【摘 要】
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多组分多环芳烃（PAHs）荧光光谱的神经网络定量分析在网络训练过程中需要大量训练样本以提高辨识精度,使得基础实验工作量大且耗时耗力。针对这个问题,文章试验性地采用数据拟合
【机 构】
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西南科技大学网络信息中心,西南科技大学信息工程学院
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多组分多环芳烃（PAHs）荧光光谱的神经网络定量分析在网络训练过程中需要大量训练样本以提高辨识精度,使得基础实验工作量大且耗时耗力。针对这个问题,文章试验性地采用数据拟合代替部分基础实验,将实验得到的14个训练样本增加到27个;并采用主成分分析法简化神经网络结构,将网络的输入节点数从60维降低到3维。在对二组分混合PAHs溶液的辨识结果表明,通过将14个实验样本拟合成27个训练样本来预测3个待测样本的浓度,能够在保持辨识精度的同时减少基础实验工作并简化神经网络结构,回收率达到89.6%~109.0%,达到
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