| 人工神经网络应用于光谱分析：校正与辨识 |
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| 引用本文： | 李志良,刘曙琼.人工神经网络应用于光谱分析：校正与辨识[J].应用科学学报,1995,13(2):179-183. |
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| 作者姓名： | 李志良 刘曙琼 |
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| 作者单位： | 湖南大学，中国科学院化学冶金所，中国科学技术大学，广州分析测试研究所，国防科技大学 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金与国家教委及中科院机电部开放实验室资助课题 |
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| 摘 要： | 将人工神经网络（ＡＮＮ）用于光谱分析校正与定量分辨中，采用三层节点模型和反向传播学习算法对模拟与实测数据处理结果表明，人工神经网络对光谱分析校正与定量辨识是可行的。从页为光谱辨识与多元校正提供了一条新途径。
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| 关 键 词： | 反传算法 校正 分辨 人工神经网络 光谱分析 |
ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AS APPLIED TO QUANTITATIVE SPECTROSCOPIC ANALYSIS |
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| LIZHILIANG.ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AS APPLIED TO QUANTITATIVE SPECTROSCOPIC ANALYSIS[J].Journal of Applied Sciences,1995,13(2):179-183. |
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| Authors: | LIZHILIANG |
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| Abstract: | The artificial neural networks(ANN)method is utilized in the analyticalcalibration and quantitative resolution for spectroscopy. The simulated andpractical data are proeessed by using the multilayered perceptrons model andbackpropagation(BP)algorithm. The results show that is practicable to adoptartificial neural networks to calibrate and resolve the spectroscopie data and peaks. |
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| Keywords: | artificial neural networks backpropagution algorithm multivariate spectroscopic analysis calibration and resolution chemometrics |
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