近红外光谱-系统聚类法快速测定煤炭品质

被引：5

作者：

李颖娜 ^{[1
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吴楠 ^{[2
]}

王宇亮 ^{[2
]}

徐志彬 ^{[2
]}

机构：

[1] 唐山学院环境与化学工程系

[2] 河北出入境检验检疫局京唐港办事处

来源：

兰州理工大学学报 | 2012年 / 38卷 / 01期

关键词：

近红外光谱; 煤炭; 最小偏二乘; 系统聚类; 判别函数;

D O I：

10.13295/j.cnki.jlut.2012.01.014

中图分类号：

TQ533.2 [工业分析]; O657.33 [红外光谱分析法];

学科分类号：

0817 ; 070302 ; 081704 ;

摘要：

采用偏最小二乘法对95个煤炭样品的近红外光谱数据进行处理,并提取主成分.将提取的主成分与煤炭的发热量、灰分、挥发份、含硫量和全水分共同作为变量,进行系统聚类分析.将样品数据聚类为4组,同时剔除异常样本.对聚类后的各组数据采用多元散射校正、二阶导数、诺里斯导数平滑进行预处理,建立偏最小二乘定量分析模型.采用逐步筛选法,求得以发热量为变量的Bayes判别函数,交互验证结果表明判别函数稳定性良好.对未知样品发热量、灰分、挥发份、含硫量和全水分预测的决定系数分别达到0.992、0.927、0.938、0.778、0.978,说明模型预测性能良好.

引用

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