小波神经网络在农药荧光光谱识别中的应用

• 作者: 李艳春 林洪彬 王玉田
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 化学
• 关键词: 小波神经网络 荧光光谱 光谱识别 农药
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 页码范围: 1223-1225
• 页数: 3页
• 分类号: O657|TP183
• 字数: 2381字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2006.04.074

摘要

对于结构非常相似的农药,它们的荧光光谱也非常相似并且在很宽波长范围内相互重叠.传统的荧光光谱分析法很难对其进行分类识别.一种基于小波分析而构造的新型神经网络--小波神经网络是利用它并适当选取网络结构和小波基,实现了对卡死克、盖虫散和吡虫啉三种农药荧光光谱的分类识别.实验表明,小波神经网络对光谱间的细微结构差别具有良好的识别能力.通过比较发现,在分类识别方面小波神经网络比BP网络具有更高的分辨率及较少的训练次数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林洪彬	燕山大学电气工程学院	31	225	9.0	14.0
2	王玉田	燕山大学电气工程学院	187	2131	24.0	35.0
3	李艳春	燕山大学电气工程学院	10	117	7.0	10.0