【摘 要】
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提出了一个新的色谱重叠峰解析方法--基于遗传算法(GA)和EMG模型的径向基函数神经网络(EMG-RBFNN)的色谱重叠峰解析.为了使EMG-RBFNN具有结构重组能力,用于色谱重叠峰解析的E
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提出了一个新的色谱重叠峰解析方法--基于遗传算法(GA)和EMG模型的径向基函数神经网络(EMG-RBFNN)的色谱重叠峰解析.为了使EMG-RBFNN具有结构重组能力,用于色谱重叠峰解析的EMG-RBFNN采用了遗传算法.遗传算法具有鲁棒性和全局优化能力,若种群过小,则陷于局部极值点的概率将增高,而EMG模型是一个低效模型,选用过大的种群,必然使解析过程加长.为了提高算法效率,文中提出先用高效色谱峰近似模型--标准高斯模型进行繁衍,而后再用EMG模型的快速算法.
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