基于RBF神经网络的重叠峰解析

【摘要】随着计算机、仪器仪表、光纤技术和计量学方法的不断进步发展,包括农牧产品、食品制造、化学化工、医药制造、烟草行业等在内的许多领域广泛的采用近红外光谱(NIR)分析技术。在光谱分析的研究中会经常遇到光谱的重叠现象,对重叠峰的研究是探索光谱应用的重要方面。好的重叠峰分析方法会对进一步的研究奠定良好的基础,重叠峰分峰方法是研究的重要内容。数据预处理和重叠峰分析方法是光谱分析的主要研究探索方向,有效的数据处理和分析方法可以有效的帮助分析光谱组成成分从而进一步对物质的研究。在实验条件有限的条件下得到的谱峰会包含各种噪声信号和干扰信号,若不对数据进行适当的预处理和分析,则会降低重叠峰分解的可靠性和准确性,从而不能得到希望能够利用的有价值的信息。数据预处理方法可以根据建模类型及实际情况进行选择。在重叠峰分峰中偏最小二乘法能够把数据的分解和回归分析融合在一起,适于非线性系统数据的建模,但是存在建模过程复杂、不便于操作等缺点。对于谱峰严重重叠、有价值信号较弱、噪声较大的情况,可以利用人工神经网络法建模。径向基函数(RBF)神经网络是一种有效的前馈式神经网络,它不但具有全局最优和最佳逼近的性能,还同时方法速度快简单易行、不会存在局部的最优问题的特点。基于这些优点,RBF网络在非线性问题的预测中有着大量的应用。高斯拟合是重叠峰解析常用的方法,可以用此方法来获得肉眼分辨不出的重叠峰,得到重叠谱线的相关数据信息。本文主要介绍RBF神经网络结合导数光谱法预测重叠峰初始参数,利用高斯拟合分析方法,包括单峰、多峰和重峰分析。通过建模并利用程序分析,绘出图形以便直观查看和原始峰形的匹配程度,得到相关谱线数据。
【作者】朱仲梁；
【导师】吴燕玲；
【作者基本信息】安徽大学，控制工程，2014，硕士
【关键词】重叠峰；神经网络；RBF神经网络；高斯拟合；

【参考文献】
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