基于机器学习的甲烷预混火焰当量比测量

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摘要：为了克服传统当量比测量模型存在的局限性，提出了一种基于机器学习的多特征输入方法。该方法摒弃了以往单一依赖CH*与C2*比值的方式，而是综合利用C2*swan band的多个化学发光波段。为了验证这种多输入方法的有效性，采用支持向量机（SVM）和多层感知机（MLP）两种不同的机器学习模型进行实验验证。（剩余126字）

试读结束

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