小波变换与神经网络结合用于示波计时电位测定

摘要：

首次将具有数据压缩功能的小波变换与神经网络相结合用于Pb2+等金属离子的示波测定。与反弹传播神经网络、小波神经网络相比，本方法具有更高的预测精度和更少的收敛迭代次数。这一方面是因为使用经小波压缩后的信号作为神经网络的输入，压缩后的信号不仅提取了原信号中的特征信息，而且使网络输入的数据点数大幅度下降，大大提高了网络的运算速度。另一方面，由于选用了较高次分解所得的高频部分作为网络输入，从而即使在原始信号中含有较高的嗓音时也能获得较高的预测准确度。因此，将具有压缩功能的小波变换与神经网络相结合的方法必将得到广泛的应用。

关键词：示波分析、示波计时电位法、化学计量学、小波变换、神经网络

所属期刊栏目：37

分类号：O657.1(分析化学)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：169-172