基于GA-BP神经网络的塑料X射线吸收光谱的辨识

• 作者: 方正 王仁彬 陈思媛
• 来源期刊: 应用化工
• 学科: 化学
• 关键词: 塑料分类 X射线吸收光谱 主成分分析 神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 238-241
• 页数: 4页
• 分类号: TQ034|TQ320.77|O657.3
• 字数: 2805字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3206.2019.01.056

摘要

采集15种塑料样本的X射线吸收光谱(XAS),对光谱数据进行预处理和主成分分析,建立误差反向传播(BP)神经网络和遗传算法优化的误差反向传播(GA-BP)神经网络模型,利用训练集进行网络训练,并通过测试集进行验证.结果表明,GA-BP神经网络相比于BP神经网络可以更好更稳定的对塑料样本的XAS进行识别,这对塑料的回收具有重要的指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈思媛	厦门大学航空航天学院	10	38	3.0	6.0
2	方正	厦门大学航空航天学院	24	101	6.0	9.0
3	王仁彬	厦门大学航空航天学院	1	3	1.0	1.0