【摘 要】
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将Kohonen神经网络与RBF网络相结合，对废水中吸收光谱严重重叠的钴、镍、钒三组分体系进行解析。利用Kohonen神经网络选择全谱特征波长，优化确定了RBF网络的结构和参数，使光度分
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将Kohonen神经网络与RBF网络相结合，对废水中吸收光谱严重重叠的钴、镍、钒三组分体系进行解析。利用Kohonen神经网络选择全谱特征波长，优化确定了RBF网络的结构和参数，使光度分析计算的校正模型的优化问题得到有效解决。分析结果表明，经Kohonen神经网络方法进行波长选择后，优化了RBF网络的输入并提高了其预测能力。
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