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近红外光谱(NIR)
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石化近红外建模过程中,如何识别和处理异常样品?
Insm_68f50e17
2024/06/22
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近红外光谱(NIR)
在石化建模过程中,遇到异常样品应当小心处理。首先需要考察是哪一类异常样品。通过马氏距离检测出的异常样品是高杠杆值样品,与校正集中其他样品相比,含有极端组成,光谱不具代表性,在建模过程中表现为杠杆值较大,对模型的稳健性有强烈的扰动。这种样品应仔细加以甄别,可以重复测定光谱,了解近期原料和工艺的变化,如果该样品是原料或工艺条件变化下产生的,可以继续收集这类样品,研究他们在样品空间的分布,尝试在增加同类样品的情况下建立模型,拓宽模型的适用范围。
第二类异常样品是其预测值和参考值之间有显著性差异,体现在预测残差明显较大,这类样品需要重复进行性质测定,判断误差的来源。
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