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机动车尾气紫外差分检测仪算法革新研究
1
作者
段继伟
付志勇
+1 位作者
赵军
钟守君
《机械设计与制造工程》
2021年第10期123-126,共4页
研发了一种机动车尾气专用紫外差分检测仪。采用紫外差分法获得专用CMOS数字化数据,其S测量波长选择181.975 nm,N测量波长选择183.617 nm,采集数据后,采用卷积降维神经网络进行数据分析。使用精度持久性实验测定检测仪的校准周期,并与...
研发了一种机动车尾气专用紫外差分检测仪。采用紫外差分法获得专用CMOS数字化数据,其S测量波长选择181.975 nm,N测量波长选择183.617 nm,采集数据后,采用卷积降维神经网络进行数据分析。使用精度持久性实验测定检测仪的校准周期,并与两种技术成熟的机动车尾气紫外差分测量仪进行比较,其中比较设备A采用多项式回归刚性数据分析算法,比较设备B采用模糊多列神经网络算法。该设备在不进行全面校准的前提下,使用1000次以内测试精度均高于比较设备A和比较设备B。该设备属于一种具有技术替代性的新型紫外差分机动车尾气测量仪器。
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关键词
机动车尾气
紫外差分算法
卷积降维神经网络
精度保持
实测比较
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职称材料
题名
机动车尾气紫外差分检测仪算法革新研究
1
作者
段继伟
付志勇
赵军
钟守君
机构
中国测试技术研究院
出处
《机械设计与制造工程》
2021年第10期123-126,共4页
文摘
研发了一种机动车尾气专用紫外差分检测仪。采用紫外差分法获得专用CMOS数字化数据,其S测量波长选择181.975 nm,N测量波长选择183.617 nm,采集数据后,采用卷积降维神经网络进行数据分析。使用精度持久性实验测定检测仪的校准周期,并与两种技术成熟的机动车尾气紫外差分测量仪进行比较,其中比较设备A采用多项式回归刚性数据分析算法,比较设备B采用模糊多列神经网络算法。该设备在不进行全面校准的前提下,使用1000次以内测试精度均高于比较设备A和比较设备B。该设备属于一种具有技术替代性的新型紫外差分机动车尾气测量仪器。
关键词
机动车尾气
紫外差分算法
卷积降维神经网络
精度保持
实测比较
Keywords
vehicle exhaust
ultraviolet difference algorithm
convolution reduced dimension neural network
accuracy maintenance
measurement comparison
分类号
TH83 [机械工程—精密仪器及机械]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
机动车尾气紫外差分检测仪算法革新研究
段继伟
付志勇
赵军
钟守君
《机械设计与制造工程》
2021
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