【摘 要】
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近红外光谱分析技术作为一种非侵入性的分析手段在工业上得到了广泛应用。然而,大多数近红外模型的波长选择方法是离线建立的,无法有效跟踪过程特性的变化。提出了一种新的在
【机 构】
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华东理工大学信息科学与工程学院,华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,化学工程联合国家重点实验室（华东理工大学）
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金项目(61725301),国家自然科学基金项目(61973124,61873093)
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近红外光谱分析技术作为一种非侵入性的分析手段在工业上得到了广泛应用。然而,大多数近红外模型的波长选择方法是离线建立的,无法有效跟踪过程特性的变化。提出了一种新的在线自适应波长选择方法——在线自适应区间高斯过程回归波长选择方法(adaptive interval Gaussian process regression,AIGPR),并用于汽油调和过程中的近红外模型的建立。该方法可以根据待测样本的特性对波长结构进行调整。为了降低在线应用的计算成本,该方法分为离线和在线两个部分,离线部分将光谱分割成若干个波长区
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