Gasoline classification by source and type based on near infrared (NIR) spectroscopy dataстатья

Статья опубликована в высокорейтинговом журнале

Информация о цитировании статьи получена из Scopus, Web of Science
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 6 декабря 2018 г.

Работа с статьей


[1] Balabin R. M., Safieva R. Z. Gasoline classification by source and type based on near infrared (nir) spectroscopy data // Fuel. — 2008. — Vol. 87, no. 7. — P. 1096–1101. In this paper, we have tried to classify 382 samples of gasoline and gasoline fractions by source (refinery or process) and type. Three sets of near infrared (NIR) spectra (450, 415, and 345 spectra) were used for classification of gasolines into 3 or 6 classes. We have compared the abilities of three different classification methods: linear discriminant analysis (LDA), soft independent modeling of class analogy (SIMCA), and multilayer perceptron (MLP) - to build effective and robust classification model. In all cases NIR spectroscopy was found to be effective for gasoline classification purposes. MLP technique was found to be the most effective method of classification model building. [ DOI ]

Публикация в формате сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл скрыть