人工神经网络用于近红外光谱测定柴油闪点

• 作者: 殷宗玲 王艳斌 袁洪福 陆婉珍 齐洪祥
• 来源期刊: 分析化学
• 学科: 化学
• 关键词: 人工神经网络 近红外光谱 校正 柴油 闪点
• 年，卷（期）: 2000,（9）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 1070-1073
• 页数: 4页
• 分类号: O65
• 字数: 2612字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-3820.2000.09.004

摘要

采用主成分-人工神经网络对不同馏程柴油的近红外光谱进行校正,预测其闪点.采用监控集控制网络训练过程,以避免过训练.探讨了人工神经网络(ANN)、直接线性连接人工神经网络(LANN)的校正效果,并与局部权重回归(LWR)、主成分回归(PCR)及偏最小二乘(PLS)等校正方法进行了比较,认为人工神经网络及直接线性连接人工神经网络具有较好的准确性及抗干扰性,可以用于较宽的样品范围,是解决非线性关联的较好手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁洪福		41	2364	24.0	41.0
2	陆婉珍		72	3672	32.0	60.0
3	殷宗玲		2	62	2.0	2.0
4	王艳斌		10	453	8.0	10.0
5	齐洪祥		1	59	1.0	1.0