基于紅外光譜技術(shù)與變量選擇算法的柴油純度檢測

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摘 要 為實(shí)現(xiàn)柴油純度的快速檢測，采用RS法、KS法和SPXY法對利用紅外光譜技術(shù)所采集的柴油樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本集劃分，之后利用蒙特卡洛交叉驗(yàn)證法（MCCV）剔除異常樣本，并采用無信息變量消除法（UVE）、競爭性自適應(yīng)重加權(quán)采樣法（CARS）、遺傳算法（GA）和自舉柔性收縮算法（BOSS）對全光譜變量進(jìn)行優(yōu)選，根據(jù)所選變量建立偏最小二乘（PLS）模型。（剩余9597字）