红外光谱的研究论文

此本来自自己硕士论文的综述部分。

FT-MIR在检测某特定物质时会根据该物质的官能键与官能团，产生属于该物质的特征波。研究表明在使用多自变量建立预测某物质模型的过程中，选出该物质特征波来作为自变量，不仅能提高模型预测的准确性，还能增强模型的稳定性（Leardi et al 2002, Zou et al 2010, Vohland et al 2014）。John等较早提出了特征选择主要分为两大类，第一类为过滤法，其是独立于预测变量的特征选择算法，并且单独度量各个自变量的重要性，过滤掉在数据分析中几乎没有用的特征；第二类为封装法，其是将所有自变量逐一添加或删除应用在某类算法中，根据模型结果找到最佳自变量组合（John et al 1994）。两者各有优缺点，过滤法速度快，但其不能根据建立模型的结果来分析自变量，而封装法能够结合建立模型准确性的结果来选择变量，但其计算量比过滤法大且有过拟合的风险（Saeys et al 2007）。但随后还出现了第三种嵌入法，其在算法构建中加入了特征波选择，与封装法类似，但其不能用于其他算法（只能适用筛选特征波的算法），优点在于比封装法降低了计算量（Saeys et al 2007）。所以比较合理的筛选光谱特征波方法是先使用过滤法缩小范围，再使用封装法或嵌入法筛选最终特征波。

定性判别分析（Discriminant Analysis）是在已知特征与类别的训练集上建立判别模型，再使用判别模型对已知特征与未知类别的新数据进行分类预测。 定性判别分析根据判别准则可分为Fisher判别、距离判别和Bayes判别。Fisher判别是将多维数据投影到某一个维度上，使各类的总体之间最大限度分开，再选择合适判别规则将新的样本分类判别。距离判别是先计算出已知分类的各类别的重心，再对未知类别的数据计算其与各类重心的距离，与某类重心距离最近则归于该类。Bayes判别是由先验概率计算出后验概率，再根据后验概率分布对新数据作出统计推断。 定量分析（Quantitative Analysis）是通过某类算法使自变量能够较为精确地预测因变量的一种回归方法，且因变量一般为连续变化的数据，其一般分为线性、广义线性与非线性三种。主要有：偏最小二乘法（Partial least squares, PLS），主成分分析-线性判别分析（PCA-LDA），决策树（Decision Tree, DT），人工神经网络（Artificial neural network，ANN），支持向量机（Support Vector Machine, SVM），K最近邻算法（K Nearest Neighbor, KNN），逻辑回归（Logistic Regression, LR），随机森林（Random Forest, RF）。这8中算法的理论部分请查看 机器学习 部分 11 与 12 篇。

定性判别模型的评价可使用混淆矩阵，混淆矩阵及其相关参数是最简单与最直观的评价指标之一，以二分类为例，混淆矩阵如表1-3，可基于混淆矩阵计算出判别模型的评价指标

推导出的参数有：

定量分析模型的评价指标主要有决定系数（coefficient of determination，R2 ）和均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE），R2值越大表示模型越好（0≤R2≤1），RMSE越小表示模型越好（RMSE≥0）。 计算公式如下：

在不同数据集中，可分别计算出相应的R2与RMSE参数。在训练集中，其中公式（2）中n=样本数-主成分数-1时，全部数据建模的参数表示为校正R2C（Calibration coefficient of determination，R2C）与校正RMSEC（Root mean square error of calibration，RMSEC）；当公式（2）中n=样本数-交叉验证时留出的样本数时，建模的参数表示为交叉R2CV（Cross-calibration coefficient of determination，R2CV）与交叉RMSECV（Root mean square error of cross-calibration，RMSECV）；在测试集中，当公式（2）中n=样本数时，验证结果得到的参数为验证R2V（Validation coefficient of determination，R2V）与验证RMSE p （Root mean square error of validation，RMSEp）。

1.微孔HA的制备及PLA/HA复合材料的性能研究. 《材料科学与工程学报》.2007，25（1）2.聚丙烯/蒙脱土纳米复合材料的流变性能研究《塑料科技》，2007，25（3）3.宽峰聚乙烯/蒙脱土纳米复合材料的制备与性能研究。《中国塑料》，2007（4）结构及流变性能研究。《弹性体》，2007，17（2）5.聚乙烯醇/蒙脱土纳米复合材料的制备及性能研究。《中国塑料》，2007(6)复合水凝胶的制备及性能。《长春工业大学学报》，2007，28(3)薄膜的光氧化及热力学降解，《合成树脂及塑料》，2006，23（5）8.共混聚合物界面张力的测定方法.《高分子材料科学与工程》，2006，22（5） on insulating thermal conductive BN/HDPE composites .thermochimica （2007）.聚丙烯/蒙脱土纳米复合材料的制备与性能。《塑料科技》2006，34（5）纳米复合材料的制备。《2006年中国工程塑料年会论文集》 of Compatibilized Nylon6/ABS Polymer Blends, Journal of Macromolecular Science，Part B：Physics,45:的制备及其对纳米CaCO3/PA66的增韧. 《塑料科技》2006，34(4)14.聚乙烯/蒙脱土纳米复合材料结构与力学性能的研究.《塑料科技》，2006，34(1)15.原位聚合法制备宽峰聚乙烯/蒙脱土纳米复合材料。《2006年全国高分子材料科学与工程年会论文集》纳米SiO2的力学性能和光学性能研究 《河北化工》2006(1)17.医用聚乙烯醇水凝胶的制备及性能研究. 《长春工业大学学报》，2006，27(3)纳米复合材料的制备和表征。《中国塑料》，2006，20（6） Morphologies of Poly(L-lactide) Thin Films，《2006年国际高分子物理年会》20.聚乙烯醇缩丁醛/纳米TiO2复合材料的制备及性能研究。《化工新型材料》，2006，34（1）21.吡唑林荧光化合物的合成与红外光谱研究。《光谱学与光谱分析》，2005，25（3）22.一种水容器壳体湿法缠绕环氧树脂体系。《复合材料学报》，2005，22（3）熔融接枝SBS及其对PA6增容研究。《工程塑料应用》，2005，33（2）复合材料的性能和形态结构研究。《塑料科技》，2005（5）增韧聚丙烯及其脆韧转变机理的研究。《弹性体》，2005，15（5）26.熔融法制备POE-g-GMA及影响因素的研究。《弹性体》，2005，15(6)熔融接枝SBS的研究。《弹性体》，2005，15(6)的制备及其对PA66/纳米CaCO3的增韧研究 《05年中国工程塑料年会论文集》29.聚丙烯的官能化及其与尼龙6相容性。《长春工业大学学报》，2005，26（3）30.分子量对PP/PA6体系界面张力的影响。《2005年全国高分子学术年会论文集》 GMA共混物的形态结构和力学性能。《长春工业大学学报》，2005，26（1）32.熔融法制备EPDM-g-GMA及其对PEN脆韧转变的研究。《工程塑料应用》，2004，32（12）33.水处理容器湿法缠绕用环氧树脂体系。《纤维复合材料》，2004，21（1）34.熔融法制备EPDM-g-MAH及其对PEN的脆韧转变研究。《塑料科技》，2004（6）35.水玻璃在练漂液中稳定双氧水的探讨。《纺织学报》2004，25（4）36.熔融法制备EPDM-g-MAH及其对PEN的脆韧转变研究。《塑料科技》，2004（6）37.马来酸酐接枝SBS及其对PA6的增容作用。《长春工业大学学报》，2004，25（2） transition in PP/EPDM blends，effect of notch radius.《POLYMER》.polymer44 (2003)3125—313139.结合科研进行教学 提高专业人才素质。《长春工业大学学报》(高教研究版)，2004（25）40.聚丙烯的官能化及其与尼龙66相容性研究。《工程塑料应用》：2003，31（3）41.纳米SiOx改性不饱和聚酯树脂。《纤维复合材料》，2003，20（4）42.增容剂在PC/ABS合金中的应用。《2003年全国高分子学术年会论文集》43.聚丙烯的官能化及其与尼龙1010相容性的研究。《2003年全国高分子学术年会论文集》增韧PVC/ABS共混物共混工艺的探讨。《长春工业大学学报》，2003，24（1） properties of compatibilized Nylon/ABS polymer blends 《2002年国际高分子物理年会》46.聚丙烯与尼龙共混物相容特性。《长春工业大学学报》：2002，23（2）