【摘 要】
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研究了基于可见-近红外光谱技术的发动机润滑油品质的快速检测方法,包括粘度与含水率的预测。在获取可见-近红外光谱信息的基础上,采用广义回归神经网络分别建立了粘度与含水
【机 构】
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浙江经济职业技术学院,浙江大学生物系统工程与食品科学学院,
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研究了基于可见-近红外光谱技术的发动机润滑油品质的快速检测方法,包括粘度与含水率的预测。在获取可见-近红外光谱信息的基础上,采用广义回归神经网络分别建立了粘度与含水率的预测模型。预测集样本的确定系数分别达到了0.9818和0.9999。说明可见-近红外光谱技术能够用于发动机润滑油的含水率与粘度的预测。
The rapid detection method of engine lubricating oil quality based on visible-near infrared spectroscopy was studied, including the prediction of viscosity and moisture content. On the basis of obtaining the visible-near-infrared spectral information, a prediction model of viscosity and moisture content was established by generalized regression neural network. The determination coefficients of the prediction set are 0.9818 and 0.9999 respectively. Visible - near-infrared spectroscopy can be used to predict the moisture content and viscosity of engine oils.
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