利用人工神经网络方法提高差分光学吸收光谱系统测量精度研究

被引：19

作者：

齐锋

刘文清

周斌

李振壁

崔延军

机构：

[1] 中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学研究室,中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学研究室,中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学研究室,中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学研究室,中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学研究室合肥,合肥,合肥,合肥,合肥

来源：

光学学报 | 2002年 / 11期

关键词：

差分光学吸收光谱法; 多层自适应线性神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

差分光学吸收光谱法已经变成了测量大气中微量气体浓度常用的方法。微量气体的浓度通过对大气吸收光谱的分析得到。但在实际应用中 ,由于受到硬件条件的限制 ,使得每次分析的光谱带宽有限 ,造成分析的误差较大 ,结果不够稳定。这里提出了一种利用多层自适应线性 (Madaline)人工神经网络对光谱进行扩展的方法 ,并对试验结果进行了比较 ,收到了良好的效果。

引用

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