基于最小二乘法的靛蓝上染率计算

利用烧碱、保险粉、N-甲基吡咯烷酮制备NMP溶剂溶解靛蓝。以100%纯靛蓝颗粒作为基准物,通过分光光度计法,在最大吸收波长下测试低质量浓度靛蓝溶液的吸光度。用最小二乘法处理测试数据并制作校验曲线,最终确定靛蓝溶解液的质量浓度因子。此方法先溶解经纱靛蓝,再测试溶解液的吸光度,经验证可计算出不同深度经纱靛蓝的上染率。     

基于约束最小二乘法的色纺纱配色方法

介绍了色纺纱常用光谱配色模型(Stearns-Noechel模型、Friele模型、Kubelka-Munk模型),提出了一种基于约束最小二乘法的色纺纱光谱配色方法,即利用数据库中已有的单色纤维光谱,对目标色纺纱的光谱进行拟合,通过约束最小二乘法实现目标色纺纱的配方(即单色组分及组分比)计算。结果表明,运用约束最小二乘法可直接获得组分比为非负值,且组分比和为1的配方,更加符合生产打样需求;3个模型中基于Stearns-Noechel模型的约束最小二乘法光谱配色算法计算得到的配色准确性最高。     

基于MATLAB与最小二乘法的能耗数据处理方法

为了提高能耗数据的准确性,提出了以电加热为干燥方式的卷筒料凹版印刷机能耗数据处理方法,建立了此类印刷机的能耗模型以及能耗测试平台。采用该模型对一台九色卷筒料凹版印刷机进行了能耗分析,并运用MATLAB与最小二乘法对典型单元能耗数据进行了处理。结果表明:以加热电阻丝为干燥方式的加热系统和驱动系统是主要耗能点。     

基于偏最小二乘法的磷脂红外快速检测

本试验介绍一种采用傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)结合偏最小二乘法快速检测植物油中磷脂含量的方法.采集了400 ～4 000 cm-1波数范围内的磷脂红外光谱,并采用偏最小二乘法(PLS)对磷脂含量在200～ 20 000 mg/kg的植物油样品建立定量分析模型.结果表明,采用SNV的预处理方法,在970～1 320 cm-1波数范围内建立的定量分析模型,其相关系数(R2)达到0.997 9,校正均方差(RMSEC)和预测均方差(RMSEP)分别为316,386.同传统的钼蓝比色法相比,FTIR/PLS法测得的磷脂含量的相对标准偏差为1.42％～3.52％,平均相对偏差为2.36％,均优于钼蓝比色法的结果,两者平均相对误差为0.75％,说明FTIR/PLS法具有良好的精密度和准确度,能够实现植物油中磷脂的快速检测,并有简单、高效的优点.     

基于化学指标的烟叶产区正交偏最小二乘判别分析

为构建基于化学指标的不同产区烟叶的模式识别模型,收集2003—2007年5个年度四川、云南和福建3省份共计1262份烤烟样品的21种化学指标,并进行正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)。结果表明,基于21种化学指标所构建的OPLS-DA模型显著可靠,模型参数R~2X、R~2Y和Q~2值分别为0.429、0.702和0.627;模型提取出2个预测主成分,对四川、云南和福建3省未知烟样识别正确率分别为76.67%、93.33%和93.33%。基于化学指标的烟叶产区OPLS-DA模型,可以有效识别不同产区烟叶样品,筛选出各产区特征指标并解释产区间差异。     

基于最大信息系数的偏最小二乘特征筛选算法

针对近红外光谱分析的不足,提出一种新的、基于最大信息系数的偏最小二乘特征筛选算法(PLSMIC)。首先计算每个特征与因变量之间的最大信息系数对变量的重要性进行排序,最大信息系数越大,对应的特征就越重要。然后,结合偏最小二乘进行特征筛选。PLSMIC是基于最大信息系数的向前变量选择算法,实际数据集的实验和分析表明,PLSMIC能明显提高预测性能。     

最小二乘法分析工作台平面度误差

文章根据中国技能大赛——第八届全国数控技能大赛,数控机床装调维修工赛项中关于数控机床几何精度中关于工作台的平面度的检测要求,利用最小二乘法对工作台的平面度进行分析,文章将系统介绍利用最小二乘法对工作台的平面度误差进行分析。     

基于非线性偏最小二乘的操作臂逆解算法

操作臂逆运动学问题是机器人控制中的一项重要内容。目前使用较多的神经网络法大多为多输入多输出或者多输入单输出方式,需要大量运算。非线性偏最小二乘法(NLPLS)建立的模型分为内部和外部模型,样本数据经外部模型处理后才用于训练若干个单输入单输出的神经网络。对PUMA560操作臂的仿真试验表明,在相同隐层神经元数的情况下,该算法比普通神经网络法具有更好的预测精度。这也表明,NLPLS只需较少的隐层神经元数就可以达到普通方法的精度,从而减少运算量。     

最小二乘支持向量回归与偏最小二乘回归建立烟草总糖NIR预测模型比较

采用最小二乘支持向量回归(LSSVR)法和偏最小二乘回归(PLSR)法及192个烟叶样品的近红外(NIR)光谱与总糖含量的测定数据,分别建立了烟叶总糖含量的NIR预测模型,并利用这两种模型对95个烟叶样品进行了预测。结果表明:LSSVR法模型的预测误差范围为-3.08%~3.71%,预测回收率范围为90.0%~112.2%。LSSVR法模型的预测准确度比PLSR法的高。     

基于偏最小二乘法的板栗近红外光谱分析模型的建立

目的:应用近红外光谱技术和化学计量学方法,建立板栗品质分析的近红外光谱模型。方法:采用傅里叶变换近红外光谱仪,采集样品的近红外漫反射光谱,再用传统理化分析方法测得样品的各项品质参数,采用偏最小二乘法(PLS)建立定标模型,内部交叉验证法对模型进行检验。结果:对板栗分别建立了水分、淀粉、硬度和糖度的PLS模型,4种PLS模型都非常理想,模型的相关系数均大于0.99。结论:采用近红外光谱法可以实现板栗品质指标的快速无损检测。     

基于偏最小二乘法建立白酒酒醅近红外分析模型

利用近红外光谱分析仪采集酒醅样品的近红外漫反射光谱,基于偏最小二乘法建立检测酒醅中水分、酸度值的近红外光谱分析模型。经内部交叉验证法对模型进行检验,结果为:酒醅中水分的相关系数均大于0.94,酸度的相关系数均大于0.97,证明所建模型测得的酒醅中水分和酸度值与真实值拟合良好。经盲样检测,结果为:模型所测酒醅水分和酸度值均与实际值相匹配且模型稳定性良好,证明所建模型可以实现对酒醅中水分和酸度值的快速检测。     

基于偏最小二乘回归的填充型烤烟优化施肥研究

为防止过量施肥导致环境污染及烟叶品质下降,通过大田试验,建立了氮磷钾肥与烤烟产量及烟叶主要化学成分的偏最小二乘回归施肥模型。结果表明,氮磷钾肥与烤烟产量及烟叶化学成分均有显著的回归关系,一次项系数表明了氮磷钾肥对烤烟影响的主次关系;交互项和二次项系数表明了氮磷钾肥的施用比例存在一定的临界值,氮磷钾肥在临界值内表现为协同促进的作用,高于临界值则表现为拮抗作用。若以获得最大经济效益为目的,最佳氮磷钾比例为1:1.6:2.1;若以改善烤烟烟叶香气、燃烧性及吸烟的安全性为目的,最佳氮磷钾比例为1:1.3:2.9。     

基于最小二乘法参数估计的SAW标签脉冲位置编码识别

为了在相同尺寸的SAW标签基础上扩大编码容量,拓宽SAW的应用范围,提出了一种基于最小二乘法的参数估计法,改进原有的脉冲位置编码方式。构造声表面波阅读器的信号模型,在起始反射栅时延参数估计算法的基础上,综合考虑单个标签的所有往返时延信息,引入误差向量和目标函数;利用最小二乘法优化目标函数,取消具有参考作用的起始反射栅,建立反射栅参数的数学模型。通过实例分别求得两种方法的时延,得出最小二乘法参数估计法比起始反射栅参数估计法具有更短的响应时间,最后利用蒙特卡洛方法对试验数据结果进行统计分析。结果表明该方法能够有效地提高SAW阅读器的识别速度,具有一定的推广应用价值。     

基于主成分分析与偏最小二乘法建立芒果成熟度判定指标体系

为建立“台农1号”芒果成熟度判定指标体系,并确定代表性成熟度判定指标,以不同采收期、不同产地的“台农1号”芒果为研究对象,分析果实后熟生理指标果肉和果皮色泽、质构（硬度、胶着性、弹性、咀嚼性）、可溶性固形物、可滴定酸的变化,基于主成分分析与偏最小二乘法方法进行果实后熟生理指标系统研究。结果表明：在以商户初始采收成熟度相同的条件下,各批次“台农1号”芒果果实后熟生理指标间存在差异。应用偏最小二乘法方法与主成分分析方法确定了果肉b*、可滴定酸、硬度作为评判果实成熟度的一、二、三级最终指标,通过三个指标的成熟度判定准确率验证一级指标为94.34%,二级指标为87.21%,三级指标为68.09%。综上所述,基于主成分分析与偏最小二乘法建立芒果成熟度判定指标体系是可行的,该研究为各地区“台农1号”芒果适时采收及销售提供理论指导和实用价值。     

基于最小二乘支持向量机的白酒酒醅成分定量分析

利用近红外光谱技术实现对白酒发酵过程中酒醅主要成分的质量控制,并进行模型优化,提高性能。采用偏最小二乘法提取的潜在变量作为最小二乘支持向量机的输入变量,先后建立了白酒酒醅中酒精度、淀粉、水分、酸度的近红外定量模型,并与经无信息变量消除法波段筛选后建立的偏最小二乘模型结果进行比较。结果表明：与偏最小二乘模型相比,4 个指标的最小二乘支持向量机定量模型的相关系数（R2）、预测均方根误差以及相对分析误差3 个评价参数均有更优表现;对未知样品进行预测时,最小二乘支持向量机模型的预测准确度明显高于偏最小二乘模型。说明最小二乘支持向量机模型的准确度、稳定性及预测性能均优于偏最小二乘法模型,为白酒酒醅的品质分析方法研究提供了新的思路。     

基于并行偏最小二乘法的造纸废水处理过程故障检测

为进一步提高造纸废水处理过程故障检测精度,研究基于并行偏最小二乘法建立了一套用于造纸废水处理过程故障检测的数学模型,重点分析模型输入和输出矩阵的不可预测部分,进而实现更加全面的造纸废水处理过程故障检测。最后通过模拟废水处理过程中传感器故障的方式来对CPLS模型的有效性加以验证,发现该模型在TP-eff漂移故障检测率指标方面显著优于常规PLS模型,具有一定的应用价值。     

基于HPLC-ELSD和偏最小二乘判别分析法的蜂蜜掺假鉴别

为了实现蜂蜜掺假的简便、快速识别,应用高效液相色谱技术和化学计量学手段建立了一种蜂蜜掺假检测的新方法。该研究收集了中国不同品种、不同地域的典型天然蜂蜜样品,根据目前市场上常见的蜂蜜掺假手段、掺假物质及相对含量情况模拟制备系列掺假蜂蜜样品,利用HPLC-ELSD对样品中糖类物质进行分离测定,并采用PLS-DA统计学方法进行蜂蜜掺假识别研究。研究结果表明:掺入质量分数10%以上果葡糖浆和麦芽糖浆的掺假蜂蜜样品均能利用本方法予以鉴别,其校正集的正确判别率达到92.5%,验证集的正确判别率为100%。     

最小二乘法辨识的匀整控制系统的模糊控制

以国产A186型梳棉机为研究对象,基于现场实际采集的数据,采用最小二乘法建立起梳棉机动态数学模型。然后基于棉条线密度的输入输出关系设计模糊控制器,并以输出棉条的均匀度误差的方差作为性能指标对匀整控制系统进行评估。仿真曲线及方差结果表明,整定好的模糊控制方案较之原有PID控制,输出棉条线密度方差明显减小。     

最小二乘法在工程数表中的应用

运用曲线拟合的最小二乘法,可以得到一个表示工程数表中各数据函数关系的数学表达式,反映所给数据的趋势。该方法可有效地提高测试精度和测试结果的准确性、可靠性,给计算机处理带来极大的方便。