《神經網路模型研究及其在紅外光譜解析中的套用》是依託四川大學，由李夢龍擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：神經網路模型研究及其在紅外光譜解析中的套用
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：李夢龍
- 依託單位：四川大學
- 批准號：29405036
- 申請代碼：B0310
- 負責人職稱：教授
- 研究期限：1995-01-01 至 1997-12-31
- 支持經費：5.5（萬元）
項目摘要
提出了新型BP算法，通過選擇子集方式輸入樣本、變步長算法、套用模擬退火與網路濾波技術，改善了收斂速度、收斂平穩性以及局部最優問題。探討了未知化合物結構碎片的紅外光譜自動識別，建立了專用軟體包。給出了網路輸出數據的統計計算模式和衡量識別效果的定量指數。研究表明，新算法在碎片識別方面速度快、準確度高且具有一定智慧型性，對千餘種實際紅外譜圖的訓練及預測取得了較為理想的結果。在神經網路模型研究中，提出了改良模擬退火法，全局尋優能力明顯提高；採用遺傳算法提取紅外光譜特徵波長，結合主成分分析減少了光譜與結構信息的損失。基於神經網路與模式識別技術，實現了系列金屬元素光譜及其它理化性質與周期表的定量映射關係。
