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该文分成两大部分:1.感耦等离子体原子发射光谱(ICP-AES)的初级专家系统的研究;2.人工智能技术在化学模式识别问题中的应用.该论文研究的主要贡献在于:1.建立了ICP-AES初级专家系统用于预报光谱干扰;和2.校正光谱干扰;3.发展了新的智能方法,如置信度网络,和化学计量学方法一起,应用于化学模式识别问题;4.首次提出了一种新的神经元网络的拓扑和具体算法,用于化学模式识别问题.