一种新的遗传神经网络组合方法在近红外光谱分析中的应用

摘要：

近红外光谱分析技术中波长点的选择和建模方法的选取对建立预测分析模型至关重要.在传统相关系数法的基础上,提出了一种基于遗传算法的相关系数阈值优化方法.该方法以决定系数最大为优化目标,寻找最佳阈值.校正时用径向基神经网络来建立定标模型,选取中心时采用正交最小平方法.采用新方法预测了汽油中的碳酸二甲酯含量,把预测结果与偏最小二乘法的实验结果进行了对比.结果表明,新方法的预测精度更高,决定系数可达到0.9993.

关键词：近红外光谱、径向基神经网络、遗传算法、OLS算法、偏最小二乘法

所属期刊栏目：34

分类号：O657(分析化学)

资助基金：“十二五”国家科技重大专项课题2011ZX05020-003

在线出版日期：2014-01-18（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：30-33