判别测试仪

故障的类别　　　1、气路部分的故障：气体输入不正常，气体的种类不对或纯度不够、气路泄漏、气路堵塞、气路的污染、气路部件的故障、流量设置不当、色谱柱问题等；　　2、主机电路部分故障：启动或初始化不正常、温度控制部分故障、键盘或显示部分故障、开关门不正常、量程衰减设置不当、其它功能性故障等。　　3、检测器输出信号不正常：无信号输出、输出信号零点偏移、输出信号不稳定、输信号数值不对等；　　4、其它故障：气源不正常、电网电压不正常、二次仪表不正常、机械类故障等。　　故障的判别　　1、基础：检查寻找故障原因的基础是充分掌握[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]气相色谱[/url]故障判别的方法。掌握故障判别方法的基础是熟悉和了解仪器各部分的组成、作用及工作原理； 2、输入与输出：通常每个仪器的每个部分、部件、甚至是零件都有它的输入与输出，输入一般是指该部分正常工作的前提，输出一般是指该部分所起的作用与功能。　　例如：FID放大器它的输入是FID检测器通过离子信号线传送过来的微电流信号，放大器的工作电压，以及放大器的调零电位器；它的输出是经过放大并送到二次仪表的电信号。判别放大器是否正常工作的方法是：　　A：如果是输入正常而输出不正常，故障肯定在放大器本身；　　B：如果输入输出均正常，则放大器正常；　　C：如果输入不正常，则放大器是否正常无法判定。　　3、收集与积累：积极收集维修资料、认真做好维修记录、不断积累各类故障判别的方法与经验，并了解、熟悉、掌握、牢记这些方法与经验。

老师让我用近红外发表文章，我打算用近红外做中药材的定性鉴别，看到文献上面说定性鉴别包括聚类分析，判别分析，主成分分析。我不太清楚我光是真伪鉴别需要做判别分析和主成分分析吗？最近下载了opus软件，是不是opus软件不能做判别分析和主成分分析呢？用了opus做定性测试，显示阈值1，阈值2，s和d。这些值是什么意思呢？大家都用的什么软件做真伪鉴别呢？希望大家帮帮我，十分感谢

请教各位高手，如何才能判别6063铝合金所采用的热处理方法：T5和T6？就是有一个6063铝合金样品，通过怎样的方法才能判断出其采用的是哪种热处理工艺(T5或T6)

如何判别产品的商标侵权？哪些途径？哪些方法？

测配合饲料或者预混合饲料中的铜、铁、猛、锌。国标中是干法灰化。国标中这样写"将坩埚放在电热板或者煤气炤上加热，直到试料完全炭化，将坩埚转移到550度预热15分钟的马弗炉中灰化3小时" 我想问下炭化可以用电炉吗？2000瓦的电炉开到多少功率，还有炭化结束的判别怎么判别，就是什么时候算是炭化结束。求指导，我现在炭化，开到1200w,预混料变黑了，冒烟的情况是一直不怎么明显，加热有气味产生。是不是稍微炭化下就可以了

如何看红外图上的官能团，怎样判别键的振动方式？

有什么理化方法可以判别硫磺姜?清洗过的姜能不能达到硫磺姜的感观效果?两者又有什么区别,如果有图的话希望能贴几张出来参考参考

请教：什么是菲涅耳条纹？在高分辨图像中如何判别？一般条纹区域的宽度大约为多少？在什么条件下会产生菲涅耳条纹？

怎样判别毛细管柱子性能好坏？

[size=3][font=宋体]用[/font][font=Times New Roman]SPSS[/font][font=宋体]做判别分析时，输入数据，选择[/font][font=Times New Roman]discriminant analysis [/font][font=宋体]后，系统出现报错，“[/font][font=Times New Roman]BACKEND ERROR : Unended group in table[/font][font=宋体]”[/font][/size][font=宋体][size=3]请高手帮忙，万分感谢！[/size][/font][font=宋体][size=3]另外，做判别分析，对分析样本的数量有要求吗，比如最少要求多少个样本？[/size][/font]

水果的有机磷农残的判别标准是否有国标？？

日常生活中如何判别奶制品的质量呢？

氩气在光谱分析中起着重要的作用，氩气的质量决定了分析的结果，但是你们是如何判别氩气质量（如纯度）的呢？有什么妙招请拿出来让大家分享。

做完曲线了，总的看看做的怎么样？那怎么最直观判别分析曲线的好坏？

街边地摊上卖着各种玩具，吸引不少儿童购买，可是如何判别这些是否低劣呢？

在网上查了一天所有教程都只到得vip值，后面怎么用建好的PLS-DA模型对未知样品判别分组？有朋友可以详细讲解一下么，文献里都不会讲在软件里怎么具体操作

如题。感觉自己思路太窄。依据混合油的红外光谱，如何判别其中包含了什么油？http://simg.instrument.com.cn/bbs/images/brow/em09508.gif

土壤“肥瘦”怎样进行判别？一看土壤颜色。肥土土色较深，而瘦土土色浅。二看土层深浅。肥土土层一般都大于60厘米，而瘦土相对较浅。三看土壤适耕性。肥土土层疏松，易于耕作；瘦土土层黏犁，耕作费力。四看土壤淀浆性及裂纹。肥土不易淀浆，土壤裂纹多而小；瘦土极易淀浆，易板结，土壤裂纹少而大。五看土壤保水能力。水分下渗慢，灌一次水可保持6～7天的为肥土地；不下渗或沿裂纹很快下渗的为瘦土。六看水质。水滑腻、黏脚，日照或脚踩时冒大泡的为肥土；水质清淡无色，水田不起泡，或气泡小而易散的为瘦土。七看夜潮现象。有夜潮，干了又湿，不易晒干晒硬的为肥土；无夜潮现象，土质板结硬化的为瘦土。八看保肥能力。供肥力强，供肥足而长久，或潜在肥力大的土壤均属肥土。九看植物。生长红头酱、鹅毛草、荠草等的土壤为肥土；长牛毛草、鸭舌草、三棱草、野兰花、野葱等的土壤均为瘦土。十看动物。有田螺、泥鳅、蚯蚓、大蚂蝗等为肥土；有小蚂蚁、大蚂蚁等的多为瘦土。新型控释肥料

0 引言 在模拟电子技术课程中，判别振荡电路能否产生振荡的步骤的是：先看直流通路，看放大器件是否工作在放大区；再看交流通路，看是台满足振荡条件。RC振荡也好，LC振荡电路也好，振荡条件为： AF=1 此条件可分解为振幅条件和相位条件，即：1 三点式振荡器的特点 所谓三点式振荡器，是指LC振荡器中选频网络有两个电容、一个电感或者两个电感、一个电容组成的振荡器。一般LC振荡电路在直流通路正常情况下判别能否振荡时由于振幅条件不便于判别，只看相位条件即可，只要相位条件满足，我们就说它能够振荡。振荡电路中的放大器可以是运放，也可以是由晶体管或者场效应管组成。对于由运放组成的电路，相位条件相对来说比较好判别；由晶体管或者场效应管组成的放大电路，要判别相位条件对学生来说有一定的难度。要正确判别相位条件需要先分析放大电路的组态，再看反馈信号与输出信号之间的相位差，两者判断错一个也得不到正确的结果。对此，根据多年来对模拟电子技术的讲解和对大量的振荡电路的分析，先把自己的一点总结供大家讨论。 我们知道，三点式选频网络中应该有两个电容、一个电感或者两个电感、一个电容组成，如图1所示，为方更叙述，现把选频网络中每两个[URL=http://www.midiqi.com/Shop/Product.asp?ClassId=15]电抗器[/URL] [URL=http://www.midiqi.com/Shop/ShowProduct.asp?ProductId=22389]限流电抗器XD1/2[/URL] 件的结点给出一编号。在分析由晶体管或者场效应管组成的三点式振荡电路时，先看直流通路，在直流通路正常的情况下，交流通路只需要观察是否满足射同基反(或者源同栅反)。下面结合具体的电路进行说明。2 电容三点式振荡电路 如图2和图3所示，是两个电容三点式的振荡电路。我们应用射同基反判断相位条件是否满足。先看图2，图2中晶体管的发射极接的是三点式选频网络的2端，集电极接的是1端，基极在交流通路中接地，所以基极相当于接的是3端。发射极与基极问接的单个选频器件是电容C2，发射极与集电极之间接的是电容Cl，发射极与其他两个电极之间接的是电抗性质相同的电容，所以射同已经满足；基极与发射极接的电容C2，基极与集电极之间接的单个选频器件是电感L，电感与电容是两个电抗性质相反的器件，所以基反也是满足的，图2电路支流通路正常，又满足射同基反的条件，所以是可以振荡的。再看图3。放大器的组态虽然与图2不同，按射同基反分析仍然满足射同基反，直流通路正常，该电路也可以振荡。如果用相位条件判别也是满足的。 如果用相位条件来判断图2和图3中两个电路，可以得到： 注意观察图2和图3，电容二点式电路中选频网络的2端是电容与电容的结点，1和3端是电容与电感的结点，所以分析电容三点式振荡电路的相位条件时只需要看选频网络的2端是否直接或者通过一电阻与发射极(或者场效应管的源极)相连，l和3端是否直接或者通过一电阻与基极和集电极相连。图2中符去掉基极电容Cb相位条件仍然满足，电路只要振幅条件满足仍可振荡。3 电感三点式振荡电路 图4所示是一个电感三点式的振荡电路。用同样的方法观察图中的电路发现晶体管的发射极与其他两个电极之间接的是电感，而基极与发射极之间接的是电感，与集电极之间接的是电容，满足射同基反，也就是满足相位条件，直流通路正常，在幅度条件满足的情况下可以进行正弦波振荡。用相位条件来判别可得到：观察图4，电感三点式电路中选频网络的2端是电感与电感的结点，1和3端是电感与电容的结点，所以分析电感三点式振荡电路的相位条件时只需要看选频网络的2端是否直接或者通过一电阻与发射极(或者场效应管的源极)相连，1和3端是否直接或者通过一电阻与基极和集电极相连。这与电容三点式的振荡电路判别方法相同。4 总结 三点式振荡电路是正弦波发生电路的一种，它与所有的正弦波振荡电路一样要遵守正弦振荡的条件，这里只是将它的相位条件变换为学生便于接受的形式。射同基反是在长期的教学中发现的规律，用它来分析三点式振荡电路能否振荡可以回避电路的组态，对学生来说判断是否满足射同基反要比判断是否满足相位条件简单得多。不足之处是这种方法目前也只由晶体管或者场效应管组成的单级三点式振荡电路适合，对其他类型的电路还需要继续探讨。本文来自：[URL=http://www.midiqi.com/Index.asp]买电器网[/URL] [URL=http://www.midiqi.com/Knowledge/Index.asp]知识库[/URL]

[size=4][color=#dc143c][b]1、【作者】：[/b][font=宋体]岳贤军[/font][b]【题名】：[/b][font=宋体]红外烟幕遮蔽条件下军用目标热像图的增强与判别[/font][b]【期刊】：[/b][font=宋体]南京理工大学硕士学位论文[/font][b]【年、卷、期、起止页码】：[/b][font=宋体]2003.(1):[/font][/color][/size][size=4][color=#dc143c][b]2、【作者】：[/b][font=宋体]于雪莲[/font][b]【题名】：[/b][font=宋体]复杂背景条件下红外运动目标的实时探测和跟踪技术[/font][b]【期刊】：[/b][font=宋体]南京理工大学硕士学位论文[/font][b]【年、卷、期、起止页码】：[/b][font=宋体]2004.7[/font][/color][/size]

在提取出主成分以后，想用BP网络做判别分析，可是程序方面不懂。求助！

热心的朋友： 我的GPC柱子标识流向的牌子没了，求教柱子进出口的判别方法？谢谢！我在0.5ml/L的流速下测试柱子两个方向的柱压相同，不知该怎么区分？

[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=152864]核分段逆回归集成线性判别分析用于质谱数据分类.caj[/url]摘 要 针对高维小样本质谱数据在构造模型时易产生的过拟合现象!变量间的严重共线性!及结构与性质间的非线性关系,采用了核分段逆回归()特征提取集成线性判别分析()新技术"首先以算法完成质谱数据的非线性特征提取,然后在由新特征矢量张成的低维空间构造样本类别的线性判别函数,负责各样本个体类别的判定"将2方法应用于软饮料的质谱数据分类,结果表明:该方法不仅适应质谱数据与性质间的非线性关系,而且可以更少!解释能力更强的特征变量取得更高的分类精度,并能实现在低维特征空间对数据的解释及可视化。

怎样判别居民分时电能表是否正常工作？（1）6：00---22：00这段时间内，有负载（用电）时，上计度器（或液晶显示屏上排）计数，脉冲指示灯为红色闪烁；　 1、　22：00---6：00这段时间内，有负载（用电）时，下计度器（或液晶显示屏下排）计数，脉冲指示灯为绿色闪烁。　　（2） 正常用电情况下，机电式分时电能表转盘自左向右转动，且脉冲指示灯闪烁；电子式分时电能表脉冲指示灯闪烁。

隔垫流失色谱图有什么特征，怎样判别鬼峰是由于隔垫流失造成的呢？能否提供一张由隔垫流失造成鬼峰的色谱图？

从那些方面可以简单判别毛细管柱子的热稳定好坏?

我是搞色谱的,还处于初级阶段,请问大家,如何判别峰的结尾部分是拖尾以及怎么鉴定峰的纯度?[em61]

近红外技术的诞生在水果产业技术方面产生两大效益。一是技术的升级换代。例如，以往是破坏性检测水果糖度，而现在实现了无损检测。二是填补空白。例如，以前没有任何一项技术可以无损检测树上果实的糖度，现在却已实现。近红外技术判别果实成熟度是以往判别方法和技术的升级，此类研究本应与以往技术进行关联论述，但很少有人论及近红外的检测指标与以往方法和技术之间的关系，本文试图回答这个问题。这篇文章有两个关键词：果实成熟度和近红外技术。第一个关键词果实成熟度。不知从何时开始，果实的成熟期被划分为 3类：可采成熟期、食用成熟期和生理成熟期。特别是生理成熟期被认为是水果内部种子已充分成熟，此时的果肉已经开始腐烂变质，不宜食用[sup][1,2][/sup]。本人的认知与之相反，应该先是生理成熟期而非最后。例如，洋梨系列，先是生理成熟并采摘，放置十天半月后方能食用。鉴于目前有关果实成熟度的描述和解释以及定义尚未统一的现状，本人认为从发育-成熟-后熟-催熟方面的描述更加科学，故介绍如下。所谓成熟(maturation)，是指果实发育成原本的大小，成分充实，处于收获状态，即食或通过催熟等方式后食用。成熟的果实仍然挂在树上，会进一步后熟(ripening)，加速着色和果肉软化，变成全熟(fullripe)状态。另外，收获成熟的果实后，果实会继续进一步成熟，也就是催熟(postharvest ripening)，再变成适熟(eating ripe)，迎来食用时期[sup][3][/sup]，如图1所示。[align=center][img=,400,291]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/4994682d-4330-4561-9c06-9f5779eee88d.jpg[/img][/align][align=center]图1 果实发育不同阶段示意图[/align]之所以讨论这个问题是因为成熟度决定着采收期，也就是生理成熟程度。果实种类不同采收期和采收方式也不同。例如，无花果只能成熟一个采收一个，而苹果可以成熟一个采收一个，也可以一次性采收。前者是边判断树上单个苹果成熟度边收获的方法，主要用于高品质或附加值高的早熟、中熟品种的收获。而后者则是在一个时期内集中收获，如“富士”等晚熟品种就用这个方法[sup][4][/sup]。过去，果实一个个采收，或集中收获后进行成熟度分级只能凭借目视判别，常用果实色卡与果实表皮颜色和底色等表观现象进行对比。当然，还有经验法。果实成熟度的本质是果实内部成分不断发生着生化和质构的变化，评价指标因果实而异，如（表1）。[align=center][img=,400,369]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/080939d8-a2f0-4a5a-8d62-07e6818ea03e.jpg[/img][/align]众所周知，近红外技术依据上述表1部分指标可以实现挂在树上的每个果实成熟度的判别，也可在线逐一检测每个果实的成熟度。由此涉及到第二个关键词，近红外技术。有关近红外技术判别果实成熟度的论文很多，绝大多数都是把评价指标与[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]直接关联进行建模分析，并未与现有评价体系进行呼应。近红外技术在判别果实成熟度方面是替代以往经验法或色卡比对法，是技术升级换代，并非填补空白。经过本人的努力，只检索到山根崇嘉[sup][5][/sup]和阪本大輔[sup][6][/sup]的论文中，总结归纳了果皮叶绿素与淀粉指数(starch index)、果皮底色（ground color）之间存在着相关关系，证明可以通过近红外技术检测果皮叶绿素含量判别果实成熟度的内涵。特此简述如下。山根等人利用近红外专用检测仪（おいし果，千代田電子工業（株））检测水果内部品质，针对丰水、幸水和秋月梨三种日系梨采集果实650～740 nm 的漫反射光谱，PLS建模得到果皮叶绿素预测值与实测值高度相关的结论，如图2所示。[align=center][img=,400,429]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/712d4d21-fbc2-4ba8-89aa-f2ed9887dcf4.jpg[/img][/align][align=center]图2 果皮叶绿素含量实测值与计算值的关系(2016年产)（左图） [/align][align=center]图3 用2017年“幸水”模型，验证2016年各品种叶绿素含量（右图）[/align]同时，作者还进行了叶绿素含量实测值和果皮底色之间的相关分析，如图4所示，并得出4个关系式。混合(粗实线) y = 0.0383 (x - 11.8825)[sup]2[/sup]+ 0.4274 (r[sup]2[/sup] = 0.944)幸水(实线) y = 0.0364 (x - 12.2582)[sup]2[/sup]+ 0.2770 (r[sup]2[/sup] = 0.937)丰水(短虚线) y = 0.0369 (x - 11.8198)[sup]2[/sup]+ 0.5599 (r[sup]2[/sup] = 0.953)秋月(长虚线) y = 0.0345 (x - 13.1957)[sup]2[/sup] - 0.0587 (r[sup]2[/sup] = 0.949)[align=center][img=,400,346]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/3436d70c-fd33-4687-b617-22a3ab7b718d.jpg[/img][/align][align=center]图4 叶绿素含量实测值与果皮底色关系[/align]由此可知，通过近红外技术检测日系梨果皮叶绿素含量就能替代现有果实色卡比对方法，实现无损判别梨果实的成熟度。除了上述两个关键词之外，特别值得一提的是果皮叶绿素的实测方法。叶绿素提取的方法很多，主要包括二甲基亚矾(DMSO)法、丙酮乙醇水混合液法、丙酮乙醇混合液法、创性传感检测法和无损预测法等，这些方法各有优势，且主要集中在叶片上。对梨果皮中的叶绿素的提取与含量测定已有相关报道，但研究结果中果皮的色素含量有较大差异，且不稳定[sup][7][/sup]。尤其是日系梨果皮表面被软木层（cork layer）所覆盖，必须去除软木层露出果皮方能取样测量果皮叶绿素。山根等人根据Porra(1989)的方法测定叶绿素含量[8]。首先对拟采样部位的软木层用透明胶带稍用力按压后再撕下来，以此反复至完全去除，就不会损伤露出表面。采样部位的果皮(已除去软木层)用陶瓷刀(CP-99，京瓷(株))将果皮剥至一定厚度(1.7 ~ 1.8 mm)，制成直径12mm的圆片果皮备用。然后在圆片果皮中央切出一处刀口，浸泡在1mL的N,N二甲基甲酰胺中，放置在约4°C的阴暗处24小时，提取。从提取液中取出果皮后，用5000 g进行3分钟的离心分离(CF15RX，(株)日立制作所)，用分光光度计(Bio spect -1600，(株)岛津制作所)测量澄清液646. 8nm，663.8 nm，以及没有叶绿素吸光的750.0 nm的吸光度作为悬浊度基线，来求得含量。叶绿素含量计算公式：叶绿素(a+b)含量(μgmL[sup]-1[/sup]) = 17.67 (A[sub]646.8[/sub] - A750.0) + 7.12 (A[sub]663.8[/sub] - A[sub]750.0[/sub])A：表示各波长的吸光度。除去软木层后，为了防止果皮褐变，需要进行一系列尽可能快的操作，同时，为了防止叶绿素的光分解，将提取液放入遮光箱，一直保管到测量结束。要想获得准确的近红外模型预测值，不但要注重光谱采集、预处理以及建模方法，还应同等重视实测值的正确获取，因为近红外的预测值精度永远不会超过实测值的精度。阪本等人针对6种苹果也进行了与山根等人研究思路非常类似的实验。不同的是评价指标，苹果除了果皮底色以外，还增加了淀粉指数。这里只以大家熟悉的富士苹果为例进行介绍和说明。由图5可知，富士苹果叶绿素的实测值与预测值相关系数高达r[sup]2[/sup]=0.967。叶绿素实测值与果皮底色和淀粉指数均呈曲线相关（图7，8）。同样，该实验说明通过近红外技术检测苹果果皮叶绿素含量可以替代现有经验法、果实色卡比对法、淀粉指数法，实现树上和在线无损检测判别果实的成熟度。[align=center][img=,400,401]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/ba36bcf2-0fe8-4f77-9218-21de823621fe.jpg[/img][/align][align=center]图5 富士苹果果皮叶绿素实测值与预测值之间的关系（2018年）[/align][align=center][img=,400,401]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/df29a190-95ed-4a72-a5dd-1af2e12503f9.jpg[/img][/align][align=center]图6 用2018年“北郎”模型预测2019年富士苹果的实测值与预测值的关系[/align][align=center][img=,400,393]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/bfc8a38c-31c4-43b8-9db1-9d7b47bda7cd.jpg[/img][/align][align=center]图7 富士苹果叶绿素实测值与果皮底色之间的关系[/align][align=center][img=,400,401]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/f89b531b-ff93-46e7-8785-640277e69640.jpg[/img][/align][align=center]图8 富士苹果实测叶绿素值与淀粉指数的关系[/align]综上所述，近红外技术检测所用的指标也许直接或间接与果实成熟度相关，该指标若能与以往方法或技术涉及的指标具有相关性，则可证明近红外技术可用于果实成熟度的判别。本文内容纯属个人思考和观点，受水平和能力所限，尚存诸多未尽事宜，仅供参考。参考文献：［1］孙梦梦，鞠皓，姜洪喆，等。水果成熟度无损检测技术研究进展［J］.食品与发酵工业，2023,49(17):354-362［2］黎丽莎等：近红外无损检测技术在水果成熟度判别中的应用研究，华东交通大学学报，Vol.38 No.6Dec.,2021［3］[url=https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=2631078&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https://search.rakuten.co.jp/search/mall/%E6%9E%9C%E6%A8%B9%E5%9C%92%E8%8A%B8%E5%AD%A6%E3%81%AE%E5%9F%BA%E7%A4%8E/?f=1&grp=product]果樹園芸学の基礎／伴野潔／山田寿／平智[/url]［4］石井雅樹：果実の収穫適期定量判定アプリの開発，http://www.tohoku-hightech.jp/file/seminar/kouen3.pdf石井雅樹：果実の収穫適期定量判定アプリの開発，http://www.tohoku-hightech.jp/file/seminar/kouen3.pdf［5］山根崇嘉等，ニホンナシにおける果皮のクロロフィル含量の非破壊計測，園学研．18 (3)：253–258．2019［6］阪本大輔等，リンゴにおける果皮のクロロフィル含量の非破壊計測，園学研．20 (1)：73–78．2021［7］吴悦菊等，梨果皮色素含量的测定方法研究，中国农学通报 2023,39(28):119-125［8］Porra, R. J., W. A. Thompson and P. E. Kriedemann. 1989. Determination of accurate extinction coefficients and simul taneous equations for assaying chlorophylls a and b extracted with for different solvents: verification of concentration of chlorophyll standards by atomic absorption spectroscopy.Biochim. Biophys. Acta 975: 384–394.[align=right][font=none][color=#333333]（文章来源：中国农业大学 韩东海教授）[/color][/font][/align][来源：仪器信息网] 未经授权不得转载[align=right][/align]

近红外光谱分析中异常值的判别与定量模型优化