定量近红外光谱分析中应用自适应神经网络法建立校正模型

摘要

论述了将自适应神经网络，结合内模控制，建立校正模型，应用于定量近红外光谱法测定石油化工产品中各组分的可行性。试验中，以dSPACE硬件平台为基础，以直馏柴油、加氢精制柴油和催化裂解柴油为校正模型的训练样本，对自适应神经网络校正模型作检验。试验结果表明：该方法响应速度快、误差小、鲁棒性强，在近红外长波区（800-2300nm）内，校正样品和验证样品的均方偏差均小于1×10^-6。