基于改进排序遗传算法的径向基函数神经网络色谱峰解析

构造了以塔板模型为基函数的径向基函数神经网络 (P_RBFNN) ,为了使P_RBFNN具有结构重组能力 ,又在网络学习算法中引入了鲁棒 (Rubust)和随机全局最优的两阶段排序遗传算法 :结构学习和进化。P_RBFNN结合改进的排序遗传算法很适合组分数未知的色谱 (含重叠 )峰解析。

基于混合禁忌搜索算法的重叠色谱峰解析

结合模拟退火算法中的Metropolis准则和免疫进化算法中产生优秀子代的思想,提出一种混合禁忌搜索算法,并根据指数修正的Gauss卷积模型,使用该算法解析计算机模拟谱图和实验谱图中的重叠峰,结果该算法用于解析重叠色谱峰性能稳定,精度较高。