汽车自动变速箱油品牌的快速鉴别
采用可见/近红外光谱技术对不同品牌的汽车自动变速箱油进行了判别分析研究.采集壳牌、MOTUL (ATF-1A)、美孚ATF220、嘉实多、福斯泰坦等5种不同品牌的自动变速箱油在325-1075nm范围的透射光谱,发现5个不同品牌自动变速箱油的平均透射光谱存在一定的差异.采用变量标准化(Standard Normalized Variate,SNV)进行光谱数据预处理,并基于预处理后的光谱建立了偏最小二乘判别分析(Partial Least Squares Discriminant Analysis,PLS-DA)模型.建模集和预测集判别正确率分别为94.87％和100％.基于预处理后的光谱采用连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)算法提取了13个特征波长,并基于特征波长分别建立PLS-DA、反向传播神经网络(Back-prop-agation Neural Network,BPNN)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)判别分析模型.其中BPNN和SVM模型取得了最优的判别分析效果,预测集和建模集的判别正确率均为100％,而基于特征波长的PLS-DA模型与基于全谱的PLS-DA模型的判别准确率相似.此外,SPA选择的特征波长与全谱数据相比,变量数减少了97.83％,并且基于特征波长的判别分析模型效果相当或更优,表明特征波长适用于自动变速箱油品牌的鉴别.本文研究结果表明,可见近红外光谱分析技术结合判别分析模型能够实现对汽车自动变速箱油品牌鉴别.
可见近红外光谱、自动变速箱油、连续投影算法、品牌鉴别、模式识别
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U473.7;O657.33
国家自然科学基金资助项目31072247
2014-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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