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提出了一种基于遗传算法与多层感知神经网络的调制识别方法,运用改进遗传算法优化的多层感知神经网络分类器对各种调制信号的特征矢量进行分类识别.利用遗传算法的高效全局特性,克服了传统BP算法易于陷入局部最优解的缺点,同时在遗传算法基础上增加梯度下降算子,加快了收敛速度,使得分类器的识别率、收敛速度和鲁棒性得到明显改善,仿真实验的结果证明了此方法的有效性和可行性. 相似文献
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多环芳烃的表面增强拉曼光谱探测与分析 总被引:2,自引:0,他引:2
首次实现了以参数优化的金溶胶为表面增强拉曼散射(SERS)活性基底探测水中痕量的多环芳烃。采用化学还原法制备不同颗粒大小的金溶胶,实验确定了632.8 nm激发光下的最优金纳米颗粒的平均粒径为(32±3) nm,并以此金溶胶为基底,探索pH值对多环芳烃增强效果的影响,发现pH=13效果最佳,与pH=6相比谱线绝对强度提高约20倍。以粒径为(32±3) nm,pH=13的金溶胶为活性基底对不同浓度萘、菲、芘溶液进行了SERS光谱探测,探测到的最低浓度分别为20,4和4 nmol·L-1,特征峰强与浓度呈线性关系,线性拟合相关系数均在0.985以上,三者混合溶液的SERS光谱可清晰分辨出各自的特征峰。结果表明,该实验所采用的SERS活性基底灵敏度较高,具有广阔的应用前景。 相似文献
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