基于神经网络内模控制的近红外光谱定量分析方法

• 作者: 孙国琴 张存洲 钱平
• 来源期刊: 西安石油大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 近红外光谱 自适应神经网络 内模控制 定量分析
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 化学与化工
• 页码范围: 56-60
• 页数: 5页
• 分类号: TE622.1+4
• 字数: 3226字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-064X.2009.01.014

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张存洲	南开大学泰达应用物理学院	53	388	12.0	17.0
2	孙国琴	上海应用技术学院机械与自动化工程学院	11	85	3.0	9.0
3	钱平	上海应用技术学院机械与自动化工程学院	63	292	10.0	15.0