10.3321/j.issn:1005-0086.2005.06.019
大气杂质气体神经网络识别的推广性研究
采用支持向量机(SVM)方法对小波变换压缩后的非线性荧光光谱数据进行识别,对学习样本和未学习过的样本进行测试,其正确识别率均为100%.为了全面比较推广性能的好坏,建立了一个模拟实际监测数据的模型,并采用这些数据对提出的SVM网络与概率神经网络(PNN)进行了比较研究.仿真结果表明,无论对实验室数据的推广能力,还是对监测条件变化的推广能力,SVM网络较PNN有更好的推广和容错性能.
杂质气体识别、非线性荧光光谱、推广性、支持向量机(SVM)、概率神经网络(PNN)
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O433;TP183;O437;TN911.74(光学)
国家自然科学基金60277022,60477009;天津市自然科学基金023800811;高等学校博士学科点专项科研项目20030055022;南开大学校科研和教改项目
2005-07-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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710-713