【摘 要】
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近红外光谱容易受到温度等实验条件的影响,利用这种影响,本课题组建立了温度-光谱定量分析（QSTR）模型,并以此为基础,预测了溶液的组成[1,2]。为了进一步提取温度信息,使用多级
【机 构】
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南开大学化学学院分析科学研究中心;
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近红外光谱容易受到温度等实验条件的影响,利用这种影响,本课题组建立了温度-光谱定量分析（QSTR）模型,并以此为基础,预测了溶液的组成[1,2]。为了进一步提取温度信息,使用多级同时成分分析（MSCA）算法对温控近红外光谱数据进行了解析[3]。MSCA方法能够在不同层次分析数据,并且分别考察数据内存在的不同类型的方差。利用该算法可增强模型解释性的特点,分析了混合溶液的温控近红外光谱数据,分别建立了温度间模型和温度内模型。采用温度间模型得到的温度系数建立了QSTR模型;采用温度内模型得到的浓度系数预测了溶剂的组成。为提高方法的适用性,本文对该方法进行了优化。使用MSCA算法分析了3545℃范围内,浓度范围为0.22.0 g L-1的葡萄糖水溶液样品的近红外光谱数据,结果表明MSCA算法适用于人体温度范围内低浓度葡萄糖含量的预测。
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