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将小波变换与神经网络相结合，对浮游植物活体的三维荧光光谱进行分类．首先利用小波变换对数据进行压缩，然后利用径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络对光谱曲线进行逼近，从而进行物种的识别，平均识别率高达95．8％．结果表明，该方法较传统的统计方法更方便、准确率更高．