基于模型的红外光谱温度预测及校正方法

摘要：

温度校正是红外光谱定性定量分析中的一个关键问题，通过去除光谱数据中的温度效应，可以改善模型的线性度，从而提高模型的预测精度。通常的温度校正方法不仅需要记录训练集光谱的采集温度，而且需要记录测试集光谱的采集温度，这对很多实际应用中的光谱温度校正造成了困难。提出了一种基于模型的光谱温度预测及校正方法，通过训练集数据对光谱中的温度信息进行建模，利用模型的信息，从而能从测试集光谱数据中估计出采集温度，并进行光谱数据的温度校正，降低了温度校正方法对测试集光谱数据采集温度的依赖性。作为方法的验证，进行了两部分的实验：在第一部分的实验中，通过对十个浓度的水-乙醇二元混合物光谱数据的温度预测以及温度校正的实验，证明了本文方法的有效性；在第二部分的实验中，我们采用了Wulfert的经典温度校正方法CPDS的实验数据和实验方案，对三元混合物的光谱数据进行温度预测以及温度校正，得到了不亚于CPDS方法的温度校正效果，同时也证明了该方法对三元混合物光谱数据的适用性。通过两部分的实验表明，在缺少测试集测量温度的情况下，提出的温度校正方法仍可对光谱数据进行有效的预测和校正，降低了温度校正方法对测试集数据的依赖性，从而提高了温度校正方法的适用性。

关键词：红外光谱、温度预测、温度校正、多元校正模型

分类号：TH74(仪器、仪表)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China61201375;the State Key Program of National Natural Science Foun-dation of China61032007

在线出版日期：2015-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1450-1456