处理、无污染、方便快捷、无破坏性、可在线检测等优点,在农业、食品工业、纺织工业和医药行业等领域得到广泛应用。本文建立基于近红外光谱(NIRS)和最小二乘支撑向量回归机(LSSVR)建立模型,测定白酒中乙醇含量。同时分析讨论LSSVR中参数的选择对其性能起着重要的作用。并将本文提出的方法和多元线性回归模型进行分析比较,通过实验说明应用LSSVR进行回归分析时比多元线性回归有着更好的泛化能力,结果精度表明得到了明显得提高,说明用LSSVR进行浓度分析是一种有效的方法。

全文目录

第一章绪论  7-15
  1.1 课题研究的意义  7
  1.2 近红外光谱仪器  7-8
  1.3 近红外光谱应用于定性分析的常用方法  8-10
    1.3.1 近红外光谱峰位鉴别法  8-9
    1.3.2 模式识别法  9
    1.3.3 聚类分析法  9-10
    1.3.4 主成分分析结合马氏距离法  10
  1.4 近红外光谱应用于定量分析的常用方法  10-13
    1.4.1 回归法  11-12
    1.4.2 偏最小二乘法(PLS)  12
    1.4.3 人工神经网络方法(ANN)  12-13
    1.4.4 支撑向量机(SVMs)  13
  1.5 本文研究的内容  13-15
第二章近红外光谱分析原理及发展状况  15-22
  2.1 近红外光谱学基本原理  15-19
  2.2 NIRS 技术国内外研究状况  19-21
    2.2.1 NIRS 技术国外的研究状况  19-20
    2.2.2 NIRS 技术国内的研究状况  20-21
  2.3 小结  21-22
第三章支撑向量回归机  22-45
  3.1 统计学习理论  22-29
    3.1.1 一致性概念和关键定理  22-24
    3.1.2 学习机器推广能力的界  24-26
    3.1.3 结构风险最小化归纳原则  26-27
    3.1.4 回归算法的推广能力的界  27-29
  3.2 标准支撑向量机回归机(SVR)  29-35
    3.2.1 线性情形  29-32
    3.2.2 非线性情况  32-35
  3.3 最小二乘支撑向量机回归(LS-SVR)  35-36
  3.4 核函数  36-37
  3.5 最小二乘支撑向量回归机的实例  37-44
  3.6 小结  44-45
第四章基于NIR 和LSSVR 的白酒中乙醇含量测定  45-51
  4.1 实验仪器与试剂  45
  4.2 样品的制备  45
  4.3 测量条件  45
  4.4 数据的预处理  45-46
  4.5 光谱分析和光谱波长范围的选择  46-47
  4.6 预测误差分析指标  47-48
  4.7 预测结果及分析  48-51
第五章总结  51-52
参考文献  52-56
攻读硕士期间发表论文  56-57
摘要  57-59
ABSTRACT  59-62
致谢  62-63
导师及作者简介  63

基于近红外光谱和最小二乘支撑向量回归机测定白酒中乙醇含量

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