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该论文的目的是通过两种神经网络在穆斯堡尔谱学中的应用,来进一步拓展它在该领域中的应用.该工作通过建立矿物穆斯堡尔标准参数库,然后训练改进型BP网络,用来识别矿物的具体结构,取得了良好的效果.在拟合穆斯堡尔谱方面,该工作先用Hopfield网络的方法求出一个比较好的初值,然后再代入传统的高斯-牛顿法精确拟合,使穆斯堡尔谱拟合理论有了新的进展.