数据集概述
该数据集包含二百零八条烃类混合物的近红外光谱与密度数据，曾用于偏最小二乘法等化学计量学工具的混合物性质预测，支持Matlab、Python等主流数据处理框架导入分析。
文件详解
- 说明文档：
- README-Duval_L_2025_zenodo_MLNIRdata.pdf：PDF格式，数据集描述文档
- 光谱数据文件（CSV格式）：
- MLNIR_matrixX_NirSpectrumDataAxis.csv：光谱数据轴信息
- MLNIR_matrixX_NirSpectrumData.csv：原始光谱数据
- MLNIR_matrixX_NirSpectrumDerivative.csv：光谱导数数据
- MLNIR_matrixX_NirSpectrumDerivativeAxis.csv：光谱导数轴信息
- 密度数据文件（CSV格式）：
- MLNIR_matrixY_NirPropertyDensityNormalized.csv：归一化密度数据
- 综合数据文件：
- MLNIRdata_matrixXY_NirSpectrum_DensityNormalized.mat：MATLAB格式，光谱与密度综合数据
- 代码文件：
- MLNIRdata_Display.m：MATLAB脚本，用于数据展示
- 图像文件：
- MLNIRdata_original-spectrum-sg-derivative-density.png：PNG格式，原始光谱、导数与密度可视化图
数据来源
Zenodo（https://doi.org/10.5281/zenodo.16781223）
适用场景
- 化学计量学研究：偏最小二乘法等算法的性能验证与优化
- 机器学习模型训练：回归、聚类等任务的数据集
- 信号处理分析：光谱数据的预处理与特征提取方法研究
- 数据科学教学：近红外光谱数据分析的教学案例
- 人工智能应用：烃类混合物性质预测模型的开发与测试
