【摘 要】
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为了解决多组分红外光谱定量分析中的特征提取和校正建模问题,本文提出了一种输入层自构造神经网络.在应用这种网络之前的预处理过程首先对训练数据进行分析,获得关于问题的
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为了解决多组分红外光谱定量分析中的特征提取和校正建模问题,本文提出了一种输入层自构造神经网络.在应用这种网络之前的预处理过程首先对训练数据进行分析,获得关于问题的某些先验知识.在训练阶段,神经网络根据先验知识自动选择输入层神经元的个数,同时确定网络参数.这种网络模型将特征提取和参数学习过程融为一体,有利于提高建模效率.利用仿真红外光谱的定量分析实验表明,这种网络模型不仅能够对光谱数据实现高效率的波长选择,并具有抑制随机噪声和非线性干扰的能力.
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