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基于傅立叶变换的人工神经网络近红外光谱定量分析法 总被引：2，自引：0，他引：2
将原始光谱进行一定的预处理后,以其快速傅立叶变换FFT的前N个系数作为人工神经网络(ANN)的输入量,不仅确保了大量有用信息参与模型的建立,同时实现了优越的滤波功能。以汽油的辛烷值和煤粉干燥基高位发热量(Qgr.d)的近红外光谱建模,当采用前20个FFT系数的傅立叶变换-径向基网络(FFT-RBF)时,辛烷值模型的预测误差均方根(RMSEP)可达0.152,相关系数为0.976,当采用前30个FFT系数时,快速FFT-RBF煤粉干燥基高位发热量模型的RMSEP为0.256,相关系数为0.923,说明FFT-RBF模型有着很好的预测能力。研究表明基于傅立叶变换的人工神经网络近红外光谱定量分析法,特别是FFT-RBF具有良好的预测能力。 相似文献
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