Matlab近红外光谱技术检测溶液中毒死蜱含量研究(6)_毕业论文

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Matlab近红外光谱技术检测溶液中毒死蜱含量研究(6)

(6)评价模型

利用校正集和预测集相关系数 R   ²可确定模型的准确度;利用校正标准差

(RMSEE)和预测标准差(RMSEP)则可确定模型的精确性。校正集来:自[优.尔]论,文-网www.youerw.com +QQ752018766-和预测集相 关系数 R ²越大,校正标准差(RMSEE)和预测标准差(RMSEP)越小,则说明 模型越好。需要注意的是,预测标准差(RMSEP)低于样品平均值的 10%才能 算是良好。

(7)模型的维护 在平时的检测中,可能遇到模型检测不出的样品,此时,应该根据需求判

断是否需要添加进模型中。这样,就可通过完善模型使模型越来越符合检测需 求。

1。2。3 近红外光谱的优势

(1)多组分同时测定 近红外光谱扫描的是全光谱区域,通常一个光谱就含有几百到上千个数据,

这些数据含有各种化学成分的有效信息,通过化学计量学的方法建立模型,即 可得出不同化学成分的浓度。

(2)快速

近红外光谱技术扫描一个光谱需时 15~100ms,而每一个样品通常需扫描 30

次左右,也就是说扫描一个样品大概只需 1 分钟左右。

(责任编辑:qin)