申请/专利权人：南京富岛信息工程有限公司

申请日：2020-12-16

公开（公告）日：2021-04-27

公开（公告）号：CN112710625A

主分类号：G01N21/359(20140101)

分类号：G01N21/359(20140101);G01N21/3563(20140101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.07.12#授权;2021.05.14#实质审查的生效;2021.04.27#公开

摘要：本发明公开了一种粒料和粉料状固体聚合物性质快速检测方法，该方法利用近红外光谱技术，针对固体聚合物粒度不均匀、同一样本积分球漫反射光谱差别大的问题，选择具有代表性的样本光谱，筛选出一致性较高的样本，并将其用于建立固体聚合物性质预测模型。相较于传统的性质检测方法，该方法能够快速、无损地进行性质预测，且该方法在建模前能够筛选出一致性高的样本，可显著提升模型的预测精度。

主权项：1.一种粒料和粉料状固体聚合物性质快速检测方法，其特征在于针对粒料和粉料状固体聚合物，采用近红外光谱技术，并结合谱图选择及一致性样本筛选，快速预测固体聚合物性质，具有以下步骤：1配置n份粒料或粉料状固体聚合物样本，并通过传统实验室化验方法测量性质值；2扫描上述样本，获取各样本的近红外光谱，且每个样本扫描k次；3进行谱图选择；4初始化候选建模集I和最优建模集Ibest为空集，迭代次数d置为0；5随机选择n个样本中的n1个样本，采用偏最小二乘法建立预测模型M1，并将这些样本纳入I；6计算M1的校正标准误差SECV，并与校正标准误差的阈值SECVth比较，若SECV＞SECVth，则转步骤8，否则转步骤7；7利用模型M1逐个预测剩余n-n1个样本，得到预测值SEPii＝1,2,…,n-n1，计算预测误差绝对值Eai，并与预测误差的阈值Eth比较，若EaiEth，则将该样本纳入I；8统计I内的样本数量，若大于Ibest内的样本数，则更新Ibest＝I，并更新迭代次数d＝d+1；否则d＝d+1，转步骤5；9判断d是否满足： 其中，p为置信度，w表示取到的某个样本可以作为建模样本的概率，若不满足转步骤5，否则转步骤10；10使用Ibest内的样本采用偏最小二乘建立预测模型，用于待测样品的测量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京富岛信息工程有限公司 一种粒料和粉料状固体聚合物性质快速检测方法

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