【摘 要】
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为实现掺混汽油快速无损鉴别,提出一种利用t分布邻域嵌入结合深度置信网络的鉴别方法,以解决机器学习中高维特征向量间的非线性关系。以92#、95#、98#及定比混合汽油为研究对
【机 构】
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东北石油大学物理与电子工程学院,东北石油大学土木建筑工程学院
【基金项目】
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中国石油科技创新基金研究项目(2018D-5007-0608),东北石油大学优秀中青年创新团队基金(KYCXTD201901),大庆市指导性科技项目(zd-2019-04)。
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为实现掺混汽油快速无损鉴别,提出一种利用t分布邻域嵌入结合深度置信网络的鉴别方法,以解决机器学习中高维特征向量间的非线性关系。以92#、95#、98#及定比混合汽油为研究对象,采用多元散射校正算法对原始红外波段投射光谱测量数据进行预处理,利用t-SNE非线性方法进行光谱数据降维处理,分别采用深度置信网络和极限学习机建立汽油种类光谱鉴别模型并对比分析两种方法识别精度。研究表明:该文所选择方法构建的汽油鉴别模型性能更优,对汽油种类预测精准度高达92.5%,从而验证了该方法在汽油鉴别中的有效性。研究结果可为掺混
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