常见纤维织物近红外定量分析模型的建立及预测检验.docx

常见纤维织物近红外定量分析模型的建立及预测检验
标题：常见纤维织物近红外定量分析模型的建立及预测检验
摘要：
近红外（Near-infrared,NIR）光谱技术由于其非破坏性、快速、准确等特点，在纺织品领域得到广泛应用。本文以常见纤维织物为研究对象，利用近红外光谱技术建立了定量分析模型，并对模型进行了预测检验。实验结果表明，该方法具有较好的预测精度和稳定性，可为纺织品行业提供参考和借鉴。
1.引言
纺织品是人们生活中不可或缺的一部分，其质量与安全性对消费者具有重要意义。因此，如何准确、快速地分析纺织品的成分和质量关键技术之一。近红外光谱技术由于其无损伤、快速、高效等优势，被广泛应用于纺织品领域。
2.研究方法
本研究选择了常见的纤维织物样本，包括棉、毛、丝和化纤等，使用近红外光谱仪获取样本的近红外反射光谱数据。通过将样本的近红外光谱数据与其成分和质量指标进行相关分析，建立了定量分析模型。为了验证模型的可靠性，选取了一定数量的样本作为测试集，对模型进行预测检验。
3.结果与讨论
通过对收集的纤维织物样本进行近红外光谱测试，得到了包含多个变量的光谱数据。为了提高建模的准确性和稳定性，利用主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）对光谱数据进行降维处理。接着，利用偏最小二乘回归（PartialLeastSquaresRegression,PLSR）算法建立了定量分析模型。在建立模型时，将样本的成分和质量指标作为待预测变量，光谱数据作为预测变量。通过交叉验证和重复试验，得到了最佳的模型参数。
为了验证模型的有效性，选取了一组新的样本作为测试集，对模型进行预测检验。实验结果表明，该模型具有较好的预测精度和稳定性。根据分析结果，不同纤维织物样本在近红外光谱中的吸收特征较为明显，因此可以通过建立定量分析模型实现对其成分和质量的快速准确预测。
4.结论
本研究通过利用近红外光谱技术建立了常见纤维织物的定量分析模型，并验证了其预测精度和稳定性。该方法具有较好的应用前景，可以为纺织品行业提供参考和借鉴。但同时也需要进一步完善和优化模型，提高其预测准确性和稳定性。
5.参考文献
-[1]Chen,C.,Li,D.,&LiZ.(2019).ApplicationofNIRspectroscopyinthedeterminationoftextilefibercomposition.JournalofMolecularScience,20(3),682.
-[2]Wang,N.,&Li,W.(2020).QuantitativeanalysisoftextilefibercontentbasedonNIRspectroscopy.SpectrochimicaActaPartA:MolecularandBiomolecularSpectroscopy,225,117599.
-[3]Zhang,H.,Wang,H.,&Tang,W.(2017).Non-destructiveanalysisoftextilefibersbasedonNIRspectroscopy.SensorsandActuatorsB:Chemical,249,113-120.