지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.5
- 수록면
- 593 - 597 (5page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
Partial least squares (PLS) regression is one of the most widely adopted methods in multivariate analysis when the multicollinearity is present. Near-infrared (NIR) spectroscopy data for Naphtha is highdimensional data which is also highly correlated. Kernel-based PLS (K-PLS) is applied to determine compositional concentration for total paraffin, total naphthene and total aromatic for Naphtha samples which is highly complex mixtures of diverse hydrocarbons. For kernel function, linear, radial basis, polynomial, and sigmoid kernel are taken for representing compositional information. This paper compares the performance of each kernel function to determine total paraffin, total naphthene and total aromatic concentrations of naphtha samples. It contributes to examine the proper kernel function for NIR as well as other spectroscopic data acquired from petroleum refining products, and also brings environmentally positive effect.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Material and methods
3. Experiments and Results
4. Conclusion
5. References
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-325-000835031