基于非洲秃鹫算法优化卷积神经网络的重叠峰解析方法

摘要： 利用光谱仪器检测土壤中重金属时，由于仪器分辨率较低，峰位相近元素的特征峰会产生重叠。光谱重叠峰严重影响定量分析结果的准确性，为了得到准确的重金属含量需要进行光谱重叠峰分解。提出利用非洲秃鹫算法优化卷积神经网络(AVOA-CNN)的重叠峰解析方法。首先，利用高斯函数模型模拟出150个双高斯含噪光谱重叠峰和43个三高斯含噪光谱重叠峰，选择不同小波基函数进行光谱数据去噪，以信噪比和均... （共8页）