人工神经网络法测定五组分红外光谱体系

摘要：

介绍了人工神经网络在非线性多组分校准中的应用.所用三层神经网络由反向传播算法来训练.采用大量模拟数据训练神经网络,得到了一系列优化参数.选择红外谱图严重重叠的五种大气有机毒物作为多组分体系.相对标准误差(RSD％)、百分标准预测误差(SEP％)和百分标准校准误差(SEC％)被用于衡量神经网络的性能。

关键词： 多组分红外光谱 有机化合物 傅里叶变换红外光谱 人工神经网络 多组分校准 红外谱图

作者: 李燕 孙秀云 王俊德

作者单位: 南京理工大学现代光谱研究室,南京,210014

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十一届全国分子光谱学学术会议

会议地点: 福州

会议语种:中文

页码: 773-776

在线出版日期: 2000-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）