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在润滑油酸值进行红外光谱法测定中,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立了酸值的定量预测模型。用Kennard-Stone方法将30个样本划分为训练集(24个样本)和验证集(6个样本),进行定量预测,并与偏最小二乘法和径向基函数神经网络所建模型的预测进行比较。结果表明:LS-SVM所建模型的预测标准偏差(SEP)最小,仅为0.002;预测值的相对误差为1.3%~5.3%。由此认为LS-SVM所建模型的训练和预测结果均优于其余两种方法所建模型。对5个未知样品的分析结果表明:LS-SVM模型的预测值与化学法实测值之间的相对误差(1.2%~3.1%)也较少。 相似文献
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应用正交试验设计法,以测定胺类燃料中水分为实例进行近红外光谱(NIR)建模参数的优化选择。以样本集划分方法、校正集比例、光谱预处理方法和波段选择等作为因素进行正交设计,分别建立校正模型,以验证集的标准预测偏差(SEP)为正交试验结果。通过正交试验结果分析,确定最佳建模参数,并且围绕最大影响因素进行优化调整,使预测模型的稳健性和测量结果的准确性得到提高。 相似文献
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卡尔费休滴定法测定液体推进剂混胺燃料中水分 总被引:1,自引:0,他引:1
液体推进剂混胺燃料中作为主要组分存在的三乙胺使其显示较高的碱性,对用卡尔费休滴定法测定其水分含量时产生干扰。提出了在试样的甲醇滴定介质中加入一定量的乙酸,保持液体混胺试样和乙酸的体积比小于或等于3比5,达到使滴定介质的酸度控制在最佳pH范围5~6之间。经此操作,由三乙胺的高碱度引起的干扰可消除。对已知水分含量的混胺试样按方法进行分析,算得其水分测定值的相对标准偏差(n=12)为2.1%。取不同批号的混胺试样7件,按方法进行分析并用标准气量法对结果进行校核。两种方法测定结果的相对偏差在-0.023%~0.033%之间。又根据t-检验法的结果认定,两方法所得测定值之间不存在显著差异。 相似文献
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采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱法分析航空煤油初馏点的数学模型。重点研究了光谱预处理方法和建模波段的选择,结果表明:采用一阶微分无窗口平滑的预处理方法,利用764~960 nm和1 000~1 020 nm波段组合建立的模型效果最好,模型的相关系数(r)、校正标准偏差(SEC)和预测标准偏差(SEP)分别为0.910 2,1.01℃和2.69℃,其中r和SEC优于文献值(r=0.885 2,SEC=3.86℃),配对t检验验证该模型的预测准确度高。 相似文献
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