煤質(zhì)近紅外光譜智能分析理論與應(yīng)用

　　為了充分利用煤炭資源，必須及時掌握煤質(zhì)的變化規(guī)律。受測量方法和相關(guān)技術(shù)限制，傳統(tǒng)的煤質(zhì)分析技術(shù)已不能滿足煤炭生產(chǎn)、加工和利用等過程的要求。煤質(zhì)近紅外光譜分析技術(shù)是一種新興的煤質(zhì)快速檢測方法，可實現(xiàn)煤質(zhì)全元素的快速在線分析。由于該技術(shù)是一種間接分析方法，預測結(jié)果的準確性主要依賴于建模數(shù)據(jù)及方法。鑒于此，針對煤樣光譜數(shù)據(jù)存在的不穩(wěn)定因素多、維數(shù)高、特征變異范圍廣等問題，本書基于機器學習方法，建立相應(yīng)的煤質(zhì)近紅外光譜分析系統(tǒng)框架，并圍繞影響其應(yīng)用的四個關(guān)鍵問題展開研究，具體包括：建模樣本優(yōu)化篩選研究，煤樣光譜數(shù)據(jù)的恢復處理研究，煤樣光譜數(shù)據(jù)壓縮處理研究，煤樣光譜定性與定量分析方法研究。最后，據(jù)此構(gòu)建煤質(zhì)的快速在線分析模型并進行應(yīng)用研究。書中所形成的研究成果，近紅外光譜技術(shù)在煤質(zhì)快速在線分析方面的應(yīng)用，可大幅提高煤質(zhì)近紅外光譜分析模型的預測準確度，具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。

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