基于GA-BP神经网络的塑料X射线吸收光谱的辨识

作者：方正; 王仁彬; 陈思媛^*

来源：应用化工, 2019, 48(01): 238-241.

DOI：10.16581/j.cnki.issn1671-3206.20181101.014

• 塑料分类
• X射线吸收光谱
• 主成分分析
• 神经网络
• 遗传算法

采集15种塑料样本的X射线吸收光谱(XAS),对光谱数据进行预处理和主成分分析,建立误差反向传播(BP)神经网络和遗传算法优化的误差反向传播(GA-BP)神经网络模型,利用训练集进行网络训练,并通过测试集进行验证。结果表明,GA-BP神经网络相比于BP神经网络可以更好更稳定的对塑料样本的XAS进行识别,这对塑料的回收具有重要的指导意义。

• 单位
  航天学院; 厦门大学