上海市自然科学基金(050Z10)
- 作品数：3 被引量：49H指数：1
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- 基于近红外光谱技术的石油组分定量分析新方法被引量：47
- 2008年
- 针对石油化工产品生产控制和质量检查的需要,为提高测定产品组成的效率,将近红外光谱法作为基础测定方法,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,测定其中饱和烃、胶质、单环芳烃、双环芳烃、三环芳烃和环烷烃的组成,论述了采用模糊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,用验证样本对模糊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。该方法可用于石油化工产品的生产工艺研究中。
- 钱平孙国琴张存洲
- 关键词：近红外光谱模糊神经网络
- 基于神经网络内模控制的近红外光谱定量分析方法被引量：1
- 2009年
- 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.
- 钱平孙国琴张存洲
- 关键词：近红外光谱自适应神经网络内模控制
- 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被引量：1
- 2009年
- 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。
- 孙国琴钱平张存洲
- 关键词：近红外光谱自适应神经网络内模控制
