批量甜玉米低场核磁共振数据的统计分析

• 作者: 朱将伟 李云飞 邵小龙
• 来源期刊: 上海交通大学学报
• 学科: 化学
• 关键词: 统计分析系统 批量数据 指数拟合 主成分分析 偏最小二乘回归法
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 化学工程
• 页码范围: 144-148
• 页数: 5页
• 分类号: O657
• 语种: 中文

摘要

以烫漂甜玉米的低场核磁共振数据为例,采用统计分析系统(SAS)得到烫漂温度对甜玉米中水分分布的影响规律,利用SAS批量读入数据并对数据进行多指数模型拟合、主成分分析和偏最小二乘法模型预测,提供了相应的SAS代码.结果表明,当弛豫时间为450～750和50～70 ms时,相应水组分的弛豫强度分数随处理温度的变化而呈现出一定的变化规律;烫漂温度可初步划分为3个温度段,即20～40、50～70和80～100℃;束缚水含量模型具有较高的预测准确性(决定系数R2=0.974,标准差RMSECV=0.32%);SAS方法在批量数据处理过程中具有较高分析和处理数据的能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李云飞		103	1410	21.0	32.0
2	朱将伟		8	86	6.0	8.0
3	邵小龙		4	90	3.0	4.0