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光谱学与光谱分析 2019年第9期39卷 2883-2888页

作者：段小丽王明泉中北大学信息与通信工程学院山西太原030051 晋中学院机械学院山西晋中030600

对于多组分混合气体定量分析而言,基于特征光谱的定量分析技术具有不可比拟的优势,而定量检测效率与精度取决于其采用的光谱数据处理算法的优劣。优化光谱分析算法参数与改进光谱数据处理方式是提高定量分析速度与精度的重要手段。针对... 详细信息

对于多组分混合气体定量分析而言,基于特征光谱的定量分析技术具有不可比拟的优势,而定量检测效率与精度取决于其采用的光谱数据处理算法的优劣。优化光谱分析算法参数与改进光谱数据处理方式是提高定量分析速度与精度的重要手段。针对井下多组分气体定量分析建模过程中支持向量机(SVM)参数难以确定,并且随组分数增多而呈指数增长的光谱数据运算量的问题,提出了一种改进型粒子群优化-支持向量机(PSO-SVM)算法。该算法主要针对多组分气体混合光谱数据量大,光谱特征信息存在交叠的问题进行研究。通过粒子变异约束PSO算法的收敛路径,再通过粒子信息共享提高模型优化效率,最后利用设置动态不敏感区提高模型精度。设计了一种井下多组分气体快速定量检测系统。该系统由CPU控制信号调制模块驱动红外光源,信号光经过滤尘除湿后的气室照射在探测器上。在压力与温度传感器补偿的基础上,由信号处理模块将探测得到的光信号量化传入CPU,最终,结合改进型PSO-SVM算法实现各组分气体浓度的定量分析。在完成井下实际样气采集、预处理的基础上,对浓度范围0~10.0%的CH4和浓度范围0~1.0%的C2H6,C3H8,SO2和CO2共5种组分的混合气体进行了测试,获得了800组红外光谱数据,其中训练集400组,验证集400组。采用SVM建立了多组分气体的定量分析模型,利用改进型PSO对SVM中的参数进行了优化,并将获得的最优参数重建了定量分析模型。对采集的红外光谱数据分别由本算法与传统BP网络算法进行各组分气体浓度反演,实验结果显示,由于变异粒子对其产生的约束,使最优值收敛范围变小,从而提高了收敛速度,该算法建模时间仅为传统方法的1/10;由于通过气体光谱特性给出不敏感区,使特征光谱计算时交叉敏感效率降低,从而提高了模型预测的准确度,平均误差约为传统方法的1/5。由此可见,该算法在全局优化及快速收敛方面得到了显著提升,改进型PSO结合SVM用于井下多组分气体定量分析是可行的。改进型PSO-SVM算法对于多组分气体混合红外光谱数据的分离具有很好的适用性,其有一定的实际应用价值。

关键词：多组分气体定量分析粒子群算法支持向量机红外光谱

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基于Tikhonov正则化特征光谱选择与最优网络参数选择的轻烷烃气体分析

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光谱学与光谱分析 2011年第6期31卷 1673-1677页

作者：汤晓君郝惠敏李玉军刘君华西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室陕西西安710049

特征变量选取与模型的建立是光谱定量分析的两个主要研究内容。首先讨论了Tikhonov正则化特征光谱选取算法在多组分烷烃气体分析应用中的参数确定方法,然后针对甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷和正戊烷七种烃烷的小浓度分析,... 详细信息

特征变量选取与模型的建立是光谱定量分析的两个主要研究内容。首先讨论了Tikhonov正则化特征光谱选取算法在多组分烷烃气体分析应用中的参数确定方法,然后针对甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷和正戊烷七种烃烷的小浓度分析,从中红外吸收光谱中提取了七组特征光谱,并用这些特征光谱作为输出,用神经网络建立了七种烃烷气体的分析模型。为克服神经网络的过训练问题,提出根据误差处理的方式从多个训练好的网络中选择最优网络的网络最优参数选择法。最后给出了分析模型的标气检验结果表明,在各种烃烷气体1%范围内,提出的分析方法有效消除了各种烷烃之间的交叉敏感,交叉干扰小于0.5%;分辨率高,达20×10-6。

关键词：多组分气体定量分析特征光谱选择 Tikhonov正则化交叉敏感神经网络

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贝叶斯神经网络与FTIR技术在多气体定量分析中的应用研究

贝叶斯神经网络与FTIR技术在多气体定量分析中的应用研究

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作者：王智文中北大学

学位级别：硕士

大气污染对人类的健康及生活环境造成了巨大危害,也破坏了整个自然界的生态平衡。因此,为了地球的可持续发展,需要对污染源采取相关的监测手段进行分析预报,以便于展开相应的控制和治理工作。常规的气体检测技术在适用范围、灵敏度、使... 详细信息

大气污染对人类的健康及生活环境造成了巨大危害,也破坏了整个自然界的生态平衡。因此,为了地球的可持续发展,需要对污染源采取相关的监测手段进行分析预报,以便于展开相应的控制和治理工作。常规的气体检测技术在适用范围、灵敏度、使用寿命和可靠性等方面都有限制和不足,而傅里叶变换红外光谱技术(FTIR)以其应用范围广、灵敏度高、精度高和使用寿命长等特点成为较为理想的气体检测方法。本文对傅里叶变换红外光谱技术的应用和发展进行了阐述,并分析了红外定量分析方法的国内外研究现状,在此基础上搭建了多组分配气及光谱采集系统,选择了三种常见的有毒气体CO、NO、NO2进行分析。根据动态流量配气法,通过控制精密流量计配制了不同比例的混合气体,并通过光谱仪采集了大量光谱数据样本。针对多组分低浓度气体同时测定的复杂非线性关系,选择采用人工神经网络法进行建模分析。在研究了神经网络各种改进型算法优缺点的基础上,根据红外光谱数据量大以及定量精度要求高的特点,采用主成分分析与贝叶斯正则化方法对神经网络进行改进。首先对采集到的光谱区间进行合理选择,然后用主成分分析法对高维吸光度数据进行了降维,最后用贝叶斯正则化法对神经网络的误差目标函数进行了改进,通过MATLAB神经网络开发环境进行了建模并优化了模型参数。用预测样本集对模型进行了验证,结果表明对三种气体的定量拟合精度达到了0.974,预测均方根误差小于20ppm。对比常规未降维神经网络和目前应用广泛的LM神经网络,结果表明主成分-贝叶斯神经网络模型在红外定量分析应用中可以实现更好的建模速度和预测精度。

关键词：傅里叶变换红外光谱技术多组分气体定量分析 BP神经网络主成分分析贝叶斯正则化

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一种改进型多组分气体的Tikhonov正则化特征光谱提取方法

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光谱学与光谱分析 2012年第10期32卷 2730-2734页

作者：汤晓君张蕾王尔珍李者不孟永鹏刘君华西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室陕西西安710049

针对FTIR光谱分析数据计算量大,具有相同基团的多组分混合气体交叉灵敏度过高,以及在线分析过程中基线漂移等问题,提出了一种改进的TR2-1(Tikhonov 2norm-1norm)正则化特征变量提取法。该方法借鉴TR1和TR2模型的基本思想,引入谱线距离... 详细信息

针对FTIR光谱分析数据计算量大,具有相同基团的多组分混合气体交叉灵敏度过高,以及在线分析过程中基线漂移等问题,提出了一种改进的TR2-1(Tikhonov 2norm-1norm)正则化特征变量提取法。该方法借鉴TR1和TR2模型的基本思想,引入谱线距离和谱线系数绝对值最小化两个约束项来保证所提取特征量的准确度,消除基线漂移所带来的影响,并结合上述两种模型建立了不适定问题的最优化求解通式。该通式有效地克服了经验法和实验法确定正则矩阵和参数所带来的误差。实验以浓度为0.01%～20%的甲烷、乙烷、丙烷、正丁烷、异丁烷、正戊烷和异戊烷气体为例进行了特征光谱选取。结果表明,对于浓度为0.2%的甲烷气体,其预测误差平方和仅为2.6×10-4,可决系数达到0.959 2,分析准确度高,有效增强了TR正则法的实用性。

关键词：多组分气体定量分析特征变量提取 Tikhonov正则化 L曲线

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