基于自适应神经模糊推理系统的光谱预测

摘要

由于神经网络具有自适应以及自学习功能,模糊系统具有很好的非线性推理能力.将二者相结合的自适应神经模糊推理系统吸收了二者的优点,将其应用于对模型特征的分析和建模上,通过对数据的学习可以预测特性非常复杂的系统,如荧光光谱.荧光光谱分析法操作简单,精度高,分析速度快,是研究分子内部结构的重要手段.预测荧光光谱更具有重要意义.文章以N2分子的脉冲放电的发射谱为例进行了预测,预测结果显示,该方法可以预测光谱谱线的重要信息,误差均小于1.66%,达到了此次实验的精度要求,具有满意的效果.对光谱的预测是切实可行的.