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摘要：提出了一種基于拉曼光譜技術(shù)(Raman)和激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)(LIBS)的多光譜特征融合技術(shù)(MFFT),利用拉曼光譜中分子組分信息和激光誘導(dǎo)擊穿光譜中原子組分信息之間的互補(bǔ)特性,采用自適應(yīng)小波變換(AWT)-競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)加權(quán)(CARS)-偏最小二乘回歸(PLS)建模技術(shù),獲取了面粉體系更為全面的特征信息。在多光譜特征融合技術(shù)中,首先采用AWT-CARS方法分別提取拉曼光譜和激光誘導(dǎo)擊穿光譜中的特征變量,然后將兩者的特征變量融合為一個(gè)向量,采用PLS方法構(gòu)建MFFT模型,實(shí)現(xiàn)了面粉摻雜物的定量分析。通過對(duì)二氧化鈦、硫酸鋁鉀等面粉摻雜體系建模分析,考察MFFT模型的有效性。結(jié)果表明,與單一拉曼光譜技術(shù)或激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)建立的預(yù)測(cè)模型相比,MFFT模型顯著提升了模型的預(yù)測(cè)性能,二氧化鈦和硫酸鋁鉀預(yù)測(cè)模型的線性相關(guān)系數(shù)分別從相對(duì)較差的Raman模型的0.884、0.877提升到0.981、0.980,其預(yù)測(cè)均方根誤差分別從相對(duì)較差的Raman模型的0.151、0.154降低到0.069、0.068。表明多光譜特征融合技術(shù)可以準(zhǔn)確提取Raman光譜中的分子信息和LIBS光譜中的元素信息,使其互為補(bǔ)充、互為校正,進(jìn)而有效克服面粉基質(zhì)對(duì)摻雜組分定量分析的干擾,顯著提高模型的預(yù)測(cè)精度。

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