【摘 要】
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纺织品成分标签是纺织品技术法规严格控制的内容之一.论文采用近红外光谱分析技术对棉/涤混纺织物中棉含量进行分析.标准正态变量变换(SNV)用于消除由颜色、纹理和厚度等差异引起的纺织品光散射和光谱基线漂移;蒙特卡罗无信息变量消除(MCUVE)、竞争性自适应重加权算法(CARS)和迭代保留信息变量(IRIV)三种特征变量优选方法结合偏最小二乘回归(PLSR)用于棉含量近红外简化模型的构建;实验结果表明,经IRIV变量优选方法处理后,建模变量数减少到6,PLSR模型的RP和RMSEP分别为0.909和9.721.
【机 构】
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天津理工大学中环信息学院,天津300380
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纺织品成分标签是纺织品技术法规严格控制的内容之一.论文采用近红外光谱分析技术对棉/涤混纺织物中棉含量进行分析.标准正态变量变换(SNV)用于消除由颜色、纹理和厚度等差异引起的纺织品光散射和光谱基线漂移;蒙特卡罗无信息变量消除(MCUVE)、竞争性自适应重加权算法(CARS)和迭代保留信息变量(IRIV)三种特征变量优选方法结合偏最小二乘回归(PLSR)用于棉含量近红外简化模型的构建;实验结果表明,经IRIV变量优选方法处理后,建模变量数减少到6,PLSR模型的RP和RMSEP分别为0.909和9.721.该方法为开发纺织品成分便携式近红外分析仪器的光源和探测器选用提供理论参考.
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