基于极限学习机的混合气体FTIR光谱定量分析

摘要

实验配置了若干组含有不同浓度的NO与NO2混合气体样品,并扫描其光谱.利用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)建立了混合气体的定量分析模型,结合遗传算法对ELM输入层与隐含层间的连接权值及隐含层的阈值进行了优化,从而使得模型具有更好的稳定性和泛化性能.实验结果表明:利用ELM建立的数学模型可以快速、方便地定量分析混合气体中各气体组分的浓度.