基于RBF神经网络的ATP荧光检测数学模型

摘要：

针对传统ATP荧光检测数学模型只能在25℃下对10-15～10-11量ATP进行线性检测的问题，提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的ATP荧光检测数学模型，采用改进型K-均值聚类算法动态确定RBF网络中心，提高了RBF网络的自适应性及泛化能力，为复杂系统中ATP量的检测提供了一条有效途径。实验结果表明了该数学模型测量精度高，能在+10℃～+40℃范围内对10-15～10-8mol量ATP实时在线检测。

关键词： 腺嘌呤核苷三磷酸 荧光检测 RBF神经网络 聚类算法 数学模型

作者: 吴永忠 范军 郭太峰 孟宏

作者单位: 合肥工业大学计算机与信息学院,合肥,230009

会议类型: 国内会议

会议名称: 2008中国仪器仪表与测控技术报告大会

会议地点: 湖南湘潭

会议语种:中文

页码: 299-302

在线出版日期: 2008-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）