基于遗传算法和神经网络的色谱重叠峰解析

提出了一个新的色谱重叠峰解析方法———基于遗传算法(GA)和EMG模型的径向基函数神经网络(EMG-RBFNN)的色谱重叠峰解析。为了使EMG-RBFNN具有结构重组能力,用于色谱重叠峰解析的EMG-RBFNN采用了遗传算法。遗传算法具有鲁棒性和全局优化能力,若种群过小,则陷于局部极值点的概率将增高,而EMG模型是一个低效模型,选用过大的种群,必然使解析过程加长。为了提高算法效率,文中提出先用高效色谱峰近似模型———标准高斯模型进行繁衍,而后再用EMG模型的快速算法。