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作 者 ：孟秀红

期 刊 ：四川大学 2003年 01期 页码：73

关键词：近红外光谱；稳健偏最小二乘法；小波变换；神经网络；重整汽油；馏程；辛烷值；PM3半经验；从头算方法；西红花；

摘 要 ：本论文的第一部分是运用化学计量学方法对重整汽油的近红外光谱数据进行处理，建立校正模型，用于预测重整汽油的馏程和辛烷值。首次讨论了稳健偏最小二乘法(RPLS)和小波变换-神经网络方法(WT-ANN)用于建立近红外光谱校正模型，计算和预测重整汽油的馏程和辛烷值，预测结果均优于现今应用较广泛多元线性回归(MLR)和偏最小二乘(PLS)模型。 将稳健偏最小二乘法(RPLS)用于重整汽油近红外光谱的数据处理，校正重整汽油的馏程和辛烷值，关键步骤在于确定灵敏度初值，初值确定以后，就能够去除奇异点，并能得到优值的较好的校正结果，几次微调灵敏度初值，还能了解被...

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