Kohonen－RBF网络用于废水中钴镍钒的同时测定

摘要：

将Kohonen神经网络与RBF网络相结合，对废水中吸收光谱严重重叠的钴、镍、钒三组分体系进行解析。利用Kohonen神经网络选择全谱特征波长，优化确定了RBF网络的结构和参数，使光度分析计算的校正模型的优化问题得到有效解决。分析结果表明，经Kohonen神经网络方法进行波长选择后，优化了RBF网络的输入并提高了其预测能力。

关键词：Kohonen神经网络、RBF网络、钴、镍、钒

所属期刊栏目：36

分类号：X832(环境监测)

在线出版日期：2016-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：97-100