| Маркер записи | n 22 3 4500 |
| Контрольный номер | zhps17_to84_no3_ss509_ad1 |
| Дата корректировки | 11:52:28 29 ноября 2017 г. |
| Кодируемые данные | 171108s2017||||RU|||||||||||#||||# rus0| |
| Системный контрольный номер | RUMARS-zhps17_to84_no3_ss509_ad1 |
| AR-MARS | |
| Служба первич. каталог. |
Научная библиотека им. М. М. Бахтина Мордовского госуниверситета им. Н. П. Огарева МАРС |
| Код языка каталог. | rus |
| Код языка издания |
eng eng |
| Индекс УДК |
535.2/.3 543.4/.5 |
| Индекс ББК |
22.343 24.46/48 |
|
Таблицы для массовых библиотек Таблицы для массовых библиотек |
|
|
Lin, Z. D. 070 |
|
|
Improvements of the vis-nirs model in the prediction of soil organic matter content using spectral pretreatments, sample selection, and wavelength optimization [Текст] Z. D. Lin [et al.] |
|
|
Усовершенствование модели для анализа содержания органики в почве методом спектрометрии в видимом и ближнем ИК диапазонах за счет предварительной обработки спектров, выбора образцов и оптимизации длин волн rus |
|
| Примечание | Полный текст статьи публикуется в английской версии журнала |
| Аннотация | При создании модели для анализа методом спектрометрии в видимом и ближнем ИК диапазонах содержания органических веществ (OMC) в черноземе с известковыми включениями использованы 130 образцов поверхностного слоя почвы, взятых в графстве Гуоян провинции Аньхой, Китай. Для минимизации несоответствующей и бесполезной информации в полученных из спектров данных и повышения степени их корреляции с измеряемыми величинами проведена предварительная обработка спектров. Для выбора обучающего набора использованы метод Кеннарда-Стоуна (KS) и разбиение набора образцов с совместным учетом расстояний по x-y (SPXY). C помощью алгоритма последовательных проекций (SPA) и генетического алгоритма (GA) осуществлена оптимизация длин волн. В итоге построена модель регрессии на главные компоненты (PCR), в которой оптимальное число главных компонент определено с помощью методики перекрестной проверки с исключением по одному. Показано, что комбинация фильтра Савицкого-Голея (SG) для сглаживания и мультипликативной поправки на рассеяние (MSC) может исключить влияние шума и дрейфа базовой линии; метод SPXY имеет преимущество перед KS при выборе образцов; SPA и GA могут значительно уменьшить число переменных по длинам волн и эффективно повысить точность GA и анализа OMC в почве до коэффициентов корреляции (Rcc), среднеквадратичной ошибки предсказания (RMSEP) и остаточной погрешности прогноза (RPD) 0. 9316, 0. 2142 и 2. 3195 соответственно. |
|
Физика AR-MARS Физическая оптика AR-MARS Химия AR-MARS Физико-химические методы анализа AR-MARS |
|
| Ключевые слова |
оптимизация длины волны органические вещества почвы предварительная обработка спектра содержание органических веществ спектрометрия спектроскопия ближнего ИК диапазона спектроскопия видимого ИК диапазона |
|
Wang, Y. B. 070 Wang, R. J. 070 Wang, L. S. 070 Lu, C. P. 070 Zhang, Z. Y. 070 Song, L. T. 070 Liu, Y. 070 |
|
| ISSN | 0514-7506 |
| Название источника | Журнал прикладной спектроскопии |
| Место и дата издания | 2017 |
| Прочая информация | Т. 84, № 3. - С. 509 |
|
RU 43013090 20171108 RCR |
|
|
RU 43013090 20171108 |
|
|
RU AR-MARS 20171108 RCR |
|
|
RU AR-MARS 20171108 |
|
| Тип документа | b |
|
code year to no ss ad |
|
|
zhps 2017 84 3 509 1 |
|
| 718 | |
| Аннотации англоязычных статей |
