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柱效关系用于RBF神经网络色谱重叠峰解析
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作者 黄小原 李一波 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期527-530,共4页
将径向基函数 (RBF)神经网络引入色谱重叠峰解析领域·为了使RBF神经网络能适应于色谱重叠峰解析的需要 ,先在RBF神经网络学习算法中引入了基于可行域约束和共享小生境技术的遗传算法 ,而后又用两阶段遗传学习算法训练该神经网络以... 将径向基函数 (RBF)神经网络引入色谱重叠峰解析领域·为了使RBF神经网络能适应于色谱重叠峰解析的需要 ,先在RBF神经网络学习算法中引入了基于可行域约束和共享小生境技术的遗传算法 ,而后又用两阶段遗传学习算法训练该神经网络以使其具有了结构自学习和参数优化的能力 ,适应于组分数未知的色谱重叠峰解析的需要 ,最后又将柱效关系引入至遗传算法的适应度函数中 ,极大地限制了解的空间 ,减少了病态解发生的概率·实验表明本方法解析精度较高 ,很适用于多组分色谱重叠峰解析 ,并且具有不需人为干预 。 展开更多
关键词 RBF 径向基函数 神经网络 柱效关系 色谱重叠峰 遗传算法
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