摘要:
应用新的模式识别方法PCA-BPN(Principal Component Analysis-Back Propagation Network)指认CmⅠ奇宇称未知能级,支持了前人应用传统的KNN(K Nearest Neighbors)等模式识别方法及对传神经网络方法(Counter Propagation Network,CPN)对大部分谱线的指认,进一步确认了这些组态的归属;鉴别了KNN等与CPN不同的预报结果,纠正CPN的某些错误分类,并以可视非线性映照分类器加以佐证
曹晓卫,刘洪霖,陈念贻. CmI奇宇称光谱能级的模式识别研究[J]. 物理化学学报, 1996, 12(05): 400-405.
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