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Kohonen与BP人工神经网络结合用于解析钨和钼的吸收光谱。讨论了Kohonen网络输出层的拓扑结构，并利用确定的结构对钨和钼的重叠光谱进行波长选择，在全光谱中选择最能代表光谱特征的不同类波长。所选波长处的吸光度作为三层BP-ANN网络的输入集，分光光度法同时测定了钨和钼。利用Kohonen网络选择全谱特征波长，优化了BP-ANN的输入层。与常规的波长选择方法进行比较，分析结果表明，经K-ANN方法进行波长选择后，提高了BP-ANN的预测能力。确立了Kohonen网络作为选择最优波长集的一种工具。