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　　實驗樣品：漿粕

　　檢測指標(biāo)：水分

　　檢測方法：樣品由中國紡織研究院提供。

　　建立定標(biāo)模型數(shù)據(jù)：制備不同水分含量的漿粕樣品21個，每個樣品掃描2次(其中一個樣品掃描3次)，共得43張光譜。

　　定標(biāo)模型方法：光譜進(jìn)行一階微分平滑等數(shù)學(xué)預(yù)處理，將光譜與實驗數(shù)據(jù)一一對應(yīng)，使用PLS算法建立定量模型。

　　漿粕制備樣品如列表：

　　漿粕樣品近紅外光譜如圖：

　　圖1. 漿粕樣品近紅外吸收光譜

　　模型建模定標(biāo)曲線：

　　圖3. 漿粕中水分的NIR模型

　　漿粕樣品近紅外內(nèi)部驗證：

　　驗證結(jié)論：

　　上述可見，通過此方法制備漿粕樣品，使其水分含量形成一定范圍的梯度，并通過化學(xué)偏最小二乘法進(jìn)行建模是完全可行的。模型中漿粕水分含量與近紅外光譜有很好的線性關(guān)系，達(dá)到0.995。

　　對模型樣品內(nèi)部驗證，預(yù)測平均偏差為0.45 。

　　在建模中，通過此方法可以增加樣品數(shù)量，逐漸的完善漿粕水分的NIR模型，將會建立一個更穩(wěn)健的數(shù)學(xué)模型。

　　海能儀器應(yīng)用實驗室

　　冀忠瑞

　　2014年7月14日