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本发明属于光谱分析技术领域，公开了基于多学习器混合集成的近红外光谱水分含量测量方法，包括以下步骤：步骤1、收集近红外光谱数据和相应的水分含量，获得训练集和验证集：步骤2、从收集的训练集中通过随机采样的方式获得三个新的训练集，分别用于训练PLS、SVM、DT基学习器，步骤3、建立符合物理知识的近红外光谱水分含量预测模型；步骤4、将在线测量的近红外光谱输入到建立好的模型中，即可得到水分含量的实时预测值。通过本发明实现在复杂的实际工业场景中准确测量流化床干燥过程中的水分含量。

本发明涉及材质识别领域，公开了一种基于近红外光谱波谷两侧斜率的塑料材质识别方法，包括以下步骤：S1：准备若干种不同材质的塑料样品组；S2：通过近红外光谱仪获取各材质的塑料样品组的反射率随波长的变化曲线；S3：通过对各材质的塑料样品组的反射率随波长的变化曲线进行分析，获取各材质的代表曲线；S4：通过指定模块选择指定材质；S5：通过对各材质的代表曲线和指定材质进行分析，获得特征波长范围和对应特征波长；S6：通过获得待检测塑料的特征波长范围内对应特征波长两侧斜率，判断是否为指定材质；在检测过程中，仅需通过获得待检测塑料的特征波长范围内的红外光谱即可快速判断出是否为指定材质的塑料；提高了检测效率。

本发明提供了一种傅里叶近红外干涉信号虚拟生成评价方法及系统,所述方法包括获取实验样本,采集实验样本的干涉信号;对初始样本数据进行平滑处理,以得到样本真实数据;将样本真实数据输入预设虚拟生成模型中进行数据扩充,将数据扩充得到的数据作为样本虚拟数据;基于预设评价算法对样本虚拟数据进行数据评价,以得到样本虚拟数据的评价值,基于评价值对样本虚拟数据进行筛选,以得到可用虚拟数据,本发明通过改进传统的预设虚拟生成模型扩充了真实样本的数量,丰富了样本的特征信息,填补了样本之间的信息间隙,同时针对真实数据与虚拟数据从相似性、合理性和多样性的角度进行评估分析,有助于后续的样本分析。

本实用新型涉及压样装置技术领域，且公开了一种近红外光谱用压样装置，包括：底座，所述底座的上方设有安装架，所述安装架的两侧均通过轴承与底座的内壁相连；步进电机，设置于安装架的表面，所述步进电机的转子同轴安装有丝杆；安装座，设置于丝杆的表面，所述安装座与丝杆的表面旋接；安装板，设置于安装座的上方，所述安装板的表面旋接有定位杆，所述定位杆的底端通过轴承安装有压紧块。通过将样品放入安装座的表面，启动步进电机能够调节样品的位置，使得样品所要扫描的部位能够移动至扫描器处，工作人员也无需花费时间对样品进行拆卸再将所要扫描的部分安装至扫描器的下方，方便了工作人员的使用力。