Kohonen－RBF网络用于废水中钴镍钒的同时测定

• 作者: 申明金
• 来源期刊: 工业水处理
• 关键词: Kohonen神经网络 RBF网络 钴 镍 钒
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 分析与监测
• 页码范围: 97-100
• 页数: 4页
• 分类号: X832
• 语种: 中文

摘要

将Kohonen神经网络与RBF网络相结合，对废水中吸收光谱严重重叠的钴、镍、钒三组分体系进行解析。利用Kohonen神经网络选择全谱特征波长，优化确定了RBF网络的结构和参数，使光度分析计算的校正模型的优化问题得到有效解决。分析结果表明，经Kohonen神经网络方法进行波长选择后，优化了RBF网络的输入并提高了其预测能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	申明金	川北医学院化学教研室	54	171	8.0	10.0