| 修正高斯模型神经网络的色谱重叠峰解析 |
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| 引用本文： | 李一波,黄小原,吴志红. 修正高斯模型神经网络的色谱重叠峰解析[J]. 计算机与应用化学, 2001, 18(5): 484-488 |
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| 作者姓名： | 李一波 黄小原 吴志红 |
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| 作者单位： | 1. 沈阳航空工业学院计算中心,
2. 东北大学工商管理学院, |
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| 基金项目： | 辽宁省自然科学基金项目项目(972147) |
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| 摘 要： | 目的：研究色谱重叠峰解析新方法。方法：构造了以修正高斯模型（EMG）为基函数的径向基函数神经网络（EMG＿RBFNN），在网络学习算法中提出采用基于共享小生境技术的约束最优保留两阶段遗传算法：结构学习和参数最速梯度下降进化，从而使EMG＿RBFNN具有结构学习能力 ，使该神经网络能够适应组分数未知的色谱重叠峰解析。尤其是在将气相和高效液相色谱EMG模型参数τ、σ和tR之间的近似线性关系作为可行域约束条件引入算法后，极大地限制了算法可行的解空间，减少了局部最优解出现的概率，提高了算法运行效率。结果：将此新方法分别应用于计算机仿真色谱和45例中药材HPLC，算法可以以较高的精度解析出仿真色谱，实际色谱峰解析也有很高的解析精度。结论：该方法非常适用于组分数未知的各种色谱（重叠）峰的解析。
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| 关 键 词： | EMG模型 径向基函数神经网络 色谱重叠峰 遗传算法 解析 色谱分析 |
| 文章编号： | 1001-4160(2001)05-484-488 |
| 修稿时间： | 2000-09-27 |
Resolution of Chromatographic Peaks by RBFNN Based on EMG-Model |
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