【摘 要】
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本文将反向传播人工神经网络 (BP ANN)用于FTIR ,鉴别未知化合物。结果表明 ,当训练集样本不含噪声时 ,纯光谱的预测结果很好。而当训练集样本有少量噪声干扰时 ,预测结果随
【机 构】
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本文将反向传播人工神经网络 (BP ANN)用于FTIR ,鉴别未知化合物。结果表明 ,当训练集样本不含噪声时 ,纯光谱的预测结果很好。而当训练集样本有少量噪声干扰时 ,预测结果随预测集样本的不同 ,而得到了不同的改善。
In this paper, Back Propagation Artificial Neural Network (BP ANN) is used in FTIR to identify unknown compounds. The results show that when the training set samples contain no noise, the prediction of pure spectra is very good. However, when there is a small amount of noise interference in the training set samples, the prediction results are different with the samples in the prediction set, and different improvements are obtained.
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