【摘 要】
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为了快速、无损检测煤质中的全水分和灰分,采集了120个精煤样品的近红外漫反射光谱,对微分光谱进行分析,利用偏最小二乘回归（PLSR）算法结合不同光谱预处理方法建立基于马氏距离
【机 构】
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山西焦煤西山煤电集团有限公司屯兰矿选煤厂
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为了快速、无损检测煤质中的全水分和灰分,采集了120个精煤样品的近红外漫反射光谱,对微分光谱进行分析,利用偏最小二乘回归（PLSR）算法结合不同光谱预处理方法建立基于马氏距离剔除异常样品后的定量数学模型,分析预测值与真实值的相关性,并对最优预处理下的模型残差进行讨论。结果表明：经过多元散射校正处理后建立的全水分模型效果最优,相关系数达到0.982 12,校正集均方根误差为0.013,预测集均方根误差为0.017。经过5点平滑预处理后建立的灰分模型效果最佳,相关系数达到0.947 47,校正集均方根误差为0
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