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采样误差分布分析法建立氯丙醇含量的稳健近红外光谱分析模型
陈万超 , 陶鑫 , 范长春 , 张飞宇 , 杜一平
doi:  10.19756/j.issn.0253-3820.181658
利用近红外光谱技术结合采样误差分布分析(SEPA)方法建立了二氯丙醇产品生产过程的氯化液杂质3-氯-1,2-丙二醇浓度的分析模型。对样本数据进行1000次随机划分,建立1000个子模型,获得多个潜变量数下的交互检验误差,进行统计分析。绘制了误差分布图,计算其中位数、标准偏差、偏斜度和分布峰度等统计指标,通过这些指标的综合分析对近红外光谱分析模型进行条件优化、建模和模型评价等。4种光谱处理方法显示出比较理想的模型性能,作为候选与不同波长区域的选择相结合,继续运用SEPA运算,进一步优化模型。最终优化的建模条件为:一阶导数结合标准正态变换;6931~6017 vcm-1波数区间;使用5个偏最小二乘潜变量。校正、交互检验和独立验证误差分别为0.881%、1.282%和1.167%。所选择的波长具有可解释性,模型的各项统计参数合理、可信。研究结果表明,SEPA能全面、合理地考察多项统计指标,可以建立实用、稳健的近红外光谱分析模型。
关键词: 采样误差分布分析, 近红外光谱, 建模, 稳健
离散傅立叶变换用于非连续工业数据分析
孙学辉 , 赵冰 , 骆震 , 孙培健 , 彭斌 , 聂聪 , 邵学广
doi:  10.19756/j.issn.0253-3820.201158
大数据分析是当前的研究热点,但由于大数据在数据结构上的复杂性及数据类型上的多样性,大数据分析方法研究仍是数据分析领域中的挑战性问题。本研究建立了一种用于复杂结构数据预处理和建模的分析方法,并应用于分批次采集、采集密度不同且采集时间不统一的非连续工业生产数据分析。利用傅里叶变换得到不同参数的频谱信息,再利用逆变换按照统一的时间点进行数据重构,既得到了时间上统一的各参数数值,还对数据进行了平滑处理和缺失数据的填补。利用重构数据分别建立了4个产品质量指标与5个产品物理参数和原料性能参数之间的定量模型,4个模型的预测值相对偏差平均值均小于5%。
关键词: 大数据, 数据处理, 傅里叶变换, 建模, 化学计量学