應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合遺傳算法同時(shí)測(cè)定色氨酸、酪氨酸和苯丙氨酸.pdf

1、多組分的紫外光譜嚴(yán)重重疊并且相互干擾,無(wú)法用傳統(tǒng)化學(xué)方法測(cè)定。運(yùn)用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對(duì)重疊信號(hào)進(jìn)行分辨,實(shí)現(xiàn)了對(duì)合成未知樣品的同時(shí)測(cè)定。本文主要研究應(yīng)用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial neural networks,ANN)和遺傳算法(Genetic Algorithms,GA)結(jié)合紫外分光光度法進(jìn)行多組分同時(shí)測(cè)定,建立色氨酸、酪氨酸和苯丙氨酸三組分同時(shí)測(cè)定體系,具體研究?jī)?nèi)容如下:
　　1.應(yīng)用 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2、(BP-ANN)對(duì)色氨酸、酪氨酸和苯丙氨酸同時(shí)測(cè)定并解析三種混合物的重疊光譜,光度法不經(jīng)分離同時(shí)測(cè)定三種氨基酸,將 BP網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于大豆氨基酸的同時(shí)測(cè)定。
　　2.遺傳算法優(yōu)化 BP-ANN的結(jié)構(gòu)和參數(shù),避免 BP算法通過(guò)重復(fù)實(shí)驗(yàn)測(cè)試來(lái)確定隱含層個(gè)數(shù),提高了網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度和效率。遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決了 BP-ANN的過(guò)訓(xùn)練和過(guò)擬合問(wèn)題,快速確定 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。GA-BP有效地彌補(bǔ) BP網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、權(quán)值和閾值選擇上的隨機(jī)性缺陷

3、,充分利用 GA的全局搜索能力和 BP網(wǎng)絡(luò)的局部搜索能力,從而增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的智能搜索能力,縮短了網(wǎng)絡(luò)收斂時(shí)間。
　　3.應(yīng)用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GA-BP)對(duì)色氨酸、酪氨酸和苯丙氨酸濃度同時(shí)測(cè)定并解析三種氨基酸的重疊光譜,建立 GA-BP同時(shí)測(cè)定混合氨基酸的模型。將 GA-BP應(yīng)用在大豆氨基酸組分測(cè)定,結(jié)果滿意。
　　本文將化學(xué)計(jì)量學(xué)中的兩種方法結(jié)合起來(lái),建立了穩(wěn)定性高預(yù)測(cè)能力強(qiáng)的 GA-BP模型。為合成未知樣品的同時(shí)測(cè)定、化學(xué)分析、