非线性荧光光谱的神经网络分析及其应用

大功率超快脉冲激光和气体相互作用可产生非线性荧光光谱,不同的气体分子具有不同的非线性荧光光谱。因而这种光谱可以作为物质的指纹模式加以识别分类,进而获知气体的成分。由于不同气体分子的光谱在同一波段上有很大的交叉重叠,用传统的光谱分析方法分析存在困难,采用神经网络方法分析上述非线性荧光光谱,利用经过预处理的荧光光谱数据作为模式样本,其中一部分样本作为学习样本对级联神经网络进行训练,用训练好的网络对所有样本进行实时识别,学习样本和测试样本的的正确识别率均可达100％,结果表明此方法可实时判断混合气体的组分。     

基于支持向量机的非线性荧光光谱的识别

提出将支持向量机网络应用于含不同浓度杂质气体的非线性荧光光谱的识别。由于原始光谱数据的光谱通道数目很大,首先用小波变换去噪压缩,然后采用主成分分析方法对光谱信息进行连续两次的特征提取。在保持原光谱数据主要信息基本不变的情况下,将数据维数由3979压缩到514(小波变换)并提取9个主成分。这样,不仅减少了网络的输入维数,而且加快了网络的训练速度。实验结果表明,无论对训练样本还是未学习过的测试样本,其正确识别率均可达到100%。网络的训练和测试速度较快,可以更有效地应用于大气杂质气体的实时监测。