利用人工神经网络方法提高差分光学吸收光谱系统测量精度研究

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差分光学吸收光谱法已经变成了测量大气中微量气体浓度常用的方法。微量气体的浓度通过对大气吸收光谱的分析得到。但在实际应用中 ,由于受到硬件条件的限制 ,使得每次分析的光谱带宽有限 ,造成分析的误差较大 ,结果不够稳定。这里提出了一种利用多层自适应线性 (Madaline)人工神经网络对光谱进行扩展的方法 ,并对试验结果进行了比较 ,收到了良好的效果。
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