输入层自构造神经网络用于红外光谱多元校正

摘要：

为了解决多组分红外光谱定量分析中的特征提取和校正建模问题,本文提出了一种输入层自构造神经网络.在应用这种网络之前的预处理过程首先对训练数据进行分析,获得关于问题的某些先验知识.在训练阶段,神经网络根据先验知识自动选择输入层神经元的个数,同时确定网络参数.这种网络模型将特征提取和参数学习过程融为一体,有利于提高建模效率.利用仿真红外光谱的定量分析实验表明,这种网络模型不仅能够对光谱数据实现高效率的波长选择,并具有抑制随机噪声和非线性干扰的能力.

关键词：神经网络、红外光谱、波长选择、多元校正

所属期刊栏目：21

分类号：O657.33(分析化学)

资助基金：清华大学校科研和教改项目9807

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3页

页码：772-774