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摘要本文敷墓境地回颤了‘匕学棰式识删在分析化学靖城近丰束的蔑展,并涉及到与分析
化学牺关的生袖、医学、环境科学、电于、
合的蛊展趋势散了评述。
关调模置识删聚毙分析人年神经罔培锄
模式识别,简称概述
模式识别在六十年代末被引入到化学领域,~
“物以类聚”,认为性质相近的样本在模式空间中所处的位置相近,它们在空间形成“簇
,
模式识别方法具有明显的优点,它不需要数学模型;需要的先验知识很少;擅长处理复
杂事物和多源数据等。正由于这些优点它的研究对象十分广泛一
解决模式识别的方法很多,可分为两类,一类是统计模式识别,化学撰式识别即属此
范围;男一类是句法模式识别,它主要用于图像识别等方面统计模式识别从计算机模式
识别学习过程又可分为有监督方式和无监督方式,其中有监督方式的方法包括最大似然
法、线性分类器法、贝叶斯法和判别法等。另一类无监督方式中重要的一种
是聚类分析,它具有很大的实用价值,特别是当模式类数事先并不知道
时更为有用其它常用的方法还有:最近邻法、法又称相似分析、非线性映照
法、势函数法和最小生成树法等另外,与模糊数学相结合建立在最大隶属度原则
和择近原则基础上的模糊模式识别近几年也日益受到重视,其中模糊聚类分析及模糊
理论与神经网络缱台产生的耨算法“:得到了广泛应用。
另一种新方法人工神经网络法也正受到化学计量学学者的极大重视,它是基
于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统或计算机美国神经网络专家
将神经网络定义为:它是由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相
互连接而形成的计算机系统,该系统靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息
神经网络以其高计算能量、程强的容错性及自学习或训练能力给化学领域特别是模式识
踟注入了新的活力,化学家正试图用它解决一些难度较大的课题由于具有自适
应能力,可称这种模式识别为自适应化学模式识别在化学中应用最多的神经网络算法
是反向误差传播法法,在应用中该法正在不断改进以适应不同的需要
· 国家自然科学基盒赍助嘎目
收瞢日期。——
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模式识别在光谱方面的应用
在光谱领域中,广泛应用的要算红外光谱,—及联用仪器近年来也大量
地应用。如线性差别分析与主成份分析结合用于解析检出硝基苯中的苯”;在近
红外光谱中,判别分析用于区别胶化淀粉;在方面,聚类分析用于毗嗪等的和
的分析也应用于近年出现的串联上⋯’和专家系统相结合通过分析
来估计分子量“。等。

分析相结合将陶瓷按不同的生产出处进行分类:在识别方法上有时也可用偏最小二乘
法”。
在方面,判别分析用于在较大仪器噪音背景下解析相似的光谱来区别苯乙烯共
聚物。.
传统模式识剐在近年虽然仍在发展,但不步光谱学家逐渐乐于接受薪的法来解
决光谱问题,这些方面的研究报道可以说超过了传统模式识别的应甩。在方面.
等采用法将