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PCA-LVQ法及其在RS-FTIR大气环境监测数据处理中的应用

来源 :应用化学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hziyin

【摘 要】

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将主成分分析(PCA)用于遥感傅里叶变换红外光谱(Remote Sensing Fourier Transform Infrared:RS-FTIR)的特征提取,结合学习矢量量化(LVQ)神经网络,实现了PCA-LVQ对大气中的8组分混合体系进行快速定性分析的建模方法。并与单纯的LVQ神经网络、反向传播人工神经网络(BP-ANN)得到的结果进行了比较。PCA-LVQ显示出较好的处理数据的能力,它不

【作 者】

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胡兰萍 葛存旺 陈婷婷 史传国 

【机 构】

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南通大学化学化工学院

【出 处】

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应用化学

【发表日期】

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2007年12期

【关键词】

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主成分分析 学习矢量量化神经网络 反向传播人工神经网络 多组分分析 环境监测 principal component analysis （ PCA）  LVQ 

【基金项目】

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基金项目：围家自然科学基金（60571055）和南通市科技项目基金（K2006007）资助项目

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将主成分分析(PCA)用于遥感傅里叶变换红外光谱(Remote Sensing Fourier Transform Infrared:RS-FTIR)的特征提取,结合学习矢量量化(LVQ)神经网络,实现了PCA-LVQ对大气中的8组分混合体系进行快速定性分析的建模方法。并与单纯的LVQ神经网络、反向传播人工神经网络(BP-ANN)得到的结果进行了比较。PCA-LVQ显示出较好的处理数据的能力,它不仅提高了运算速度,而且提高了模型的预测准确度,分类精度达到91.7%。PCA-LVQ的这一预测精度及运算

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