基于非洲秃鹫算法优化卷积神经网络的重叠峰解析方法

利用光谱仪器检测土壤中重金属时,由于仪器分辨率较低,峰位相近元素的特征峰会产生重叠。光谱重叠峰严重影响定量分析结果的准确性,为了得到准确的重金属含量需要进行光谱重叠峰分解。本文提出利用非洲秃鹫算法优化卷积神经网络(AVOA_CNN)的重叠峰解析方法。首先,利用高斯函数模型模拟出150个双高斯含噪光谱重叠峰和43个三高斯含噪光谱重叠峰,选择不同小波基函数进行光谱数据去噪,以信噪比和均方根误差(RMSE)为评价指标,最终确定coif3小波基函数,使用导数法进行光谱重叠峰预处理。然后,使用AVOA_CNN获得卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)预测结果,解析结果表明,AVOA_CNN成功分解重叠峰且准确率高,双高斯光谱重叠峰和三高斯光谱重叠峰参数(峰强度,峰位,峰宽)的最大相对误差平均值分别为3.15%和5.90%。最后对比麻雀搜索算法优化CNN、CNN与AVOA_CNN,结果显示AVOA_CNN模型预测准确率最高。