基于小波变换和连续Hopfield神经网络的重叠峰解析策略

TP391; 针对化学谱图分析中的重叠峰解析问题,提出了一种基于小波变换和连续Hopfield神经网络的谱图重叠峰解析策略.使用高斯函数作为曲线拟合的数学模型,将重叠峰分解为一系列高斯峰的叠加组合.首先,根据检测信号卷积型小波变换中奇异点特性分析原理,利用卷积型小波变换方法寻找信号的特征点,并根据特征点对信号做出初步解析;然后,构造解析峰参数与解析误差之间的函数关系,并以之作为连续Hopfield神经网络的能量函数;最后,根据该网络自我演化特性经过指定次数的迭代得到误差函数的极小值点,进而得到谱图重叠峰的最终解析参数.谱图重叠峰模拟解析表明,所提算法有效....

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Published in大连理工大学学报 Vol. 59; no. 1; pp. 97 - 105
Main Authors 徐喜荣, 潘子琦, 李兴华, 李金泽
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 大连理工大学 计算机科学与技术学院,辽宁 大连,116024%上海交通大学 计算机科学与工程系,上海,200240%北京伟瑞迪科技有限公司,北京,110004 2019
Subjects
小波变换
曲线拟合
Hopfield神经网络
wavelet transform
overlapping peaks analysis
curve fitting
Hopfield neural network
重叠峰解析
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ISSN1000-8608
DOI10.7511/dllgxb201901013

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Summary:TP391; 针对化学谱图分析中的重叠峰解析问题,提出了一种基于小波变换和连续Hopfield神经网络的谱图重叠峰解析策略.使用高斯函数作为曲线拟合的数学模型,将重叠峰分解为一系列高斯峰的叠加组合.首先,根据检测信号卷积型小波变换中奇异点特性分析原理,利用卷积型小波变换方法寻找信号的特征点,并根据特征点对信号做出初步解析;然后,构造解析峰参数与解析误差之间的函数关系,并以之作为连续Hopfield神经网络的能量函数;最后,根据该网络自我演化特性经过指定次数的迭代得到误差函数的极小值点,进而得到谱图重叠峰的最终解析参数.谱图重叠峰模拟解析表明,所提算法有效.
ISSN:1000-8608
DOI:10.7511/dllgxb201901013