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提出一种少输入、多输出节点的逆向神经元模型.当训练样本数大于模型输入节点数时,可以得到唯一的神经元模型权重.所求得的权重是混合物中组分的纯光谱.将蒽、菲、芘混合物的荧光激发-发射光谱中提取的纯光谱与实验谱作了比较,并分别作为广义减秩法的校准预报未知混合物的浓度.结果表明所求得的谱比实验谱更适合于作校准.对于蒽、菲、芘、平均预报百分误差从7.0％、8.5％、7.8％分别下降到2.3％、5.0％、3.5％.