基于神经网络内模控制的近红外光谱定量分析方法OA北大核心CSTPCD
Quantitative analysis of near infrared spectroscopy based on neural network internal model control method
以近红外光谱法为基础测定方法,结合内模控制,论述了采用自适应神经网络建立校正模型测定石油化工产品组成的可行性.基于dSPACE硬件平台,实验以直馏柴油、加氢精制柴油和催化裂化柴油为校正模型的训练样本,对自适应神经网络校正模型进行了检验,实验结果表明:该方法响应快、误差小、鲁棒性强,在近红外长波区内,校正样品和验证样品的均方误差小于10-6.
钱平;孙国琴;张存洲
上海应用技术学院,机械与自动化工程学院,上海,200235上海应用技术学院,机械与自动化工程学院,上海,200235南开大学,泰达应用物理学院,天津,300457
能源科技
近红外光谱自适应神经网络内模控制定量分析
《西安石油大学学报（自然科学版）》 2009 (1)
56-60,5
上海市教委自然科学基金(编号:050Z10)资助
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