用小波包变换广义回归神经网络法处理硝基苯胺异构体重叠紫外吸收光谱

摘要：

开发了一种小波包变换广义回归神经网络(WPTGRNN)法,用于处理对硝基苯胺、邻硝基苯胺和间硝基苯胺重叠的紫外吸收光谱,达到不经预先化学分离进行同时测定的目的.WPTGRNN法结合小波包变换和广义回归神经网络(GRNN)的特点,改进除噪质量和预测能力.通过最佳化实验,选择了小波函数、小波包分解水平及GRNN 的平滑因子.实验结果表明,WPTGRNN法的预测标准误差为1.08 μg/mL ,预测相对标准误差为4.20%,与小波变换广义回归神经网络、广义回归神经网络和主组分回归3种方法进行比较,WPTGRNN法优于其他3种方法.

关键词：小波包变换广义回归神经网络、小波包除噪、紫外吸收光谱、硝基苯胺

所属期刊栏目：36

分类号：TQ246.3(基本有机化学工业)

资助基金：国家自然科学基金20667002;内蒙古自然科学基金200408020210

在线出版日期：2008-05-19（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：1168-1171