选择性神经网络二次集成在火药近红外分析中的应用研究

？针对建立近红外光谱定量分析的神经网络校正模型时，存在变量数过多以及容易出现过拟合等问题，采用小波变换对近红外光谱进行预处理，用以消除噪声，减少变量个数；并在此基础上，提出一种新的神经网络校正模型一基于改进贪心法的选择性神经网络二次集成，来提高神经网络的泛化能力。实验结果表明：在建立火药近红外分析的校正模型中，该模型不仅建立过程简单而且具有较好的泛化能力。