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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 总被引：13，自引：1，他引：12
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。 相似文献
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针对系统系效能的综合评估问题,基于模糊ANP提出了一种新算法.考虑到效能之间的关联性,建立起分级式网络化效能评价指标系统系,实现了系统系(SoS)到子系统,再到系统功能之间的逐级映射,进而得到系统系效能评估的层次模型.采用改进模糊指数标度的网络分析法定量计算系统功能对系统系效能的权重,得到系统功能对系统系效能的贡献度.最后以微电网构成的电力系统为例验证分析,证明所提算法的有效性. 相似文献
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论述了将自适应神经网络,结合内模控制,建立校正模型,应用手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(800～2 300 nm)内,校正样品舜口验证样品的均方偏差均小于1×10-6. 相似文献
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