张俊
- 作品数：4 被引量：19H指数：2
- 供职机构：中山大学化学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金广东中烟工业有限责任公司科技项目更多>>
- 相关领域：理学农业科学轻工技术与工程化学工程更多>>
- 1种基于自助法的奇异值检测方法被引量：1
- 2010年
- 如何检测数据集中的奇异值仍然是多元校正中的1个重要的问题。对于化学计量学研究者来说,找到1个普遍适用的方法仍然是1个重要的任务。本文的目的是介绍1种较新的基于自助法的奇异值检测方法。本法以内部学生化残差为基准,用自助法对相关变量进行估计,并采用刀切-自助法对估计值进行评价。它不要求回归模型的残差服从正态分布,因而适用于大部分回归分析中的奇异值检测。本文中采用烟草和玉米样本的近红外光谱数据对该法进行验证,结果表明,采用基于自助法的奇异值检测方法剔除奇异样品后,模型的预测误差减小15%,优于学生化残差-杠杆值法和稳健偏最小二乘法。我们还在玉米近红外光谱的基础上,进行了奇异样品数的模拟研究,并采用该法进行检验。结果表明,当奇异样品的数量少于总样品数的10%时,该方法的表现较其它2种方法好。所以,基于自助法的奇异值检测方法是1种有效的方法。
- 柏文良张俊甘峰程志颖孔浩辉
- 关键词：自助法偏最小二乘法烟草玉米
- 聚类分析法监控不同存放期复配烟用香精的质量稳定性被引量：2
- 2013年
- 通过调整色谱检测数据中各组分峰面积权重系数的方式,建立以复配烟用香精样品感官评价结果为依据的聚类分析图,实现以色谱检测数据监控复配烟用香精样品存放期间质量稳定性的目标。建立的复配烟用香精保存时间回归矩阵模型,可对不同存放期(0～10月)复配烟用香精的质量情况进行评估。
- 孔浩辉陈翠玲伍锦鸣张俊甘峰
- 关键词：烟用香精聚类分析矩阵模型
- 粒子群算法结合支持向量机回归法用于近红外光谱建模被引量：11
- 2010年
- 研究了最小二乘法支持向量机(LSSVM)应用于烟丝样品和小麦样品的近红外光谱建模,采用粒子群优化算法(PSO)优化LSSVM的参数。通过对烟草样品和小麦样品的近红外光谱建模和预测,并与常规的偏最小二乘法(PLS)比较发现,PSO-LSSVM法具有更好的预测效果和稳健性。
- 程志颖孔浩辉张俊柏文良甘峰
- 关键词：粒子群优化算法烟草近红外光谱
- 二次调配烟用香精的稳定性研究被引量：6
- 2012年
- 采用溶剂萃取结合GC/MS分析了不同保存期的二次调配烟用香精的香味成分,并运用主成分分析(PCA)法和t检验法分析了香精组分的变化。结果表明:二氯甲烷萃取能最大程度地提取香精的成分,且具有较好的重复性。用PCA和t检验法处理不同保存期烟用香精的GC/MS分析数据,可了解不同存放期香精样品整体变化特征及组分含量的显著性变化情况,为二次调配烟用香精样品的稳定性及存放期提供参考。
- 孔浩辉林夏丹彭礼枚张俊陈翠玲甘峰
- 关键词：烟用香精溶剂萃取主成分分析T检验
