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摘要
水分离指数是航空煤油的重要评价指标，然而窄带吸收光谱法进行航煤水分离指数测量时存在精度低、稳定性差等问题。针对此问题，搭建一个航煤水分离指数分析系统平台，并提出一种基于深度回归网络的航煤水分离指数的分析方法。该方法首先对采集到的紫外吸收光谱进行预处理，然后通过深度信念网络来对光谱数据进行深度特征提取，最后使用极限学习机来对所提取的特征进行训练，构建一个可实现高精度、稳定测量的航煤水分离指数分析模型。结果表明：水分离指数标准值为65、70、89时，模型预测平均值为64.99、69.59、88.96，且最大相对误差控制在2%以内。该算法在精度和稳定性上具有明显优势，适合航空煤油水分离指数测量的实际需求。
- 出版日期2023
- 单位重庆大学; 山东非金属材料研究所
