有机环境污染物紫外光谱检索的神经网络方法

• 作者: 张卓勇 王亚敏 王凤霞
• 来源期刊: 光谱学与光谱分析
• 学科: 化学
• 关键词: 人工神经网络 有机环境污染物 紫外光谱 库检索
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 页码范围: 908-912
• 页数: 5页
• 分类号: O657.3
• 字数: 3953字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0593.2006.05.031

摘要

详细讨论了网络优化参数、模拟的测量过程中噪声及杂质对网络收敛性能及预测误差的影响.为加速网络收敛,提高紫外光谱检索的正确率,采用了导数光谱对反向传播的人工神经网络(BP-ANN)进行训练和检索,该方法对检索光谱中噪声、杂质,尤其是斜坡背景的允许程度明显提高.文章还将ANN方法与普通的相关系数法的识别结果进行了比较.结果表明,优化参数下的人工神经网络的库检索法在抗噪、容杂等方面都明显地优于普通的相关系数法,是一种很有效的紫外库检索方法.