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基于PLS-SVR的三组分混合气体的定量分析

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简介：
本研究采用PLS-SVR算法对三组分混合气体进行定量分析，通过优化模型参数提高预测准确性，为气体成分检测提供了一种高效方法。 为了提高多组分气体分析的准确性,我们使用AOTF-NIR光谱仪采集了甲烷、乙烷和丙烷混合气的近红外光谱数据，并建立了新的分析模型。首先，通过偏最小二乘法（PLS）对这些光谱数据进行特征提取，然后将得到的潜变量作为支持向量回归机（SVR）的输入来建立多组分气体定量分析模型。实验结果显示，结合PLS和SVR的方法在近红外光谱定量分析中取得了很好的效果。

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  • 基于PLS-SVR的三组分混合气体的定量分析
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    本研究采用PLS-SVR算法对三组分混合气体进行定量分析，通过优化模型参数提高预测准确性，为气体成分检测提供了一种高效方法。 为了提高多组分气体分析的准确性,我们使用AOTF-NIR光谱仪采集了甲烷、乙烷和丙烷混合气的近红外光谱数据，并建立了新的分析模型。首先，通过偏最小二乘法（PLS）对这些光谱数据进行特征提取，然后将得到的潜变量作为支持向量回归机（SVR）的输入来建立多组分气体定量分析模型。实验结果显示，结合PLS和SVR的方法在近红外光谱定量分析中取得了很好的效果。
     
  • 基于气体传感器阵列的矿井可燃气体混合物分析
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    本研究采用气体传感器阵列技术，致力于分析矿井环境中复杂多样的可燃气体混合物，以提高矿井安全监测系统的准确性和灵敏度。 由于气体传感器的选择性较差且交叉敏感严重，单一的BP神经网络识别方法存在识别能力低、分析误差较大及在非期望节点有噪声输出等问题，这些问题影响了气体分析的精度与效果。为此，对基于常规BP神经网络的定量分析方法进行了改进，并提出了一种双层复合神经网络模型用于气体分析。实验中选取矿井常见的H2S（硫化氢）、CO（一氧化碳）和CH4（甲烷）三种可燃混合气体作为研究对象进行定量分析。结果表明，基于该双层复合神经网络的可燃混合气体定量分析的最大相对误差仅为4.4%，显著提高了定量分析精度。
     
  • 基于CHEMKIN-PRO的多组分瓦斯混合气燃烧仿真分析
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    本文利用CHEMKIN-PRO软件，对含有多种成分的瓦斯混合气体进行了详细的燃烧过程仿真研究和分析。 针对不同性质气体对瓦斯燃烧过程的影响问题，利用CHEMKIN-PRO软件构建了USC Mech 2.0动力学模型来深入研究含有乙炔（C2H4）与二氧化碳（CO2）的混合瓦斯在燃烧时的表现。通过模拟分析发现，在不同的组分比例下，层流燃烧速率及氢气（H）、氧气自由基体积分数的变化趋势呈现不同特征：随着二氧化碳含量增加，燃烧速率下降，并且自由基浓度降低；而当乙炔含量上升时，则观察到相反的现象——即燃烧速率略有提升和自由基浓度升高。此外，在化学计量比小于或等于1的情况下，关键反应步骤的敏感性系数随当量比增大显著增加，这表明这些因素对瓦斯燃烧过程有抑制作用。
     
  • 基于小波分析的AOA/TOA混合定位算法
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    本研究提出了一种结合角度（AOA）和时间到达（TOA）技术的新型定位算法，利用小波分析提高定位精度与效率。 小波分析在信号信噪分离及弱信号提取方面表现出色。本段落提出了一种将小波分析应用于定位算法的方法。首先利用小波变换对非视距（NLOS）环境下的时间到达（TOA）/角度到达（AOA）测量值进行去噪处理，然后采用最小二乘法（LS）算法对处理后的数据进行位置计算。仿真结果显示，该方法相较于神经网络算法具有更快的收敛速度、更高的定位精度和更好的可靠性，证明了其可行性。
     
  • 基于Matlab的多组分拉曼光谱定量分析程序
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    本简介介绍了一个基于Matlab开发的软件工具，用于处理和解析复杂体系中的多组分拉曼光谱数据，实现高效准确的定量分析。 多组分拉曼光谱的定量分析程序（用Matlab实现）。
     
  • 基于分组的PSO和DE混合算法（2014年）
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    本研究提出了一种结合粒子群优化(PSO)与差分进化(DE)的新型混合算法，并采用分组策略以提升算法在全局搜索及局部精炼的能力，有效解决复杂优化问题。 为了克服传统粒子群优化算法（PSO）和差分进化算法（DE）在处理高维复杂函数时容易陷入局部最优、收敛速度慢及精度低等问题，提出了一种基于分组的PSO与DE混合算法（PSODE）。该算法将初始种群按照维度划分为两部分，每部分的维度是原总数的一半，但总体数量保持不变。其中一部分采用改进版的PSO操作进行进化处理，另一部分则通过DE操作来推动进化过程，并利用信息交换机制实现协同优化。 相较于传统的PSO方法，新提出的算法在惯性权重的选择上有所不同：它按照一定概率交替使用非线性调整后的惯性权重和随机选取的惯性权重，从而更好地平衡了全局搜索与局部探索的能力。此外，该算法还引入了一种边界变异策略来有效避免某些粒子过早地陷入收敛状态，提高了整体优化过程的有效性和鲁棒性。
     
  • 非均匀场下SF6/N2混合气体的电晕放电仿真分析
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    本研究通过数值模拟方法，探讨了非均匀电场中SF6/N2混合气体的电晕放电特性，为高压绝缘设计提供理论依据。 本段落基于二维流体力学模型，并采用非均匀网格剖分技术，利用有限元通量校正传输(FEM-FCT)法求解了SF6/N2混合气体中的电子和离子连续方程。研究重点在于非均匀场中SF6/N2混合气体的电晕放电仿真分析。
     
  • 基于NRTL模型的液体混合物中组分活度的计算 - MATLAB开发
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    本项目利用MATLAB编程实现基于NRTL方程的液体混合物中各组分活度系数的计算，适用于化工热力学及过程模拟研究。 这是一段简单的代码，用于计算液体混合物中存在的不同组分的活性，使用非随机两种液体模型并扩展到多个组分。该代码尚未经过验证，但可能对其他人仍有用处。您可以随意使用、修改和分发这些文件。如果您发现这些文件有用，请告知我们；如果代码中存在错误，请通知我。
     
  • 基于神经网络的混合气体检测方法
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    本研究提出了一种创新性的基于神经网络技术的混合气体检测方法，旨在提高复杂环境中对多种气体成分的同时识别与浓度测量的准确性和效率。通过模拟人脑处理信息的方式，该模型能够有效应对背景噪声干扰，并快速适应新类型气体样本，为工业安全监测、环境分析等领域提供了新的解决方案。 在现代科技领域，神经网络作为一种强大的机器学习工具，在解决复杂问题方面被广泛应用，其中包括混合气体检测。基于神经网络的混合气体检测技术利用其非线性建模能力对传感器阵列捕获的数据进行分析，以识别并量化混合气体中的不同成分。 以下是相关知识点的详细说明： 1. **神经网络基础**：这是一种模拟人脑结构的计算模型，通过学习和训练建立输入与输出之间的复杂映射关系。在气体检测中，它能够掌握不同气体成分与其传感器响应间的关联性。 2. **传感器阵列**：混合气体检测通常使用多个不同类型且对特定气体敏感度各异的气敏元件构成传感器阵列，旨在提升识别特异性和选择性。 3. 基于上述技术开发出结合了多元信息和智能分析能力的系统，能够有效辨识多种成分并提高准确率。 4. **多组分气体定量检测**：神经网络处理多个输入与输出的能力使其适合用于混合气体中的多种成分进行量化分析，并确定每种气体的比例。 5. **BP（反向传播）神经网络**：这种常见的前馈型人工神经网络通过调整权重优化性能，适用于识别和估计混合气体浓度。 6. **多传感器信息融合**：这一过程将多个传感器的数据整合以减少不确定性并提高检测结果的可靠性。在气体检测中，神经网络可以作为工具处理来自不同传感器的信息。 7. 混合气体定量检测系统通常包括数据采集、预处理、特征提取和模式识别等步骤，在模式识别阶段利用了神经网络的关键作用来实现混合气体的准确辨识与量化。 8. **畜舍内混合气体检测**：在农业环境中，如畜舍，这样的监测对于动物健康及生产环境监控至关重要。神经网络模型能够适应这种特殊环境并提供有效的解决方案。 这些知识点展示了神经网络在混合气体检测领域的广泛应用及其强大的问题解决能力，并为相关领域提供了新的思路和方法。
     
  • 分支与混沌的稳定性分析
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    《分支与混沌的稳定性分析》一书专注于探讨非线性系统中的复杂行为，深入研究了动态系统的分岔理论和混沌现象，提供了对稳定性的全面评估方法。 本书旨在有限范围内介绍作者们研究相关的分支、混沌与稳定性方面的基本理论及结果。重点在于阐述同宿与异宿分支的基本概念以及确定性混沌的数学分析方法。书中图文并茂，包含大量应用实例。 全书共七章：第一章为预备知识部分，用于后续章节的理论铺垫；第二章介绍线性化理论，这是局部双曲性理论的具体运用；第三章讲解Hopf分支理论，并探讨其在无穷维系统中的研究意义；第四章则深入Poincaré-Andronov中心分支领域，与弱化的Hilbert第16问题紧密相关。第五章聚焦于平面动力系统的同宿和异宿分支及稳定性分析，详细探究临界情况以及远点处的分支特性；第六章着重介绍Smale马蹄在混沌理论中的存在意义，并详述Melnikov测量方法及其扩展应用；第七章探讨混沌理论的实际运用，通过具体案例解析系统周期解的存在性与混沌性质。