基于GA-BP神经网络的塑料X射线吸收光谱的辨识

摘要：

采集15种塑料样本的X射线吸收光谱(XAS),对光谱数据进行预处理和主成分分析,建立误差反向传播(BP)神经网络和遗传算法优化的误差反向传播(GA-BP)神经网络模型,利用训练集进行网络训练,并通过测试集进行验证.结果表明,GA-BP神经网络相比于BP神经网络可以更好更稳定的对塑料样本的XAS进行识别,这对塑料的回收具有重要的指导意义.

关键词：塑料分类、X射线吸收光谱、主成分分析、神经网络、遗传算法

所属期刊栏目：48

分类号：TQ034;TQ320.77;O657.3(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金项目61571381

在线出版日期：2019-05-31（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：238-241