本文關(guān)鍵詞：近紅外透射光譜結(jié)合判別分析方法在汽車制動(dòng)液品牌與新舊鑒別中的應(yīng)用研究

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【摘要】：采用近紅外透射光譜研究了汽車制動(dòng)液品牌及新舊的鑒別。采集寶馬(BMW),豐田(Toyota),沃爾沃(Volvo)以及嘉實(shí)多(Castrol)四種品牌的汽車制動(dòng)液全新樣本以及用過(guò)的樣本的透射光譜。分別對(duì)每一種品牌下全新與用過(guò)汽車制動(dòng)液樣本的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析(PCA),主成分得分圖表明不同品牌制動(dòng)液以及該品牌下全新樣本以及用過(guò)的樣本能夠被較好的區(qū)分,其光譜特性存在差異�；谥鞒煞州d荷(Loadings)進(jìn)行特征波數(shù)選擇,偏最小二乘判別分析(PLS-DA),線性判別分析(LDA),簇類獨(dú)立軟模式法(SIMCA),k最鄰近分類算法(KNN),隨機(jī)森林(RF),誤差反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN),徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN),極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM),支持向量機(jī)(SVM),最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)等判別分析方法用于建立基于特征波數(shù)的判別分析模型,判別模型的建模集和預(yù)測(cè)集判別正確率均略低于或達(dá)到了100%。與其他三種品牌汽車制動(dòng)液相比,嘉實(shí)多全新樣本與用過(guò)樣本的差異較小,KNN與LS-SVM模型的建模集正確率均低于100%。結(jié)果表明,近紅外透射光譜結(jié)合特征波長(zhǎng)選擇以及判別分析模型對(duì)不同品牌制動(dòng)液以及同一品牌下全新樣本以及用過(guò)的樣本進(jìn)行識(shí)別是可行的,為開(kāi)發(fā)在線或便攜式儀器提供理論支持。
【作者單位】： 浙江經(jīng)濟(jì)職業(yè)技術(shù)學(xué)院;浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家重大科學(xué)儀器設(shè)備開(kāi)發(fā)專項(xiàng)項(xiàng)目(2014YQ470377)資助
【分類號(hào)】：U473.72;O657.33
【正文快照】： 引言汽車制動(dòng)液是汽車中不可缺少的部分,用于汽車液壓制動(dòng)系統(tǒng)中傳遞制動(dòng)能量。汽車制動(dòng)液的品質(zhì)性能直接關(guān)系到汽車的行駛安全[1]。市場(chǎng)上存在不同廠商生產(chǎn)的不同品牌的制動(dòng)液,質(zhì)量參差不齊,部分制動(dòng)液為與汽車廠商配套的制動(dòng)液,可能存在不適用于其他品牌或型號(hào)車輛的問(wèn)題。

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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6 戴常軍;蘭靜;李輝;李宛;趙^，

本文編號(hào)：1165769