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基于遗传算法和神经网络的色谱重叠峰解析 被引量：1
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作者 李一波 黄小原 《北京化工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2001年第3期53-56,共4页
提出了一个新的色谱重叠峰解析方法———基于遗传算法 (GA)和EMG模型的径向基函数神经网络(EMG RBFNN)的色谱重叠峰解析。为了使EMG RBFNN具有结构重组能力 ,用于色谱重叠峰解析的EMG RBFNN采用了遗传算法。遗传算法具有鲁棒性和全局... 提出了一个新的色谱重叠峰解析方法———基于遗传算法 (GA)和EMG模型的径向基函数神经网络(EMG RBFNN)的色谱重叠峰解析。为了使EMG RBFNN具有结构重组能力 ,用于色谱重叠峰解析的EMG RBFNN采用了遗传算法。遗传算法具有鲁棒性和全局优化能力 ,若种群过小 ,则陷于局部极值点的概率将增高 ,而EMG模型是一个低效模型 ,选用过大的种群 ,必然使解析过程加长。为了提高算法效率 ,文中提出先用高效色谱峰近似模型———标准高斯模型进行繁衍 ,而后再用EMG模型的快速算法。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 重叠色谱峰 遗传算法 EMG模型 解析 色谱分析
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