典型文献
基于微波检测技术的雪茄湿度/密度模型研究
文献摘要：
为了提高雪茄烟支相对湿度、密度检测精度和便于后期模型转移和维护,本研究创造性地提出采用微波检测技术结合化学计量方法进行相关模型研究和比较.对90个雪茄样品进行微波数据采集,其中,相对湿度样品90个,密度样品180个(含烘干前后).在使用SPXY方法按照7:3的比例划分样品校正集和预测集后,对雪茄相对湿度分别采用一元线性回归、二阶多项式回归、两点分段线性回归以及偏最小二乘回归(PLSR)等4种方法进行建模分析;对其密度采用多元线性回归(MLR)和PLSR建模分析.结果表明:在雪茄烟相对湿度、密度分析中,采用PLSR建立的模型,其校正相关系数Rc、预测相关系数Rp均有所提高.另外,将传统的一/多元线性回归模型的检测误差从0.58％、0.0093g·cm-3,分别减小到0.19％和0.0035g·cm-3,有效提高了模型检测精度和稳定性,为后期模型转移和维护提供了一定的思路.
文献关键词：
微波检测技术;雪茄;化学计量学;偏最小二乘法(PLS)
中图分类号：
作者姓名：
王成虎;周锦龙;纵坤;岳伟;邓飞
作者机构：
安徽中烟工业有限责任公司,蚌埠233000;无锡市南木测控技术有限公司,无锡214100
文献出处：
引用格式：
[1]王成虎;周锦龙;纵坤;岳伟;邓飞-.基于微波检测技术的雪茄湿度/密度模型研究)[J].分析仪器,2022(06):57-63
A类：
微波检测技术,0093g,0035g
B类：
密度模型,雪茄烟,烟支,相对湿度,密度检测,检测精度,模型转移,创造性地,技术结合,计量方法,相关模型,波数,烘干,SPXY,分样,一元线性回归,多项式回归,两点,分段线性回归,偏最小二乘回归,PLSR,建模分析,MLR,密度分析,Rc,Rp,多元线性回归模型,检测误差,模型检测,化学计量学,偏最小二乘法
AB值：
0.313583
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