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降低DOAS系统探测限的新型反演算法研究
引用本文:麻金继,李素文.降低DOAS系统探测限的新型反演算法研究[J].光学学报,2009,29(9).
作者姓名:麻金继  李素文
作者单位:1. 安徽师范大学物理与电子信息学院,芜湖,安徽,241000;中国科学院安徽光学精密机械研究所,合肥,安徽,230031
2. 中国科学院安徽光学精密机械研究所,合肥,安徽,230031
基金项目:国家自然科学基金,教育部科学技术研究重点项目,安徽省自然基金,安徽高校自然科学基金,安徽师范大学博士启动基金 
摘    要:差分吸收光谱法(DOAS)是一种高灵敏测量大气痕量气体成分含量的有效的光学遥感方法,该方法基于最小二乘拟合模型,利用获得的痕量气体的差分吸收光学密度与标准的吸收截面进行拟合,反演待测气体的浓度.建立了基于径向基(RBF)神经网络的痕量气体浓度反演的新模型,对网络的隐层参数采用改进最近邻聚类学习算法训练,对输出层权值的训练采用梯度下降算法,使得网络收敛快,能更好地实时、在线反演测量光谱.并针对DOAS技术的特点,把拟合残差输入网络集中训练,使得RBF网络在反演真实痕量气体吸收时,效果更佳.实验结果表明该新型反演方法提高了DOAS系统的反演精度,降低了DOAS系统的探测限.

关 键 词:差分吸收光谱  反演  径向基函数神经网络  最小二乘  探测限

Modified Retrieval Algorithm on Decreasing Detection Limits in Differential Optical Absorption Spectroscopy
Ma Jinji,Li Suwen.Modified Retrieval Algorithm on Decreasing Detection Limits in Differential Optical Absorption Spectroscopy[J].Acta Optica Sinica,2009,29(9).
Authors:Ma Jinji  Li Suwen
Abstract:
Keywords:
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