简介：研究应用傅里叶变换近红外光谱法快速测定烟叶中氨基酸含量的可行性,使用偏最小二乘法（PLS）为建模方法,选择3800-8000cm-1谱段,采用二阶导数和NorrisDerivative滤波法进行光谱预处理,建立了烟叶中氨基酸含量的近红外预测模型。采用留一（leave-one-out）交叉验证法进行建模,并以校正集样品的交叉验证相关系数（R）和均方差（RMSECV）为指标优化光谱预处理方法和模型参数,确定最佳预测模型。将近红外光谱技术与常规标准检测方法相比较,结果表明,近红外光谱技术可以较为准确的测定烟叶中氨基酸的含量。
简介：提出一种解决大规模非负矩阵分解的分布式算法.非负矩阵分解一直是矩阵分解领域中的热点问题之一,已有一些相关的算法.但是,对于大规模的非负矩阵,至今尚无高效的方法.本文采用近来解决大数据的分布式思想和并行式计算方法,并将它们与传统的矩阵分解算法相结合,提出一种基于并行式计算的分布式网络算法,以此实现大规模的非负矩阵分解问题.实验结果表明,所提出的算法较一般的分布式算法与集中式矩阵分解的算法更加有效和快速.
近红外光谱技术检测烟叶中的氨基酸
非负矩阵分解的分布式算法
