GA-BPSO混合优化中红外光谱特征波段筛选的润滑油添加剂种类识别技术

来源 :摩擦学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wangxin3163
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针对各种设备润滑油中微量多品种添加剂种类识别问题,提出二进制粒子群算法结合遗传算法(GA-BPSO)混合优化中红外光谱特征波段筛选方法.首先建立K近邻算法(KNN)和随机森林算法(RF)的润滑油添加剂种类识别基础分类模型;然后通过GA-BPSO混合优化算法在光谱全波段范围内筛选特征波段区域,消除干扰及无效信息,压缩庞大光谱数据集,降低搜索空间维度;再以模型识别准确率作为评价标准,用优选出的特征波段在基础分类模型上构建高性能增强分类模型.选取硫化异丁烯(T321)、烷基二苯胺(T534)和硫化磷酸胺盐(T307)三种润滑油添加剂作为测试对象,以不同配比混合在基础油中,采集配制样品的中红外光谱数据,并划分为训练集与测试集,分别导入基础分类模型与增强分类模型进行训练及测试.结果显示,GA-BPSO优化筛选特征波段,使KNN的有效波段长度削减至原来的16.4%,识别准确率从70%提高到89.58%;RF的有效波段长度削减至原来的15.8%,识别准确率从85%提升至97.5%.对比研究发现,GA-BPSO混合特征波段优选方法明显优于GA和BPSO单独使用时的筛选结果,在极大地减轻运行负担的同时,有效提高了模型多种类同步识别的准确率和稳定性.
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