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开发了一种小波包变换广义回归神经网络(WPTGRNN)法,用于处理对硝基苯胺、邻硝基苯胺和间硝基苯胺重叠的紫外吸收光谱,达到不经预先化学分离进行同时测定的目的。WPTGRNN法结合小波包变换和广义回归神经网络(GRNN)的特点,改进除噪质量和预测能力。通过最佳化实验,选择了小波函数、小波包分解水平及GRNN的平滑因子。实验结果表明,WPTGRNN法的预测标准误差为1.08μg/mL,预测相对标准误差为4.20%,与小波变换广义回归神经网络、广义回归神经网络和主组分回归3种方法进行比较,WPTGRNN法优于其他3种方法。 相似文献
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利用光刻仿真软件PROLITH,进行了掩模版空间成像的焦深(DOF)和光学临近效应的 仿真。理论上分析了照明光瞳相干因子定义法:10%能量法和10%-90%积分能量法,并发展了因 子矫正法。仿真中分别代入了这三种定义法得到的照明光瞳相干因子,通过比较这三种情况与代 入真实光瞳的仿真结果,发现利用因子矫正法定义真实照明光瞳的相干因子,比其它两种定义法 得到的仿真结果与真实结果最接近,从而提高了仿真的准确性。 相似文献
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