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用聚类分析和人工神经网络解析漆器漆膜裂解色谱图

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  漆器是我国劳动人民的杰出创作 ,历史悠久 ,它代表了各个时代的文化艺术水准,是古代文化史的重要文物之一〔 ’ 〕。

  用裂解质谱 ( P Y M S ) 研究远东漆器漆膜,将得到的谱图进行迭加后选取一定数 目的质谱峰进行聚类分析,可找出质谱数据隐含的年代信息。

  近年来,随着计算机科学的发展,化学计量学越来越受到 人们的重视 ,已成为广大分析工作者普遍关注和重视的分析化学前沿领域之一[ z ],在化学计量学研究中 ,模式识别技术在计算机信息处理时的作用已引人关注 。

  聚类分析是模式识别中常用的一种 ,8 0 年代末期兴起的人工神经网络(A N N )也随之应用到化学领域中川 ,现 已把人工神经网络用于模式识别 ,并取得了良好的效果[ ’ .

  本文选取漆器漆膜裂解色谱 图 中具有代表性的 1 7 个色谱峰,峰面积经加权归一化后 ,用聚类分析法和变步长的误差反向传播( B P )人工神经网络方法进行解析,其分类结果和预测结果显示 了,聚类分析和人工神经 网络方法用于解析漆器 漆膜裂解色谱数据 ,获悉其隐含的年代信息是一种值得探索的新方法。

  1 聚类分析和 B P 人工神经网络方法简介1门 聚类分析聚类分析 中,系统聚类分析是较常用的方法 。

  分析时,把样品集中的每一个样本看成各 自独立的一类 ,首先计算各样本之间的距离矩阵,其计算方法有最短距离法、最长距离法 、平均距离法 、重心法和离差平方和法等,采用不同的类间距离计算方法,其结果不完全一样。

  然后通过类 间合并过程 ,得到系统聚类分析谱系图,从所得谱系图中可观察到样本的分类情况。

  1.

  2 人工神经网络人工神经网络 中包含了大量的神经元(又称节点)

  ,神经元之间的关系十分复杂。

  B P 人工神经网络模型由输入层 、隐含层和输出层组成 ,神经元之间的连接强度用可变的权值表示 ,网