近红外光谱法定性分析内燃机油的粘度特性

• 作者: 冯新泸 杨庭栋
• 来源期刊: 合成润滑材料
• 学科: 化学
• 关键词: Kohonen神经网络 近红外光谱 内燃机油 粘度指数 定性分析
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 分析与评价
• 页码范围: 13-16
• 页数: 4页
• 分类号: O657.33
• 字数: 2368字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4364.2004.01.004

摘要

根据近红外光谱表征的内燃机油结构族组成信息,采用Kohonen神经网络数据处理数学模型,预测了内燃机油的粘度指数,结果表明Kohonen神经网络是1种有效的定性分析内燃机油粘度特性的工具,内燃机油的组成与粘度特性有良好的相关性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯新泸		58	343	11.0	14.0
2	杨庭栋		1	3	1.0	1.0