小波神经网络在紫外光谱识别中的应用研究  

The Recognition of UV Spectra by Using Wavelet Neural Network

作　　者：刘伟[1] 熊建辉[1] 王洪[1] 王永明[1] 潘忠孝[1] 张懋森[1] 

机构地区：[1]中国科技大学应用化学系,合肥230026

出　　处：《高等学校化学学报》1997年第6期860-863,共4页Chemical Journal of Chinese Universities

基　　金：国家自然科学基金

摘　　要：介绍了用于信号识别的小波神经网络的结构和算法，并将其用于酪氨酸、二羟基苯丙氨酸和色氨酸的紫外光谱识别．在小波神经网络中，采用Morlet母小波和一维搜索变步长共轭梯度优化方法，结果表明，小波神经网络对于光谱间的细微结构差别具有很好的识别能力．The wavelet neural network employed in signal recognltion is presented and ap-plied to recognltion of the UV spectra of tyrosine, 3, 4-dihydroxyphenylalanine and tryto-phane. In the network, Morlet mother wavelet and line search conjugate gradient optimiza-tion method are used- The convergence speed is fast and the error of learning sets drops to 0.000073 only through 8 iterations. The error of testing patterns is 0.0000 64- The recogni-tion results(shown in Table 1)show that the sets of spectra can be well recognized by using the wavelet neural network.

关 键 词：小波神经网络 紫外光谱 信号识别 神经网络 WNN 

分 类 号：O657.32[理学—分析化学]