CAJ | 학술논문

针对混合气体组分浓度分析中海量训练样本的获取、分析精度及实时在线分析等问题,将支持向量机这一新的信息处理方法和红外光谱分析法结合,提出了混合气体分布模式的慨念.在此基础上,采用先进行混合气体分布模式识别,然后再进行混合气体分析的思路,在大量调查的基础上,研究探索了实际应用中可能出现的混合气体分布模式,确定60种混合气体分布模式,共计6 000个混合气体红外光谱数据样本用于模型的训练与检验.采用SMO算法实现了减量和增量的在线学习,最终建立了基于SVM的混合气体分布模式红外光谱在线识别模型.模型由模式识别和结果输出2层组成,模式识别层完成混合气体模式分布模式识别任务;结果输出层由60个SVM校正模型组成,完成具体的浓度分析任务.实验结果表明,该方法对混合气体分布模式的正确识别率不低于98.8%,可在小样本条件下对混合气体的分布模式进行在线识别,可在线实时加入新的混合气体分布模式,具有实际应用价值.
침대혼합기체조분농도분석중해량훈련양본적획취、분석정도급실시재선분석등문제,장지지향량궤저일신적신식처리방법화홍외광보분석법결합,제출료혼합기체분포모식적개념.재차기출상,채용선진행혼합기체분포모식식별,연후재진행혼합기체분석적사로,재대량조사적기출상,연구탐색료실제응용중가능출현적혼합기체분포모식,학정60충혼합기체분포모식,공계6 000개혼합기체홍외광보수거양본용우모형적훈련여검험.채용SMO산법실현료감량화증량적재선학습,최종건립료기우SVM적혼합기체분포모식홍외광보재선식별모형.모형유모식식별화결과수출2층조성,모식식별층완성혼합기체모식분포모식식별임무;결과수출층유60개SVM교정모형조성,완성구체적농도분석임무.실험결과표명,해방법대혼합기체분포모식적정학식별솔불저우98.8%,가재소양본조건하대혼합기체적분포모식진행재선식별,가재선실시가입신적혼합기체분포모식,구유실제응용개치.