《表2 PLS-BP神经网络建模结果Table 2 Results of PLS-BP neural network model》

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《红外光谱法结合PLS-BP网络对在用油中燃油稀释的测定》

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利用训练好的网络对8个验证集样本进行柴油含量预测，校正集和验证集的相关数据见表2，可以看出，经波数选择和BP网络参数优选后，BP模型的性能较PLS模型有所提升，模型的泛化能力提高，Rp达到0.9642，SEP为0.5716%，用优选的10个特征波数参与建模，仅占原来特征总数的0.79%，大大降低了模型的维度。