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申请/专利权人：江南大学
摘要：本发明涉及近红外光谱分析技术领域，具体为一种基于温度校正的近红外光谱分析方法及装置。获取不同温度下待测物质多个样本的初始近红外光谱数据、温度及目标成分信息，进行光谱数据预处理，选取目标校正波段，在每个目标校正波段中，选取特征波长点，得到特征波长点吸光度与温度之间的拟合函数，根据预处理后多个样本在不同温度下的近红外光谱数据与温度建立回归模型，基于回归模型，利用影响力函数计算同一波长点吸光度的温度敏感度，对目标校正波段中各个波长点对应的吸光度进行校正，通过完成训练的近红外光谱在线检测模型，测定待测产品的目标成分信息，提高了近红外光谱模型预测的样品的化学成分精度。
主权项：1.一种基于温度校正的近红外光谱分析方法，其特征在于，包括以下步骤：获取不同温度下待测物质的多个样本的初始近红外光谱数据，并记录采集初始近红外光谱数据时的各个温度及各个样本的目标成分信息，得到初始数据集；对获取的不同温度下待测物质的多个样本的初始近红外光谱数据进行预处理；选取预处理后待测物质任一样本在不同温度下的近红外光谱数据的温度漂移波段，作为目标校正波段；在每个目标校正波段中，选取一个可代表目标校正波段整体变化规律的特征波长点，得到特征波长点不同温度下对应的吸光度与多个温度之间的拟合函数；根据预处理后待测物质的多个样本在不同温度下的近红外光谱数据与温度建立回归模型，基于回归模型构建影响力函数，利用所述影响力函数计算同一波长点对应的吸光度的温度敏感度；根据特征波长点不同温度下对应的吸光度与多个温度之间的拟合函数、同一波长点对应的吸光度的温度敏感度，对目标校正波段中各个波长点对应的吸光度进行校正，得到校正后的数据集；将校正后的数据集划分为训练集和测试集，并对预先建立的近红外光谱在线检测模型进行训练，通过完成训练的近红外光谱在线检测模型，测定待测产品的目标成分信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江南大学 一种基于温度校正的近红外光谱分析方法及装置
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