基于红外光谱的汽油辛烷值预测——有监督学习神经网络的实现

在化工工业中，汽油辛烷值是衡量汽油品质的重要指标之一。传统的辛烷值检测方法通常需要进行复杂的物理化学试验，耗费大量时间和成本。因此，发展一种基于红外光谱技术的辛烷值预测模型具有重要的现实意义。

在本文中，我们将介绍一种基于有监督学习神经网络的辛烷值预测方法，并提供相应的Matlab代码。我们收集了一组汽油样本的红外光谱数据和其对应的辛烷值数据，用于训练和测试模型。

首先，我们需要对数据进行预处理，包括归一化、数据拆分等。这里我们采用了最小-最大规范化方法对数据进行归一化处理。然后，我们将数据集按照7:3的比例随机划分为训练集和测试集。

接下来，我们使用Matlab中的Neural Network Toolbox库，构建了一个三层前馈神经网络模型。模型的输入层包括了红外光谱数据的各个波长值，输出层为辛烷值预测结果，隐藏层为25个神经元。我们采用了均方误差作为损失函数、Adam优化算法作为训练算法，并设置了最大训练次数为2000。

下面是相应的Matlab代码：

% 数据预处理
data = xlsread('data.xlsx'); % 读取数据

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