Статьи на зарубежных сайтах

Многомерная калибровочная модель для перекрывающихся вольтамперометрических сигналов с применением нейронных сетей и вэйевлетов

A. Gutés, F. Céspedes, R. Cartas, S. Alegret, M. del Valle, J.M. Gutierrez and R. Muñoz

Аннотация: В данной статье представлены вэйевлетные нейронные сети (Wavelet Neural Network, WNN). Рассматривается многокомпонентная калибровочная модель для перекрывающихся сигналов, полученных методом вольтамперометрии. Нейронная сеть построена с упреждающей многослойной архитектурой перцептронов, в которой активационная функция в скрытых слоях нейронов заменена первой производной функции Гаусса, используемой в качестве исходного вэйевлета. Нейронная сеть тренировалась по алгоритму с обратной связью, в процессе тренировки были скорректированы веса взаимосвязей внутри сети. Предложенный подход был применен для одновременного определения 3-х компонентов в смеси, имеющих перекрывающиеся вольтамперограммы. Проведено сравнение предложенного метода обработки вольтамперограммы с классическими подходами: вэйевлет-преобразованием для выделения особенностей и искусственными нейронными сетями для моделирования.

Ссылки по теме: * Оценка колебаний гетероскедастичных погрешностей измерения
* Использование содержательных и формальных моделей для классификации медицинских...
* Определение характеристик турецкой бутилированной воды с использованием методов...

Источник: Multivariate calibration model from overlapping voltammetric signals employing wavelet neural networks

Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems

26 апреля 2006

Список статей