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近紅外反射光譜法測定PDA陽離子度的研究
摘要：以37份實驗室自制二甲基二烯丙基氯化銨與丙烯酰胺的共聚物(PDA)為樣品,用沉淀滴定法對PDA陽離子度進行測定,并進行近紅外光譜掃描,分別采用特征峰和全波譜段作為輸入層神經元,采用RBF神經網絡的數學轉換方法建立近紅外反射光譜(NIRS)定標模型,采用小波分析對光譜進行降噪預處理,建立PDA陽離子度的近紅外預測模型,并將預測值與沉淀滴定法測定值進行比較,其外部驗證決定系數大于0.90,預測分布趨勢良好,對預測值與實測值進行t檢驗,結果顯示預測值與實測值差異不顯著.結果表明,采用近紅外光譜數據建立的定標模型預測PDA陽離子度具有較高可行性. 作者： 鄭懷禮[1]張鵬[1]陳雨喆[1]譚銘卓[2]蔣紹階[1]朱傳俊[3]朱國成[1]馬江雅[1]張照清[1] Author： ZHENG Huai-li[1] ZHANG Peng[1] CHEN Yu-zhe[1] TAN Ming-zhuo[2] JIANG Shao-jie[1] ZHU Chuan-jun[3] ZHU Guo-cheng[1] MA Jiang-ya[1] ZHANG Zhao-qing[1] 作者單位： 重慶大學三峽庫區生態環境教育部重點實驗室,重慶,400045江門市慧信凈水材料有限公司,廣東江門,529000天津化工研究設計院,天津,300131 期 刊： 光譜學與光譜分析 ISTICEISCIPKU Journal： Spectroscopy and Spectral Analysis 年，卷(期)： 2012, 32(2) 分類號： X132 關鍵詞： PDA 陽離子度 近紅外光譜 小波分析 RBF神經網絡 機標分類號： O65 X13 機標關鍵詞： 近紅外反射光譜 光譜法測定 PDA 陽離子度 Near Infrared 預測值 近紅外光譜 二甲基二烯丙基氯化銨 沉淀滴定法 定標模型 實測值 RBF神經網絡 降噪預處理 預測模型 小波分析 數學轉換 數據建立 模型預測 決定系數 結果 基金項目： 國家自然科學基金，教育部高等學校科技創新工程重大項目培育資金項目，國家水體污染控制與治理科技重大專項【近紅外反射光譜法測定PDA陽離子度的研究】相關文章：
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