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考虑传统动态光散射颗粒粒度分布测量用的反演算法复杂、精度不够、抗噪能力差,本文基于大数据思想,提出了一种动态光散射颗粒分布软测量方法。该方法通过调节颗粒粒度分布形状参数获得大量自相关函数及其对应颗粒分布的数据;使用这些数据对子学习机进行训练。最后,针对训练数据维数较高的特点对传统Bagging算法进行改进,并利用改进的Bagging集成算法集成子学习机以提高软测量模型的精度及泛化能力。通过模拟单峰数据和对300nm标准粒径进行软测量开展了验证实验。结果表明,该方法能够较好地测量出不同动态光散射颗粒分布的峰