【摘 要】
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针对航空煤油中总酸值量较小,在近红外定量分析时有用信息易被干扰的问题,采用误差反向传播神经网络(BP-ANN)建立航空煤油总酸值近红外光谱分析模型。根据模型校正集预测偏差
【机 构】
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海军航空工程学院研究生管理大队,海军航空工程学院飞行器工程系
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针对航空煤油中总酸值量较小,在近红外定量分析时有用信息易被干扰的问题,采用误差反向传播神经网络(BP-ANN)建立航空煤油总酸值近红外光谱分析模型。根据模型校正集预测偏差最小原则,确定了隐含层神经元个数、学习效率等参数。用建立的网络模型预测了验证集样品总酸值,预测的相关系数R2为0.9778,预测标准偏差(RMSEP)为0.00066。结果表明,该方法适于对航空煤油总酸值进行快速、准确的定量分析,并且与偏最小二乘法(PLS)预测模型进行对比预测精度更高。
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