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搜索资源 - 区间极限学习机在气体FTIR光谱浓度反演中的应用研究
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区间极限学习机在气体FTIR光谱浓度反演中的应用研究
为准确反演气体浓度,节约建模时间,提出了基于区间极限学习机(ELM)定量分析模型的傅里叶变换红外(FTIR)光谱分析技术。该方法基于区间划分思想,将整个光谱范围划分为若干个子区间,利用ELM分别建立各个子区间的定量分析模型,并根据各个子区间模型的决定系数大小评价其泛化性能,进而筛选出最具代表性的子区间组合。基于上述方法,对NO与NO2气体的红外光谱进行波长筛选,并利用筛选后的特征波长点光谱建立定量分析模型。实验结果表明,NO气体测试集的决定系数R2为0.9999,NO2气体测试集的决定系数R2为
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-09
文件大小:1016832
提供者:
weixin_38590790