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申请/专利权人：安徽理工大学
摘要：本发明公开了一种基于光声光谱和NGBoost的燃煤硫氧化物气体检测方法，包括以下步骤：通过实验获取硫氧化物气体的光谱数据集；对采集到的光谱数据集按7:3的比例划分为训练集和测试集；对训练集和测试集的光声光谱数据进行预处理；对预处理后的数据进行KPCA降维处理；建立光声光谱硫氧化物气体NGBoost模型；用改进的粒子群算法优化NGBoost模型；输入光谱数据对模型进行测试；本项发明利用光声光谱技术提出了一种基于IPSO优化的NGBoost模型的燃煤硫氧化物气体检测方法，该方法构建NGBoost模型进行硫氧化物气体浓度的准确检测，对异常值和噪声的鲁棒性高，具备实时性和适应性强的特点，因此非常适用于工业生产现场和环境检测中对硫氧化物气体浓度进行精确检测的需求。
主权项：1.一种基于光声光谱和NGBoost的燃煤硫氧化物气体检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：通过实验获取硫氧化物的光声光谱数据集；S2：对采集到的光谱数据集进行划分，按7:3的比例划分为训练集和测试集；S3：对训练集和测试集的光声光谱数据进行数据预处理；S4：对预处理后的数据进行KPCA降维处理；S5：建立光声光谱硫氧化物气体NGBoost模型；S6：用改进的粒子群算法IPSO优化NGBoost模型；S7：输入光谱数据对模型进行测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽理工大学 一种基于光声光谱和NGBoost的燃煤硫氧化物气体检测方法
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