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    基于RBF神經網絡的重疊峰解析.pdf 53頁

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    • 上傳作者 hp20083(上傳創作收益人)
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    Abstract oVerlappingreleVantdata6.om peaks,get oVerlapping pedks. This descmestheRBF paper neuralnetworkGaussian fitting method,including single a11d of use peal(,multimodalaJlalysisajlalysis overlappingpeal(s.Throu曲the of and ordertoilrawaIl modeling intuitive viewaIld prog刪nanalysis,in gr印hical of ofthe relevaIlt degreematching data. originalpeakshape,get spectral Basis Keywords:oVerlappingpeaks;neuralne撕ork;I之adial net、Ⅳork;GaussiaJl fitting 目錄 3.2砌強神經網絡…………………………………………………………….13 3.2.1 I也F網絡的結構……………………………………………………一13 3.2.2 RBF網絡的函數逼近理論…………………………………………..14 3.2.3 RBF神經網絡的優點及問題………………………………………..15 3.2.4 I也F神經網絡的研究與應用………………………………………一16 3.3I也F.OLS神經網絡…………………………………………………………….17 3.4RBF.OLS神經網絡實例驗證………………………………………………19 3.5本章小結……………………………………………………………………21 第4章重疊峰解析…………………………………………………………………22 4.1光譜重疊峰的數學描述…………………………………………………….22 4.2基線校正……………………………………………………………………22 4.2.1非對稱最小二乘算法…………………………………………………22 4.2.2改進的非對稱最小二乘算法…………………………………………23 4.3高斯擬合求峰面積法的基本原理…………………………………………25 4.3.1單峰曲線擬合分析方法………………………………………………25 4.3.2重峰的分析方法………………………………………………………25 4.4曲線擬合算法介紹…………………………………………………………26 4.4.1曲線擬合算法模型……………………………………………………26 4.4.2曲線擬合初始參數確定………………………………………………27 4.5重疊峰解析實例驗證………………………………………………………29 4.5.1單高斯峰模型…………………………………………

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