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基于近红外光谱技术成品汽油分类方法的研究
被引量：
8
1
作者
张军
姜黎
+3 位作者
陈哲
余谦
梁静秋
王京华
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第10期2654-2657,共4页
在研究成品汽油的分类方法过程中,首先采用判别式聚类分析方法比较了700~1 100和1 100~1 700 nm两个波段范围判别模型的准确性,然后在识别模型准确性较高的波段（1 100~1 700 nm）采用主成分分析法（PCA）结合自组织竞争神经网络方法,对...
在研究成品汽油的分类方法过程中,首先采用判别式聚类分析方法比较了700~1 100和1 100~1 700 nm两个波段范围判别模型的准确性,然后在识别模型准确性较高的波段（1 100~1 700 nm）采用主成分分析法（PCA）结合自组织竞争神经网络方法,对90#,93#和97#成品汽油建立定性识别模型。在建立定性模型前先用PCA法对原始数据进行主成分压缩。主成分分析结果表明,前3个主成分的累积可信度已达97%,取前3个主成分的32个波长点的吸光度作为神经网络的输入,建立三层自组织竞争神经网络模型。神经网络模型的学习参数为0.01,网络训练迭代次数为500。结果表明,基于主成分分析结合自组织竞争神经网络方法建立的近红外光谱鉴别成品汽油的模型鉴别准确率高、方法可行。
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关键词
近红外光谱
判别式聚类分析
主成分
分析
自组织竞争神经网络
汽油
在线阅读
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职称材料
题名
基于近红外光谱技术成品汽油分类方法的研究
被引量：
8
1
作者
张军
姜黎
陈哲
余谦
梁静秋
王京华
机构
暨南大学
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
中国石化总公司广州分公司
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第10期2654-2657,共4页
基金
国家(863计划)项目(2009AA04Z315)资助
文摘
在研究成品汽油的分类方法过程中,首先采用判别式聚类分析方法比较了700~1 100和1 100~1 700 nm两个波段范围判别模型的准确性,然后在识别模型准确性较高的波段（1 100~1 700 nm）采用主成分分析法（PCA）结合自组织竞争神经网络方法,对90#,93#和97#成品汽油建立定性识别模型。在建立定性模型前先用PCA法对原始数据进行主成分压缩。主成分分析结果表明,前3个主成分的累积可信度已达97%,取前3个主成分的32个波长点的吸光度作为神经网络的输入,建立三层自组织竞争神经网络模型。神经网络模型的学习参数为0.01,网络训练迭代次数为500。结果表明,基于主成分分析结合自组织竞争神经网络方法建立的近红外光谱鉴别成品汽油的模型鉴别准确率高、方法可行。
关键词
近红外光谱
判别式聚类分析
主成分
分析
自组织竞争神经网络
汽油
Keywords
Near infrared spectroscopy
Discriminant cluster analysis
Principal component analysis
Self-organizing competitive neural network
Gasoline
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
O433.1 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于近红外光谱技术成品汽油分类方法的研究
张军
姜黎
陈哲
余谦
梁静秋
王京华
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
8
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