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重叠色谱峰文献资料
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基于标准高斯和塔板模型的RBFNN色谱峰解析
基于塔板色谱峰模型的径向基函数神经网络(RBFNN)用于色谱(含重叠)峰解析是一种新方法.为了使RBFNN具有结构重组能力,用于色谱峰解析的RBFNN必须采用遗传算法(GA).虽然遗传算法具有鲁棒性和全局优化能力,但若种群过小,则陷于局部极小点的概率将增高.而塔板模型是一个低效模型,若选用过大的种群,必然使解析过程加长.为了提高算法效率,提出先用高效色谱峰近似模型标准高斯模型进行繁衍,而后再用塔板模型.
