单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS,Single particle aerosol mass spectrometer)在监测过程中会产生大量单颗粒的化学成分和粒径信息,对这些数据的聚类分析是对气溶胶进行源解析的必要步骤。本文介绍了ART-2a(Adaptive Resonance Theory based ...
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单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS,Single particle aerosol mass spectrometer)在监测过程中会产生大量单颗粒的化学成分和粒径信息,对这些数据的聚类分析是对气溶胶进行源解析的必要步骤。本文介绍了ART-2a(Adaptive Resonance Theory based Artificial Neural Network,自适应共振神经网络)分类算法的理论核心、分类步骤和优缺点,并用此方法对SPAMS采集到的数据进行聚类分析,最后通过用颗粒特征向量取平方根的方式,对ART-2a分类算法提出了改进措施,实验证明此力法能大大提高其分类的准确性。
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