光学精密工程
光學精密工程
광학정밀공정
OPTICS AND PRECISION ENGINEERING
2014年
2期
296-303
,共8页
近红外光谱%柴油检测%独立分量分析法%稀疏分量分析法%盲源分离
近紅外光譜%柴油檢測%獨立分量分析法%稀疏分量分析法%盲源分離
근홍외광보%시유검측%독립분량분석법%희소분량분석법%맹원분리
near-infrared spectroscopy%diesel quality detection%Independent Component Analysis (ICA)%Sparse Component Analysis(SCA)%Blind Source Separation(BSS)
由于光谱盲源分离中的独立分量分析方法(ICA)在柴油品控参数近红外光谱定量分析时预测效果不理想,稳定性不高,本文提出了一种在稀疏特性下的盲源分离近红外光谱分析思路——近红外光谱稀疏分量分析法,并用该方法预测了柴油沸点、密度、芳烃总量等品控参数.首先利用柴油校正集光谱样本训练冗余字典并完成光谱在该字典下的稀疏变换,接着完成混合矩阵估计,最后用混合矩阵与柴油品控参数建立同归预测模型.针对混合矩阵估计中光谱稀疏度不为一时聚状特征模糊导致无法确定聚类数的问题,提出将AP聚类算法应用于聚类过程.实验表明,近红外光谱稀疏分量分析法对柴油沸点、密度、芳烃总量预测的相关系数(R)、预测均方根误差(RMSEP)分别达到了98.91％,99.68％,99.43％和2.84,0.88×10-3,0.59,性能优于ICA及全谱偏最小二乘(PLS)等传统方法.该方法可作为一种柴油品控参数检测的有效盲源分离定量分析方法,并可推广于其它光谱检测领域.
由于光譜盲源分離中的獨立分量分析方法(ICA)在柴油品控參數近紅外光譜定量分析時預測效果不理想,穩定性不高,本文提齣瞭一種在稀疏特性下的盲源分離近紅外光譜分析思路——近紅外光譜稀疏分量分析法,併用該方法預測瞭柴油沸點、密度、芳烴總量等品控參數.首先利用柴油校正集光譜樣本訓練冗餘字典併完成光譜在該字典下的稀疏變換,接著完成混閤矩陣估計,最後用混閤矩陣與柴油品控參數建立同歸預測模型.針對混閤矩陣估計中光譜稀疏度不為一時聚狀特徵模糊導緻無法確定聚類數的問題,提齣將AP聚類算法應用于聚類過程.實驗錶明,近紅外光譜稀疏分量分析法對柴油沸點、密度、芳烴總量預測的相關繫數(R)、預測均方根誤差(RMSEP)分彆達到瞭98.91％,99.68％,99.43％和2.84,0.88×10-3,0.59,性能優于ICA及全譜偏最小二乘(PLS)等傳統方法.該方法可作為一種柴油品控參數檢測的有效盲源分離定量分析方法,併可推廣于其它光譜檢測領域.
유우광보맹원분리중적독립분량분석방법(ICA)재시유품공삼수근홍외광보정량분석시예측효과불이상,은정성불고,본문제출료일충재희소특성하적맹원분리근홍외광보분석사로——근홍외광보희소분량분석법,병용해방법예측료시유비점、밀도、방경총량등품공삼수.수선이용시유교정집광보양본훈련용여자전병완성광보재해자전하적희소변환,접착완성혼합구진고계,최후용혼합구진여시유품공삼수건립동귀예측모형.침대혼합구진고계중광보희소도불위일시취상특정모호도치무법학정취류수적문제,제출장AP취류산법응용우취류과정.실험표명,근홍외광보희소분량분석법대시유비점、밀도、방경총량예측적상관계수(R)、예측균방근오차(RMSEP)분별체도료98.91％,99.68％,99.43％화2.84,0.88×10-3,0.59,성능우우ICA급전보편최소이승(PLS)등전통방법.해방법가작위일충시유품공삼수검측적유효맹원분리정량분석방법,병가추엄우기타광보검측영역.
