基于偏最小二乘增量式神经网络的近红外光谱定量分析模型

来源 :光谱学与光谱分析 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lanhan777

【摘要】

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提出了一种基于偏最小二乘增量式神经网络的近红外光谱定量分析模型。该模型采用典型三层反向传播神经网络(BPNN),不同波长吸光度和成分浓度是模型的输入和输出。在使用历史

【作者】

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曹晖李大航刘凌周延

【机构】

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西安交通大学电气工程学院电力设备电气绝缘国家重点实验室,西安交通大学能源与动力工程学院

【出处】

：

光谱学与光谱分析

【发表日期】

：

2014年10期

【关键词】

：

近红外光谱定量分析增量式神经网络偏最小二乘 Near infrared spectroscopy Quantitative analysis Incr

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提出了一种基于偏最小二乘增量式神经网络的近红外光谱定量分析模型。该模型采用典型三层反向传播神经网络(BPNN),不同波长吸光度和成分浓度是模型的输入和输出。在使用历史样本训练之前先进行偏最小二乘(PLS)回归,所得自变量和因变量的历史负荷矩阵分别用于确定模型输入层和输出层的初始权值,且自变量的主成分个数作为隐层的节点数。当获得新的样本时,对新数据与历史负荷矩阵组合后进行PLS回归,将所得新的负荷矩阵与历史负荷矩阵融合后作为模型输入层和输出层新的初始权值,接着使用新样本对模型进行训练来实现增量式更新。将所提

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