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可见-近红外光谱用于汽车自动变速箱油含水量的检测

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采用可见近红外光谱分析技术实现了对汽车自动变速箱油含水量的检测.通过采集不同含水量自动变速箱油的透射光谱,去除噪声明显部分后对371-970nm范围光谱进项研究.经过移动平均平滑(Moving average,MA)预处理后,基于全波段光谱分别建立偏最小二乘(Partial least squares,PLS)预测模型、最小二乘支持向量机(Least-squares support vector machine,LS-SVM)预测模型以及极限学习机(Extreme learning machine,ELM)预测模型.所有模型都取得了较好的预测效果,建模集预测相关系数高于0.96,预测集相关系数高于0.89,ELM模型取得最高的预测集相关系数为0.9022.基于连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)选择了8个特征波长,并给予特征波长分别建立PLS、LS-SVM以及ELM模型.基于特征波长的PLS模型与LS-SVM模型的效果较差,而基于特征波长的ELM模型取得了最佳的预测效果,建模集与预测集相关系数分别为0.9688与0.9213.研究结果表明,可见-近红外光谱结合化学计量学方法与特征波长选择方法可用于汽车自动变速箱油含水量的检测.
Application of Visible and Near-infrared Spectroscopy for Water Content Determination of Automatic Transmission Fluid

张瑜、谈黎虹、徐国华、何勇

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浙江大学生物系统工程与食品科学学院 杭州市余杭塘路866号,310058

可见-近红外光谱 自动变速箱油 含水量 连续投影算法 极限学习机

浙江省教育厅课题资助项目国家自然科学基金资助项目

Y20122607331072247

2014

光谱实验室
中科院化工冶金研究所

光谱实验室

影响因子：0.652
ISSN：1004-8138
年,卷(期)：2014.31(5)
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