技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)的煤灰種類識別方法。利用激光誘導(dǎo)擊穿光譜儀對煤灰薄片樣品分別在不同的測量位點(diǎn)進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)采集，利用獨(dú)立成分分析對訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行特征變量篩選，采用梯度下降法對小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并預(yù)測未知煤灰樣品的所屬類別。該方法通過有效提取類間差異信息，同時(shí)剔除了與分析變量無關(guān)的噪音信息，減少了實(shí)驗(yàn)過程中參數(shù)波動(dòng)和基體效應(yīng)造成的不良影響，提高了分類結(jié)果的準(zhǔn)確率。

技術(shù)研發(fā)人員：張?zhí)忑?李華;湯宏勝
受保護(hù)的技術(shù)使用者：西北大學(xué)
文檔號碼：201611100975
技術(shù)研發(fā)日：2016.12.05
技術(shù)公布日：2017.06.13