【摘 要】
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提出了一种新的色谱重叠峰解析模型--基于小波特征提取的RBF神经网络模型.首先利用小波变换奇异性的检测原理,从原始色谱信号中提取特征点,这些特征点蕴含了反映色谱峰形状的
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提出了一种新的色谱重叠峰解析模型--基于小波特征提取的RBF神经网络模型.首先利用小波变换奇异性的检测原理,从原始色谱信号中提取特征点,这些特征点蕴含了反映色谱峰形状的信息,包括重叠峰个数、保留时间等信息.由小波变换获得的特征点来确定RBF网络的隐节点数目和网络参数的初值,即将拐点对数作为隐节点数目,将峰宽估计值作为输出层连接权的初值,将峰高估计值作为隐节点宽度的初值.再用RBF网络来拟合原始重叠色谱信号,梯度下降法训练后获得的网络参数作为解析结果,实现了重叠色谱峰的分离.实验结果表明:本方法快速、准确、可靠,能有效解析未知组分数的重叠峰.
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