17 Liu W. Peng B. Liu X. Ren F. Zhang L. уголь приближенный анализ метод случайного леса метод экстремального обучения оптимизация роя частиц 2021 2021-05-29 Журнал прикладной спектроскопии 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. https://www.academjournals.by/publication/15682 https://www.academjournals.by/files/15638