摘要
本发明公开了一种基于复介电常数的二元混合液检测方法和系统,该方法包括:使用共面波导传感结构或微波传感器,在预定频段内测量待测二元混合液体的复介电常数谱信息,包括实部值和虚部值;将所述复介电常数谱信息的实部值和虚部值,输入训练后的分类模型,对复介电常数谱信息进行分类,识别出待测二元混合液体的种类;根据所述复介电常数谱信息识别出待测二元混合液体的种类,利用集成回归模型进行回归分析,预测待测二元混合液体中各成分的含量。该方法通过结合微波传感器和机器学习技术,能够准确识别混合液体种类并预测各成分含量。该方法具有安全、高效、准确等优点,在食品安全、环境监测等领域具有广泛的应用前景。
技术关键词
复介电常数
微波传感器
混合液
传感结构
共面波导
分类准确率
回归算法
最佳参数组合
K近邻方法
交叉验证方法
液体类别
线性回归模型
机器学习技术
训练集数据
频段
成分含量
随机森林
混合物
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