近红外光谱分析中人工神经网络法的应用

• 作者: 左平 马捷 马驷良
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 光谱分析 定标并预测 人工神经网络法
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 57-60
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2344字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-5489.2006.01.010

摘要

设计了实用的人工神经网络模型进行定标并预测.用误差反向传播算法,构造了三层的神经网络结构,用于解决光谱分析中谱峰重叠严重、噪声较大等问题.在定标样本数量较大的情况下,应用人工神经网络方法对玉米的蛋白质含量和近红外吸收光谱进行了分析和讨论.实验结果表明,人工神经网络方法优于线形回归法和偏最小二乘方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左平	吉林大学数学研究所	22	70	4.0	7.0
3	马驷良	吉林大学数学研究所	49	577	13.0	21.0
4	马捷	吉林大学软件学院	88	682	14.0	22.0