神经网络的回归拟合，基于近红外光谱的汽油辛烷值预测

资 源 简 介

神经网络的回归拟合，基于近红外光谱的汽油辛烷值预测

详 情 说 明

神经网络在回归任务中展现出强大的拟合能力，尤其适用于复杂非线性关系的建模。近红外光谱数据具有高维特征，通过神经网络可以有效提取光谱特征与辛烷值之间的映射关系。

有导师学习方式通过标注数据训练神经网络，使网络能够根据输入光谱预测对应的辛烷值。典型的网络结构包含输入层、隐藏层和输出层，其中输入层节点对应光谱特征维度，输出层为预测的辛烷值。训练过程采用反向传播算法优化网络权重，最小化预测值与真实值的误差。

针对光谱数据特点，可对网络结构进行优化。例如使用卷积层提取局部光谱特征，或引入正则化防止过拟合。网络训练完成后，能够实现快速准确的辛烷值预测，为汽油品质检测提供高效解决方案。