@article{Liu W. 2021-05-29,
author = { Liu W. ,  Peng B. ,  Liu X. ,  Ren F. ,  Zhang L. },
title = {Интеллектуальный анализ влажности, летучих веществ и энергетической ценности угля на основе ближней ИК-спектроскопии},
year = {2021},
publisher = {NP «NEICON»},
abstract = {Метод ближней инфракрасной спектроскопии (NIRS) обеспечивает быстрый и неразрушающий экспресс-анализ угля. Для моделирования взаимосвязей между спектральными данными и параметрами приближенного анализа применяют два методарегрессии - случайного леса (RF) и экстремального обучения (ELM). С учетом низкой стабильности и надежности, обусловленной случайным выбором параметров в ELM, использован алгоритм оптимизации роя частиц (PSO) Для оптимизации структуры ELM (PSO-ELM). В общей сложности 384 пробы угля из Внутренней Монголии собраны для обучения и проверки модели. Результаты показывают, что алгоритм PSO-ELM обеспечивает наилучшую производительность с точки зрения точности и эффективности. Данные свидетельствуют о том, что NIRS в сочетании с PSO-ELM имеет значительный потенциал для точного и быстрого приближенного анализа.},
URL = {https://www.academjournals.by/publication/15682},
eprint = {https://www.academjournals.by/files/15638},
journal = {Журнал прикладной спектроскопии},
}