Для быстрой, неразрушающей и точной оценки содержания ускорителей вулканизации в резиновых изделиях в данном исследовании использовалась терагерцевая временная спектроскопия в сочетании с расширением данных и методами химической параметризации для количественного анализа ускорителей вулканизации в многокомпонентных резиновых смесях. Для решения проблем сильного перекрытия спектров резиновых смесей, малого объема выборки, что может привести к переобучению модели и плохой обобщающей способности, предложена стратегия расширения данных основанная на объединении данных и методе наименьших квадратов с гауссовым приближением (LSGF), а также построена количественная модель регрессии с опорными векторами, оптимизированная генетическим алгоритмом (GA-SVR). Для снижения размерности данных и повышения эффективности моделирования использован алгоритм итеративного сжатия пространства переменных (VISSA) для извлечения признаков из исходных и расширенных спектров. Результаты показывают, что расширение данных значительно повышает предсказательную способность модели, при этом метод LSGF дает наилучший результат; после извлечения признаков с помощью VISSA точность модели дополнительно улучшилась, коэффициент корреляции Rp на тестовой выборке достиг 0,9826, а RMSEP снизился до 0,0023. Этот метод может служить технической основой для оптимизации рецептур резины и устойчивого зеленого развития отрасли.

Терагерцевый спектр;расширение данных;наименьшие квадраты с гауссовым приближением;слияние данных;количественный анализ