采用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术结合偏最小二乘判别分析（PLS-DA）对新疆、青海和俄罗斯的白色软玉进行产地研究。
选取产自新疆（和田、于田、且末）、青海（格尔木）、俄罗斯（贝加尔湖）的146个白色软玉样品作为样品集，从样品集中随机抽取111个样品作为校正集，用于建立PLS-DA识别模型，剩余35个样品作为验证集，用于检验PLS-DA识别模型的预测效果。
采用LIBS对三个产地的软玉样品进行成分分析，选择Na、K、Al、Li、Be、Mn、Sr、Zr、Ba、Y、Ce作为目标元素，并选取589.995，766.490，396.152，670.793，313.042，257.610，407.771，389.138，455.403，437.493，401.239nm处的谱线作为目标元素的分析谱线，选取Si元素作为内标元素，以其在288.158nm处的谱线作为内标元素分析谱线，分别计算各目标元素与内标元素的谱线强度的比值Rx，由Rx组成自变量矩阵，用于模型的建立与预测。
实验结果表明，采用LIBS结合PLS-DA建立的产地识别模型，其校正自变量和验证自变量与实际分类变量的相关系数都大于0.9
选取产自新疆（和田、于田、且末）、青海（格尔木）、俄罗斯（贝加尔湖）的146个白色软玉样品作为样品集，从样品集中随机抽取111个样品作为校正集，用于建立PLS-DA识别模型，剩余35个样品作为验证集，用于检验PLS-DA识别模型的预测效果。
采用LIBS对三个产地的软玉样品进行成分分析，选择Na、K、Al、Li、Be、Mn、Sr、Zr、Ba、Y、Ce作为目标元素，并选取589.995，766.490，396.152，670.793，313.042，257.610，407.771，389.138，455.403，437.493，401.239nm处的谱线作为目标元素的分析谱线，选取Si元素作为内标元素，以其在288.158nm处的谱线作为内标元素分析谱线，分别计算各目标元素与内标元素的谱线强度的比值Rx，由Rx组成自变量矩阵，用于模型的建立与预测。
实验结果表明，采用LIBS结合PLS-DA建立的产地识别模型，其校正自变量和验证自变量与实际分类变量的相关系数都大于0.9
2023/7/27 20:56:48
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在网上下载的一些关于PLS和光谱预处理的matlab程序，程序比较多，都放在一起的，有需要的可以看看
2023/6/15 1:09:19
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文件内搜罗KRR、KPCA、KPCR以及KPLS的相关法度圭表标准，其中KPLS相关法度圭表标准又搜罗KerSIMPLS以及KerNIPALS可供遴选，他们是用不合方式盘算的PLS。
同时文件中另有一个例子，分别使用这些法度圭表标准实现sin函数的拟合，明晰易懂。
同时文件中另有一个例子，分别使用这些法度圭表标准实现sin函数的拟合，明晰易懂。
2023/4/5 5:39:31
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本人常用的程序解压直接可用：偏最小二乘法PLS遗传算法GA代码工具箱MATLAB包括各种调用函数及实现代码和使用说明书iplssipls实现代码
2017/1/19 17:07:39
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成份分析(PRINCIPALCOMPONENTANALYSIS)、回归分析(PLS1、PLS2、PCR、MLR)、预测及VALIDATION、分类（SIMCA）、材料管理、变异数分析ANOVA、实验设计（Fractionalandfactorialdesign）、Placket-Burmann、BoxBehnken、CentralComposite，ResponseSurfaceAnalysis、Chemometrics、PCA、PCR、PLS，即时预测您的回归模式。
2019/11/9 17:05:57
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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