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J-GLOBAL ID：201302269486758116   整理番号：13A1127586

近赤外分光法を使用してディーゼル特性を検出する際の教材辞書及び疎表現の応用

Application of Training Dictionary and Sparse Representation in Diesel Property Detection Using Near-infrared Spectroscopy

著者 (5件)： Zhou Yang (Coll. of Optics & Electronics Engineering,Univ. of Shanghai for Sci. and Technol., Shanghai) ,  Dai Shuguang (Coll. of Optics & Electronics Engineering,Univ. of Shanghai for Sci. and Technol., Shanghai) ,  Lv Jin (Lab. of NIR-Applications,Zhejiang Univ. of Sci. and Technol., Hangzhou) ,  Liu Tiebing (Lab. of NIR-Applications,Zhejiang Univ. of Sci. and Technol., Hangzhou) ,  Shi Yang (Lab. of NIR-Applications,Zhejiang Univ. of Sci. and Technol., Hangzhou)
資料名： Huaxue Xuebao  (Huaxue Xuebao)
巻： 70  号： 18  ページ： 1969-1973  発行年： 2012年 
JST資料番号： H0391B  ISSN： 0567-7351  CODEN： HHHPA4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ディーゼル品質パラメータの予測に当たって,近赤外分光法とケモメトリックスの組み合わせ利用は重要な方法である。ディーゼル特性の予測モデルの精度を向上させるために,教材辞書及びその疎表現に基づいたモデリング法を進めた。そして,本法はセタン数,沸点及び全芳香族化合物を迅速に試験できた。その方法の第一段階で,ディーゼル油の検量試料用の特別な冗長辞書を探した。そして,K平均単数値分解アルゴリズム(K-SVD)を使って,冗長辞書の指導をした。本冗長辞書の発見後,それを直交的一致追跡アルゴリズム((OMP)に使って,教材辞書の下でのディーゼル分光法の疎表現係数を探した。ウェーブレット辞書及びFourier辞書の疎表現係数に類似した教材辞書のこの係数は,ディーゼルのセタン数,沸点及び全芳香族化合物の予備試験部分最小二乗予測(PLS)モデルを確立するために効果的に使用できるスペクトル特性の規模拡大である。同一工場から得た各種品質パラメータを有するディーゼル試料のスペクトルを収集し,ディーゼル試料の品質パラメータをASTM検定法で測定した。Fourier辞書及びウェーブレット辞書の下でのディーゼル分光の疎表現係数を実験に折り込んだ。そして,教材辞書,Fourier辞書,及びウェーブレット辞書の疎表現係数下で,ディーゼル特性の予測モデルの性能を内部で比較した。更に,教材辞書における疎表現係数下でのPLSモデルの相関係数(R),及び予測セット(SEP)の標準偏差0.99及び0を達成した。・・・Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *近赤外分光分析 ,  アルゴリズム ,  ケモメトリックス ,  辞書 ,  予測モデル ,  パラメータ
準シソーラス用語： *近赤外分光法 ,  *ディーゼル

分類 (1件)： 分光分析  (CC03012W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 近赤外分光法 ,  ディーゼル ,  教材 ,  辞書 ,  疎表現 ,  応用