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基于支持向量机的柴油十六烷值近红外光谱测量方法
引用本文:姚肖刚,戴连奎,方骏.基于支持向量机的柴油十六烷值近红外光谱测量方法[J].化工自动化及仪表,2004,31(2):48-51.
作者姓名:姚肖刚  戴连奎  方骏
作者单位:工业控制技术国家重点实验室,浙江大学,智能系统与决策研究所,浙江,杭州,320027
摘    要:提出一种基于最小二乘支持向量机(LS SVM)的柴油十六烷值近红外光谱测量方法。该方法用聚类分析法对训练样本进行了一次筛选,然后用最小二乘支持向量机建立柴油十六烷值的预测模型。实验结果表明该方法不仅可以显著减少计算时间,在预测精度上比常用的多元线性回归和偏最小二乘等方法有显著提高。

关 键 词:最小二乘支持向量机  聚类分析  近红外光谱  柴油十六烷值
文章编号:1000-3932(2004)(02)-0048-04
修稿时间:2003年10月22

Diesel Cetane Number Measurement with NIR Spectroanalysis Using LS-SVM
YAO Xiao-gang,DAI Lian-kui,FANG Junof Intelligent Systems andDecision Making,Zhejiang University,Hangzhou ,China.Diesel Cetane Number Measurement with NIR Spectroanalysis Using LS-SVM[J].Control and Instruments In Chemical Industry,2004,31(2):48-51.
Authors:YAO Xiao-gang  DAI Lian-kui  FANG Junof Intelligent Systems andDecision Making  Zhejiang University  Hangzhou  China
Affiliation:YAO Xiao-gang,DAI Lian-kui,FANG Junof Intelligent Systems andDecision Making,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China)
Abstract:A novel method applied to near-infrared(NIR)spectroscopy diesel cetane number prediction is presents.The method is based on least square support vector machine(LS-SVM).The prediction model is built on a training set selected by clustering method.Experiment results show that the proposed method has evident advantage over the classical methods such as multi-variant linear regression and partial least square.
Keywords:least square support vector machine  cluster analysis  near-infrared spectroscopy  diesel cetane number
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