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温度限制串联相关网络用于有机环境污染物紫外光谱的识别 总被引:1,自引:0,他引:1
本文将温度限制串联相关网络用于有机环境污染物紫外光谱的识别。紫外光谱的库检索比红外光谱检索更困难 ,因为紫外光谱的重叠更为严重。此外 ,光谱测量的漂移和噪声也会影响紫外光谱库检索的正确率。因此 ,采用具有模糊性质的神经网络是一个很好的选择。温度限制串联相关网络 (TCCCN)是一种与通常所用BP网络不同结构的网络模型 ,它采用串联相关的神经元连续方式 ,且引入温度参数 ,因而可以减少网络的过度训练和加快训练速度。本工作采用TCCCN进行紫外光谱的库检索 ,对有关参数进行了优化 ,并对光谱测量噪声的影响做了研究。结果表明 ,采用TCCCN方法明显优于在谱库检索中常用的相关系数法。 相似文献
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人工神经网络用于有机环境污染紫外光谱库检索 总被引:1,自引:0,他引:1
本文将人工神经网络(ANN)用于有机环境污染物紫外光谱库检索。对该神经网络的参数优化作了讨论。并用ANN对噪声、杂质等因素的影响作了详细的考察。为了提高紫外光谱的分辨,本文提出用光谱作ANN训练和检索,使网络的收敛速度明显加快,对检验光谱中杂质的容允程度明显增加。本文还将ANN与传统的相关系数法作了比较。结果表明,ANN法在抗噪声和杂质等方面明显优于相关系数法。 相似文献
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人工神经网络用于有机环境污染物紫外光谱库检索 总被引:1,自引:0,他引:1
本文将人工神经网络(ANN)用于有机环境污染物紫外光谱库检索。对该神经网络的参数优化作了讨论。并用ANN对噪声、杂质等因素的影响作了详细的考察。为了提高紫外光谱的分辨,本文提出用导数光谱作ANN训练和检索,使网络的收敛速度明显加快,对检验光谱中杂质的容允程度明显增加。本文还将ANN与传统的相关系数法作了比较。结果表明,ANN法在抗噪声和杂质等方面明显优于相关系数法。 相似文献
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