文献类型：期刊文章

作　　者：王艳斌[1] 袁洪福[1] 陆婉珍[1] 齐洪祥[2] 殷宗玲[2]

机构地区：[1]石油化工科学研究院,北京100083 [2]沧州炼油厂,沧州061000

出　　处：《分析化学》

年　　份：2000

卷　　号：28

期　　号：9

起止页码：1070-1073

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX1996、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EBSCO、EI、IC、JST、RCCSE、RSC、SCI-EXPANDED(收录号：WOS:000089558200004)、SCIE、SCOPUS、UPD、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：采用主成分－人工神经网络对不同馏程柴油的近红外光谱进行校正，预测其闪点。采用监控集控制网络训练过程，以避免过训练。探讨了人工神经网络（ＡＮＮ）、直接线性连接人工神经网络（ＬＡＮＮ）的校正效果，并与局部权重回归（ＬＷＲ）、主成分回归（ＰＣＲ）及偏最小二乘（ＰＬＳ）等校正方法进行了比较，认为人工神经网络及直接线性连接人工神经网络具有较好的准确性及抗干扰性，可以用于较宽的样品范围，是解决非线性关联的较好手段。

关 键 词：人工神经网络 近红外光谱 柴油 闪点 测定  

分 类 号：TE626.24] O657.33]