基于非洲禿鷲算法優(yōu)化卷積神經網絡的重疊峰解析方法

摘要： 利用光譜儀器檢測土壤中重金屬時，由于儀器分辨率較低，峰位相近元素的特征峰會產生重疊。光譜重疊峰嚴重影響定量分析結果的準確性，為了得到準確的重金屬含量需要進行光譜重疊峰分解。提出利用非洲禿鷲算法優(yōu)化卷積神經網絡(AVOA-CNN)的重疊峰解析方法。首先，利用高斯函數模型模擬出150個雙高斯含噪光譜重疊峰和43個三高斯含噪光譜重疊峰，選擇不同小波基函數進行光譜數據去噪，以信噪比和均...