| 蝙蝠算法优化近红外光谱校正模型测定柴油黏度 |
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| 引用本文： | 胡振,陈素彬,张晓琪,唐天国,杨华.蝙蝠算法优化近红外光谱校正模型测定柴油黏度[J].当代化工,2019,48(3). |
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| 作者姓名： | 胡振 陈素彬 张晓琪 唐天国 杨华 |
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| 作者单位： | 南充职业技术学院,四川南充,637131;南充职业技术学院,四川南充,637131;南充职业技术学院,四川南充,637131;南充职业技术学院,四川南充,637131;南充职业技术学院,四川南充,637131 |
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| 基金项目： | 18ZB0316;ZRB1704 |
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| 摘 要： | 为了提高近红外光谱定量分析的精度和效率,提出以改迚二迚制蝙蝠算法同步优化参数和特征波长的LS-SVM模型。首先将动态速度权重和Cauchy随机扰动融入蝙蝠算法,幵用V-shaped函数将其离散化,得到WCBBA算法;然后以RMSECV为适应度函数,用WCBBA算法对LS-SVM模型的参数和特征波长迚行同步优化;最后根据优化结果建立近红外光谱定量校正模型,幵用于180个柴油样本的运动黏度测定。结果表明,该模型的各项性能指标优异,能够用于实际检测工作。
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| 关 键 词： | 蝙蝠算法 近红外光谱 定量模型 参数优化 特征波长 |
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