摘要

采用衰减全反射傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)对涂有不同羧基丁苯胶乳含量的轻涂纸表面进行测定,选取羧基丁苯胶乳在波数为2922 cm-1、1028 cm-1、756 cm-1和699 cm-14处特征吸收峰并使用红外光谱软件计算其峰面积,由此得到不同胶乳含量与这4处吸收峰峰面积之间的关系;分别采用多项式曲线拟合(PCF)、偏最小二乘回归(PLS regression)和广义回归神经网络(GRNN)进行建模,并对3种模型的预测效果进行比较。结果表明,轻涂纸涂层中的ATR-FTIR信息可以用来测定轻涂纸涂层中的羧基丁苯胶乳含量,3种预测模型中,GRNN方法具有最佳的预测效果,偏差最小(最大偏...