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本文将人工神经网络（ＡＮＮ）用于有机环境污染物紫外光谱库检索。对该神经网络的参数优化作了讨论。并用ＡＮＮ对噪声、杂质等因素的影响作了详细的考察。为了提高紫外光谱的分辨，本文提出用光谱作ＡＮＮ训练和检索，使网络的收敛速度明显加快，对检验光谱中杂质的容允程度明显增加。本文还将ＡＮＮ与传统的相关系数法作了比较。结果表明，ＡＮＮ法在抗噪声和杂质等方面明显优于相关系数法。