基于GM(1,1)与BP神经网络模型的西安市地下水位动态特征及趋势预测研究

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作者 李培月 梁豪 +2 位作者 杨俊岩 田艳 寇晓梅 《西北地质》 北大核心 2025年第3期236-245,共10页

地下水是干旱与半干旱地区极其珍贵的自然资源,地下水动态的精准预测与评估关乎着地下水资源的有效保护与合理利用。本研究根据西安市2010~2020年地下水位监测数据,系统分析了西安市地下水位年际、年内动态变化特征,探究了影响地下水位... 地下水是干旱与半干旱地区极其珍贵的自然资源,地下水动态的精准预测与评估关乎着地下水资源的有效保护与合理利用。本研究根据西安市2010~2020年地下水位监测数据,系统分析了西安市地下水位年际、年内动态变化特征,探究了影响地下水位动态的主要因素,通过SPSS对影响地下水位动态的降水量和开采量两个主要因素进行相关性分析,并基于GM(1,1)灰度预测模型和BP神经网络模型对地下水位变动趋势进行了预测。结果表明:(1)2010~2016年,地下水位整体上呈下降趋势,2016~2020年间,得益于地下水压采和供水设施的不断优化完善,地下水位呈回升趋势。(2)降水和人为开采均对西安市地下水位变动具有显著影响;地下水位埋深是决定受降水影响程度的关键因素,其中河漫滩地区最为敏感,阶地次之,黄土塬区较弱。地下水开采量与地下水位埋深具有更强的相关性。这凸显了其在调控地下水位动态变化中的主导地位。(3)地下水位预测结果显示,随着地下水开采量呈现出逐年下降的趋势,研究区地下水整体处于波动上升趋势。本研究对西安市地下水动态的影响因素及预测趋势进行了研究,对地下水资源管理和可持续发展具有重要参考价值。 展开更多

关键词 地下水位动态 主导因素 回归分析 灰色模型 bp神经网络预测

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基于改进GA-BP神经网络的湿度传感器的温度补偿 被引量：123

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作者 彭基伟 吕文华 +1 位作者 行鸿彦 武向娟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期153-160,共8页

针对自动气象站采用的HMP45D型湿度传感器测量精度易受温度影响的问题,通过对遗传算法中的编码方式、适应度函数和参数进行改进研究,利用改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)对反向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值阈值... 针对自动气象站采用的HMP45D型湿度传感器测量精度易受温度影响的问题,通过对遗传算法中的编码方式、适应度函数和参数进行改进研究,利用改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)对反向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值阈值进行优化,在较大的范围进行搜索,采用反向传播算法在较小范围内进行微调,优化网络结构和参数,提出了用改进遗传算法优化BP神经网络的方法,根据在多温度条件下湿度传感器的实测数据,对利用此方法建立的模型进行温度补偿研究,并结合一般BP神经网络方法进行分析比较。实验结果表明,该方法具有全局寻优能力,补偿精度高,收敛速度快,能够有效补偿温度对湿度传感器的影响,大大提高了湿度传感器的测量准确度。 展开更多

关键词 遗传算法 bp神经网络 湿度传感器 GA—bp网络 温度补偿

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基于BP神经网络的食品安全抽检数据挖掘 被引量：22

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作者 王星云 左敏 +1 位作者 肖克晶 刘婷 《食品科学技术学报》 CAS 2016年第6期85-90,共6页

数据挖掘技术在食品安全领域拥有巨大的应用价值和潜力。通过分析逆向传播(BP)神经网络算法,说明使用该方法的可行性和优越性。以抽检数据为对象,阐述了数据预处理过程,设计并实现了数据挖掘实验。最后利用挖掘结果进行食品检验结论预测... 数据挖掘技术在食品安全领域拥有巨大的应用价值和潜力。通过分析逆向传播(BP)神经网络算法,说明使用该方法的可行性和优越性。以抽检数据为对象,阐述了数据预处理过程,设计并实现了数据挖掘实验。最后利用挖掘结果进行食品检验结论预测,验证了方法的实用价值和指导意义。实验表明,基于BP神经网络的数据挖掘方法具有良好的过程健壮性和较高的结果准确性。通过预判不合格食品的出现,可以指导实际食品安全抽检工作,从而杜绝食品安全问题的发生。 展开更多

关键词 数据挖掘 食品安全 抽检数据 检验结论 bp神经网络

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基于蚁群算法和BP神经网络的信道分配策略的研究 被引量：12

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作者 翟学明 王佳 李金泽 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期445-450,共6页

研究无线传感器网络信道分配策略的主要目标是提高网络吞吐量和容量,减小网络的传输时延,最大限度的利用有限的网络带宽资源。多信道MAC协议的应用,可以有效地提高网络通信的可靠性和吞吐量,以及解决由于信道受干扰而造成的网络瘫痪等... 研究无线传感器网络信道分配策略的主要目标是提高网络吞吐量和容量,减小网络的传输时延,最大限度的利用有限的网络带宽资源。多信道MAC协议的应用,可以有效地提高网络通信的可靠性和吞吐量,以及解决由于信道受干扰而造成的网络瘫痪等问题。根据无线传感器网络多信道的特点提出了一种基于蚁群算法的动态反馈负载均衡信道分配策略。本策略首先应用BP神经网络对信道负载情况进行预测,然后通过基于蚁群算法的负载均衡算法对信道进行筛选,最后利用最大离散化算法进行信道分配。在NS2平台下对所设计的协议进行了仿真实现,并与应用最为广泛的多信道MMAC协议以及SMAC进行了对比分析。根据仿真结果可知,本文设计的MAC协议在网络吞吐量、网络传输时延等性能方面比MMAC协议及SMAC都有了很大程度的提升。可以有效减小网络传输时延,提高网络吞吐量和抗干扰能力。 展开更多

关键词 无线传感器网络 信道分配机制 蚁群算法 bp神经网络 最大离散化 NS2仿真

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基于BP神经网络方法的引滦入津工程黎河段水质预测研究 被引量：6

5

作者 赵世新 张晨 +1 位作者 李静怡 高学平 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期93-96,共4页

根据引滦入津工程黎河段前毛庄断面水质监测数据,采用BP神经网络与非线性时间序列相结合的方法,建立BP网络非线性时间序列水质模型。应用该模型对氯化物和氨氮水质指标进行预测。结果表明,模型预测精度较好。通过预测结果验证了模型的... 根据引滦入津工程黎河段前毛庄断面水质监测数据,采用BP神经网络与非线性时间序列相结合的方法,建立BP网络非线性时间序列水质模型。应用该模型对氯化物和氨氮水质指标进行预测。结果表明,模型预测精度较好。通过预测结果验证了模型的可靠性。与机理性模型相比,提出了该模型的应用条件及优缺点。 展开更多

关键词 环境水利 非机理水质模型 水质预测 bp神经网络 非线性时间序列

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基于三层委托代理模型及BP算法的国家科技计划项目风险评价 被引量：5

6

作者 王欣 贾元华 马晓飞 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期145-149,共5页

对国家科技计划项目中多个行为主体之间的多层委托代理关系结构进行了分析,提出了项目主体风险的概念,建立了基于三层委托代理模型的国家科技计划项目主体风险评价指标体系,并应用BP神经网络算法进行了实证分析.

关键词 国家科技计划项目 三层委托代理 主体风险 bp神经网络

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基于纹理特征与BP神经网络的一类图像检索 被引量：7

7

作者 戴青云 余英林 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2000年第6期55-57,49,共4页

1 引言随着网络通信及多媒体技术的发展,特别是因特网的广泛应用,图像作为一种越来越重要的信息载体得到了广泛的应用。融合图像理解技术,直接针对静止图像或视频帧的图像特征进行处理,在高度信息化的今天。

关键词 图像检索 纹理特征 bp神经网络 图像处理

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基于BP神经网络的三相电压源型逆变器开路故障诊断 被引量：7

8

作者 韩素敏 周孟 郑书晴 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第6期126-131,188,共7页

为实现三相电压源型逆变器(three-phase voltage source inverter, TP-VSI)开路故障的诊断与精确定位,提高故障诊断效率,提出基于BP神经网络的TP-VSI开路故障诊断方法。首先,研究TP-VSI正常工作原理、开路故障机理,确定线电压作为检测量... 为实现三相电压源型逆变器(three-phase voltage source inverter, TP-VSI)开路故障的诊断与精确定位,提高故障诊断效率,提出基于BP神经网络的TP-VSI开路故障诊断方法。首先,研究TP-VSI正常工作原理、开路故障机理,确定线电压作为检测量;其次,采用快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)提取不同故障下的特征值,构建故障特征向量;最后,建立一个3层BP神经网络,进行故障诊断,实现对开路故障的精确定位。该方法通过获取包含故障信息的故障特征值,经过FFT把时域信号变换到频域信号,再通过BP神经网络建立TP-VSI开路故障与特征值的一一对应关系。与其他智能诊断方法进行对比,证明了BP神经网络对TP-VSI开路故障诊断的可行性和较高的诊断准确度,实现了BP神经网络对TP-VSI开路故障的诊断与精确定位。 展开更多

关键词 bp神经网络 三相电压源型逆变器 开路 故障机理 故障诊断 精确定位

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基于BP算法的泥沙含量预测研究 被引量：3

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作者 于东生 严以新 田淳 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2003年第1期47-51,共5页

长江口北槽是长江的主航道,泥沙的淤积对航运和河道治理有着极为重要的影响。根据ADCP资料,应用BP算法对长江口的泥沙含量进行了研究,建立了泥沙含量预测模型并根据实测资料进行了验证,实现了根据ADCP资料推求泥沙含量,其结果满足精度... 长江口北槽是长江的主航道,泥沙的淤积对航运和河道治理有着极为重要的影响。根据ADCP资料,应用BP算法对长江口的泥沙含量进行了研究,建立了泥沙含量预测模型并根据实测资料进行了验证,实现了根据ADCP资料推求泥沙含量,其结果满足精度要求。 展开更多

关键词 bp算法 泥沙含量 预测 人工神经网络

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基于融合特征和BP网络的交通标志识别方法 被引量：10

10

作者 甘露 田丽华 李晨 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第10期2783-2787,2813,共6页

由于实际道路环境中的交通标志处于非常复杂的背景中,且往往会出现不同程度的几何失真和形变,对识别过程造成很大影响,为解决该问题,提高识别率,设计一种基于小波不变矩和Gabor滤波的融合特征与BP神经网络相结合的交通标志识别方法。采... 由于实际道路环境中的交通标志处于非常复杂的背景中,且往往会出现不同程度的几何失真和形变,对识别过程造成很大影响,为解决该问题,提高识别率,设计一种基于小波不变矩和Gabor滤波的融合特征与BP神经网络相结合的交通标志识别方法。采用具有旋转以及平移不变性的小波不变矩提取形状特征,用PCA主成分分析法提取主要特征;对图像进行Gabor滤波,对滤波后的输出图像提取纹理特征;将两种特征融合,送入BP神经网络训练测试,对目标图像进行识别分类。实验结果表明,该方法相比单特征识别具有更高的准确率。 展开更多

关键词 交通标志识别 小波变换 不变矩 PCA主成分分析法 GABOR滤波 bp神经网络

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基于BP分类的粒子群QoS路由算法研究 被引量：3

11

作者 袁丽乔 杨喜旺 杨梦茹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第9期98-102,共5页

随机优化的粒子群算法(PSO)在解决待优化问题时,仅利用适应度函数对单个粒子所找到解的优劣进行判断,缺乏对种群总体状态的评估,导致算法经过一定次数的迭代后陷入局部收敛。改进算法BPPSO利用BP神经网络对种群进行状态划分,并根据划分... 随机优化的粒子群算法(PSO)在解决待优化问题时,仅利用适应度函数对单个粒子所找到解的优劣进行判断,缺乏对种群总体状态的评估,导致算法经过一定次数的迭代后陷入局部收敛。改进算法BPPSO利用BP神经网络对种群进行状态划分,并根据划分结果对种群实施相应的扰动操作,从种群的角度对算法进行改进。仿真实验表明,改进算法能够增加种群多样性,提高优化精度,较好地解决了Ad Hoc网络的QoS路由问题,从而验证了所提算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 粒子群优化(PSO)算法 早熟收敛 向后传播(bp)神经网络 QOS路由

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基于GABP神经网络的微铣削多目标预测与优化研究 被引量：5

12

作者 张杰翔 孙日文 +3 位作者 李志永 王文广 刘俨后 宋山 《机床与液压》 北大核心 2021年第21期109-113,共5页

针对子午线轮胎模具侧板加工过程中存在加工能耗高、表面质量差的问题,以45号钢子午线轮胎模具侧板为研究对象进行微铣削试验,着重研究主轴转速、每齿进给量、切削深度3个切削参数对切削比能和表面粗糙度的影响。通过试验数据样本训练... 针对子午线轮胎模具侧板加工过程中存在加工能耗高、表面质量差的问题,以45号钢子午线轮胎模具侧板为研究对象进行微铣削试验,着重研究主轴转速、每齿进给量、切削深度3个切削参数对切削比能和表面粗糙度的影响。通过试验数据样本训练和检测基于遗传算法改进的多目标BP神经网络,实现不同切削参数组合下切削比能和表面粗糙度的多目标预测;利用NSGA-Ⅱ对切削参数进行多目标优化,获得了20组Pateto解。预测和优化结果表明:提高主轴转速既有利于降低切削比能又有利于改善表面粗糙度,而增大每齿进给量和切削深度会降低切削比能但会增大表面粗糙度;切削比能和表面粗糙度相互抑制,不能同时改善。在兼顾切削比能和表面粗糙度的情况下,较优参数为主轴转速19370~20000 r/min、每齿进给量0.055~0.06 mm/齿、切削深度0.4~0.456 mm。 展开更多

关键词 微铣削 切削比能 表面粗糙度 多目标优化 改进bp神经网络 NSGA-Ⅱ

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基于并行BP神经网络的近红外光断层图像重建方法基础研究

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作者 李婷 钱志余 +1 位作者 李韪韬 汤飞飞 《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期272-277,共6页

提出一种基于并行BP神经网络的近红外光断层成像(Near-inffared optical tomography,NIROT)图像重建算法,利用BP神经网络来表征生物组织内部光学参数的空间分布和边界光强之间的非线性映射关系。该方法将一个复杂的模型分解成简单的模... 提出一种基于并行BP神经网络的近红外光断层成像(Near-inffared optical tomography,NIROT)图像重建算法,利用BP神经网络来表征生物组织内部光学参数的空间分布和边界光强之间的非线性映射关系。该方法将一个复杂的模型分解成简单的模型分别建立并行的神经网络。利用Femlab软件完成基于有限元的稳态扩散方程的两个简单模型的正向问题求解,根据提出的平均优化散射系数和正向问题训练的大量数据集合,建立并训练并行神经网络,通过对两个网络结果的分析,实现快速获得更复杂模型的光学参数的重构。算法能够快速识别特异组织的位置和准确反映热疗过程中生物组织的优化散射系数的变化趋势。 展开更多

关键词 生物医学光子学 近红外光断层成像 逆向问题 并行bp神经网络 双支路 平均光学参数 快速重建

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S-CO_(2)介质止推箔片气体动压轴承特性研究

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作者 李文俊 杨靖贵 +3 位作者 曲智旭 朱鹏程 刘水华 冯凯 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期77-88,共12页

针对超临界二氧化碳(SupercriticalCarbon Dioxide,S-CO_(2))润滑波箔型止推箔片气体动压轴承,通过反向传播(Back Propagation,BP)神经网络算法提出S-CO_(2)的物性模型,并考虑轴承工作时的非理想气体效应,提出考虑湍流效应气体润滑模型... 针对超临界二氧化碳(SupercriticalCarbon Dioxide,S-CO_(2))润滑波箔型止推箔片气体动压轴承,通过反向传播(Back Propagation,BP)神经网络算法提出S-CO_(2)的物性模型,并考虑轴承工作时的非理想气体效应,提出考虑湍流效应气体润滑模型、箔片结构力学模型和气膜平均温升计算方法,对止推箔片气体动压轴承的静动态特性进行研究,并分析不同结构参数对箔片气体轴承静动态特性的影响规律.结果表明,本文提出的物性模型准确度高,相关系数高达99.997%.以S-CO_(2)为润滑介质的止推箔片气体动压轴承具有更高的承载力,且在适当范围内减小最小初始气膜厚度或增加膜厚比可以提高轴承的承载力.以S-CO_(2)为介质的止推箔片气体动压轴承的动态刚度系数和动态阻尼系数均远高于常温常压空气介质下的止推箔片气体动压轴承.随着最小初始气膜厚度减小,轴承的动态刚度系数和动态阻尼系数均迅速增加. 展开更多

关键词 止推箔片气体动压轴承 超临界二氧化碳(S-CO_(2)) 反向传播神经网络 静态特性 动态特性

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锥形布风板双循环流化床颗粒循环流率研究及预测 被引量：6

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作者 陈鸿伟 张志才 +2 位作者 李忠猛 闫景波 崔彩艳 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第12期920-925,共6页

在锥形布风板双循环流化床冷态装置上,研究了提升管风速、气化室风速、物料质量和颗粒粒径对提升管颗粒循环流率的影响,并与水平布风板的结果进行了对比.利用3种改进的BP神经网络算法建立模型来预测循环流率.结果表明:提升管颗粒循环流... 在锥形布风板双循环流化床冷态装置上,研究了提升管风速、气化室风速、物料质量和颗粒粒径对提升管颗粒循环流率的影响,并与水平布风板的结果进行了对比.利用3种改进的BP神经网络算法建立模型来预测循环流率.结果表明:提升管颗粒循环流率随着提升管风速和气化室风速的增大而增大,当风速达到一定值后,增大趋势逐渐平缓;循环流率随着物料质量的增大基本呈线性增大,随着颗粒粒径的增大而明显减小;锥形布风板比水平布风板更具优势,同样条件下可以增大循环流率;BFGS拟牛顿算法的预测效果最佳,其颗粒循环流率预测值与实验值的最大相对误差为7.703 5%,平均相对误差为3.594 3%. 展开更多

关键词 双循环流化床 提升管 循环流率 锥形布风板 bp神经网络算法

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燃料油中有机硫化物在不同色谱柱上的定量结构保留关系(QSRR)的研究 被引量：4

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作者 张晓彤 石丽华 +2 位作者 宋丽娟 孙兆林 孙挺 《石油炼制与化工》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期94-99,共6页

硫组分的含量是表征燃料油品质的重要指标。采用遗传算法-多元线性回归法(GA-MLR)、BP神经网络法、列文伯格-马夸尔特人工神经网络算法(L-M ANN)对52种有机硫化物在4种不同极性固定相上的气相色谱保留指数分别进行了定量结构-气相色谱... 硫组分的含量是表征燃料油品质的重要指标。采用遗传算法-多元线性回归法(GA-MLR)、BP神经网络法、列文伯格-马夸尔特人工神经网络算法(L-M ANN)对52种有机硫化物在4种不同极性固定相上的气相色谱保留指数分别进行了定量结构-气相色谱保留关系研究。采用GA-MLR方法选取模型的输入参数,并将筛选得到的描述符:一阶分子连接性指数(~1χ)、二阶分子连接性指数(~2χ)、电子能(EE)、Y轴偶极(D_y)用于BP神经网络、L-M ANN人工神经网络定量结构保留(QSRR)模型的构建。结果表明:3种方法所建立的定量模型均具有较强的稳定性和良好的预测能力,其相关系数均在0.98以上,但L-M ANN模型的预测结果稍好于其它2种方法;L-M ANN算法首次被应用于燃料油中有机硫化物定量结构-气相色谱保留关系的研究中,效果十分理想,表明L-M ANN算法可以作为一种替代性的建模方法用于物质的定量结构保留关系的研究中。 展开更多

关键词 燃料油 有机硫化物 色谱保留行为 遗传算法-多元线性回归法 bp神经网络 列文伯格-马夸尔特人工神经网络算法 气相色谱硫化学发光检测法

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粮情测控系统中多传感器信息融合技术的应用 被引量：13

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作者 王锋 孔李军 艾英山 《农机化研究》 北大核心 2010年第2期166-169,共4页

为了保证储粮安全,需要严格控制的温度、水分、湿度和害虫等内部与外部因素。将信息融合技术应用于粮情测控系统,把多个异质传感器提供的数据进行融合处理,以提高目标参量测量的准确度和稳定性,提出一种基于多参数的两级信息融合方法。... 为了保证储粮安全,需要严格控制的温度、水分、湿度和害虫等内部与外部因素。将信息融合技术应用于粮情测控系统,把多个异质传感器提供的数据进行融合处理,以提高目标参量测量的准确度和稳定性,提出一种基于多参数的两级信息融合方法。首先,通过分布图及自适应加权方法对粮情数据进行初次融合;然后,通过BP神经网络对其融合结果进行处理。该方法能够实现对同质数据的优化处理,并从整体上考虑了异质数据的互补性,提高了测控系统的可靠性。 展开更多

关键词 粮情测控系统 信息融合技术 多传感器 bp神经网络 测量精度

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仪器测定客观评定冷却猪肉肉色 被引量：5

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作者 孙京新 周光宏 +2 位作者 罗欣 徐幸莲 汤晓艳 《农机化研究》 北大核心 2008年第12期136-139,共4页

研究了仪器测定对冷却猪肉肉色客观评定分级的效果。对宰后冷却24h的猪胴体,切开第3～4肋骨间背最长肌,发色60min,用色度计仪器测定断面肉色参数(L*,a*,b*,Chroma和Hueangle),并进行感官评分。获取的80头猪胴体背最长肌肉色参数经逐步... 研究了仪器测定对冷却猪肉肉色客观评定分级的效果。对宰后冷却24h的猪胴体,切开第3～4肋骨间背最长肌,发色60min,用色度计仪器测定断面肉色参数(L*,a*,b*,Chroma和Hueangle),并进行感官评分。获取的80头猪胴体背最长肌肉色参数经逐步回归和BP人工神经网络建立了肉色预测模型,对其预测效果进行了比较评价。结果表明,仪器测定能够对冷却猪肉肉色进行客观评定。 展开更多

关键词 冷却猪肉肉色 仪器测定 客观评定 逐步回归 bp人工神经网络

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红外热像仪MRTD自动检测方法研究 被引量：4

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作者 陈琛 张晓晖 郭虎生 《红外技术》 CSCD 北大核心 2010年第9期509-512,共4页

为了降低对红外热像仪最小可分辨温差(MRTD)检测的成本,对使用者一级的MRTD检测方法进行了研究,提出了一种基于FLIR92模型和BP神经网络的MRTD检测方法。该方法在兼顾检测精度的基础上,对检测条件和检测人员的要求大大降低,同时降低了检... 为了降低对红外热像仪最小可分辨温差(MRTD)检测的成本,对使用者一级的MRTD检测方法进行了研究,提出了一种基于FLIR92模型和BP神经网络的MRTD检测方法。该方法在兼顾检测精度的基础上,对检测条件和检测人员的要求大大降低,同时降低了检测成本,对降低红外热像仪的使用和维护成本具有重要意义。 展开更多

关键词 最小可分辨温差 三维噪声模型 bp神经网络 MRTD自动检测

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基于主成分分析和人工神经网络的激光诱导击穿光谱塑料分类识别方法研究 被引量：36

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作者 王茜蒨 黄志文 +2 位作者 刘凯 李文江 阎吉祥 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期3179-3182,共4页

研究了人工神经网络在激光诱导击穿光谱(LIBS)塑料分类识别方面的应用。选用七种常见的塑料作为实验样品,获得每种样品的170组LIBS光谱数据,利用主成分分析获得前五个主成分的得分矩阵。用每种塑料样品的130组光谱数据的主成分得分矩阵... 研究了人工神经网络在激光诱导击穿光谱(LIBS)塑料分类识别方面的应用。选用七种常见的塑料作为实验样品,获得每种样品的170组LIBS光谱数据,利用主成分分析获得前五个主成分的得分矩阵。用每种塑料样品的130组光谱数据的主成分得分矩阵作为训练集,建立反向传播(BP)人工神经网络模型。将其余40组主成分得分作为测试数据输入训练好的模型进行分类识别,其识别准确度达到97.5%。实验结果表明,通过采用主成分分析与BP人工神经网络相结合的方法,可以很好地进行塑料激光诱导击穿光谱的分类识别,对塑料的回收利用有重要价值。 展开更多

关键词 激光诱导击穿光谱 塑料 主成分分析 bp人工神经网络 分类识别

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