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色谱

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径向基函数神经网络用于重叠色谱峰解析

李一波,黄小原,沙明,孟宪生   

  • 出版日期:2001-03-30 发布日期:1993-04-25

  • Online:2001-03-30 Published:1993-04-25

摘要: 在高斯基径向基函数神经网络 (RBFNN)学习算法中引入了鲁棒性和随机全局寻优的两阶段遗传算法 :结构学习和参数优化。通过两阶段学习算法的交替使用 ,使网络具有结构自学习和参数优化的能力 ,而后将网络应用于组分数未知的重叠色谱峰解析。该方法具有不需人为干预 ,可自动确定网络结构即组分数的优点 ;并且解析精度较高 ,适用于多组分重叠色谱峰的解析 ;对完全重叠色谱峰也具有良好的解析能力。

关键词: 径向基函数神经网络, 色谱, 遗传算法 , 重叠色谱峰

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