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近红外反射光谱法测定PDA阳离子度的研究
摘要：以37份实验室自制二甲基二烯丙基氯化铵与丙烯酰胺的共聚物(PDA)为样品,用沉淀滴定法对PDA阳离子度进行测定,并进行近红外光谱扫描,分别采用特征峰和全波谱段作为输入层神经元,采用RBF神经网络的数学转换方法建立近红外反射光谱(NIRS)定标模型,采用小波分析对光谱进行降噪预处理,建立PDA阳离子度的近红外预测模型,并将预测值与沉淀滴定法测定值进行比较,其外部验证决定系数大于0.90,预测分布趋势良好,对预测值与实测值进行t检验,结果显示预测值与实测值差异不显著.结果表明,采用近红外光谱数据建立的定标模型预测PDA阳离子度具有较高可行性. 作者： 郑怀礼[1]张鹏[1]陈雨喆[1]谭铭卓[2]蒋绍阶[1]朱传俊[3]朱国成[1]马江雅[1]张照清[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] 作者单位： 重庆大学三峡库区生态环境教育部重点实验室,重庆,400045江门市慧信净水材料有限公司,广东江门,529000天津化工研究设计院,天津,300131 期 刊： 光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKU Journal： Spectroscopy and Spectral Analysis 年，卷(期)： 2012, 32(2) 分类号： X132 关键词： PDA 阳离子度 近红外光谱 小波分析 RBF神经网络 机标分类号： O65 X13 机标关键词： 近红外反射光谱 光谱法测定 PDA 阳离子度 Near Infrared 预测值 近红外光谱 二甲基二烯丙基氯化铵 沉淀滴定法 定标模型 实测值 RBF神经网络 降噪预处理 预测模型 小波分析 数学转换 数据建立 模型预测 决定系数 结果 基金项目： 国家自然科学基金，教育部高等学校科技创新工程重大项目培育资金项目，国家水体污染控制与治理科技重大专项【近红外反射光谱法测定PDA阳离子度的研究】相关文章：
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