王京华
- 作品数：2 被引量：12H指数：2
- 供职机构：中国石化更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：理学机械工程更多>>
- 基于不同波段对成品汽油的模式识别分析被引量：3
- 2010年
- 为了实现对输油管道上顺序输送不同牌号汽油(90#,93#,97#)时汽油间界面的区分,根据近红外光谱分析的基本原理,采用主成分分析-马氏距离(PCA-MD)模式识别方法,分析了700—1100nm波段和1100—1700nm波段3种不同牌号成品汽油的近红外光谱,并根据分析结果对汽油进行了分类。结果表明,使用1100—1700nm波段的汽油光谱分类结果较好,该方法可进一步鉴别汽油的质量。
- 姜黎张军陈哲余谦王京华
- 关键词：模式识别
- 基于近红外光谱技术成品汽油分类方法的研究被引量：9
- 2010年
- 在研究成品汽油的分类方法过程中,首先采用判别式聚类分析方法比较了700~1 100和1 100~1 700 nm两个波段范围判别模型的准确性,然后在识别模型准确性较高的波段（1 100~1 700 nm）采用主成分分析法（PCA）结合自组织竞争神经网络方法,对90#,93#和97#成品汽油建立定性识别模型。在建立定性模型前先用PCA法对原始数据进行主成分压缩。主成分分析结果表明,前3个主成分的累积可信度已达97%,取前3个主成分的32个波长点的吸光度作为神经网络的输入,建立三层自组织竞争神经网络模型。神经网络模型的学习参数为0.01,网络训练迭代次数为500。结果表明,基于主成分分析结合自组织竞争神经网络方法建立的近红外光谱鉴别成品汽油的模型鉴别准确率高、方法可行。
- 张军姜黎陈哲余谦梁静秋王京华
- 关键词：近红外光谱主成分分析自组织竞争神经网络汽油
