定量近红外光谱分析中应用自适应神经网络法建立校正模型

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论述了将自适应神经网络,结合内模控制,建立校正模型,应用于定量近红外光谱法测定石油化工产品中各组分的可行性。试验中,以dSPACE硬件平台为基础,以直馏柴油、加氢精制柴油和催化裂解柴油为校正模型的训练样本,对自适应神经网络校正模型作检验。试验结果表明:该方法响应速度快、误差小、鲁棒性强,在近红外长波区(800-2300nm)内,校正样品和验证样品的均方偏差均小于1×10^-6。
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