文献

J-GLOBAL ID：201702232553099378   整理番号：17A0075920

核関数に基づく非線形補正アルゴリズムの原油への応用における応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Nonlinear Algorithm Based on Kernel Methods in Fast-Evaluation of Crude Oil

著者 (3件)： Li Jingyan (Research Institute of Petroleum Processing,SINOPEC) ,  Chu Xiaoli (Research Institute of Petroleum Processing,SINOPEC) ,  Tian Songbai (Research Institute of Petroleum Processing,SINOPEC)
資料名： Shiyou Xuebao Shiyou Jiagong  (Shiyou Xuebao Shiyou Jiagong)
巻： 32  号： 5  ページ： 967-973  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2724A  ISSN： 1001-8719  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： 原油の密度,酸価,および硫黄含有量を迅速かつ正確に測定するために,赤外分光法と非線形量子化学的キャリブレーションアルゴリズムを結合して,キャリブレーションモデルを確立した。結果は以下を示す。最小二乗法サポートベクトルマシン(LSSVM)と最小二乗法(KPLS)を用いて,2つの非線形キャリブレーションアルゴリズムを用いて,原油の密度,酸価,および硫黄含有量の予測標準偏差は,それぞれ,0.006G/CM3,0.19MGKOH/G,0.38%,および0.0089G/CM3,0.23MGKOH/G,および0.40%であった。予測結果の再現性は再現性と同等か,標準法よりも優れていた。古典的部分最小二乗法(PLS)と比較して,KPLSアルゴリズムは,より高い精度を持ち,一方,LSSVMは,より速いトレーニング速度およびより小さな測定偏差を持った。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 硫黄 ,  サポートベクトルマシン ,  *アルゴリズム ,  赤外分光法 ,  標準偏差 ,  *原油 ,  量子化学 ,  再現性 ,  酸価 ,  最小二乗法 ,  *核関数 ,  部分最小二乗法

著者キーワード (6件)： crude oil ,  Least squares support vector machines (LSSVM) ,  Kernel partial least squares(KPLS) ,  PLS ,  mid-infrared spectroscopy(MIR) ,  fast-evaluation

分類 (9件)： 化学プロセスの解析  (XC01030R) ,  食用油脂,マーガリン  (FJ09010C) ,  油層工学  (UA10030G) ,  血液検査  (GC02050D) ,  野菜とその加工品  (FJ11020O) ,  ゲーム理論  (KA03060T) ,  油脂の性質  (YG01020T) ,  その他の物質の物理分析  (CC03100M) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 核関数 ,  非線形 ,  アルゴリズム ,  原油 ,  応用