【摘 要】
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为了在线快速、自动处理气溶胶激光飞行时间质谱仪在运行过程中产生的海量数据并提取有价值的信息,将基于神经网络的自适应共振算法运用于气溶胶单粒子化学成分在线聚类分析
【机 构】
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中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光谱学研究室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.20477043);中国科学院研究生科技创新与社会实践资助专项(科技创新类)资助
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为了在线快速、自动处理气溶胶激光飞行时间质谱仪在运行过程中产生的海量数据并提取有价值的信息,将基于神经网络的自适应共振算法运用于气溶胶单粒子化学成分在线聚类分析。利用该算法对NaCl粒子、NaCl和CaCl2的气溶胶混合物、三聚氰胺气溶胶单粒子以及大气气溶胶单粒子进行在线分类,被成功分类的粒子数占命中粒子总数的100%,当警戒阈值为0.1,学习速率为0.05时,获得的每类聚类中心都能很好地代表该类物质的特征;深入研究了警戒阈值对NaCl粒子在线聚类数的影响。结果表明：当警戒阈值增大到0.8时,在线聚类数增
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