针对传统ATP荧光检测数学模型只能在25℃下对10-15~10-11量ATP进行线性检测的问题,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的ATP荧光检测数学模型,采用改进型K-均值聚类算法动态确定RBF网络中心,提高了RBF网络的自适应性及泛化能力,为复杂系统中ATP量的检测提供了一条有效途径.实验结果表明了该数学模型测量精度高,能在+10℃~+40℃范围内对10-15~10-8mol量ATP实时在... 展开>>针对传统ATP荧光检测数学模型只能在25℃下对10-15~10-11量ATP进行线性检测的问题,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的ATP荧光检测数学模型,采用改进型K-均值聚类算法动态确定RBF网络中心,提高了RBF网络的自适应性及泛化能力,为复杂系统中ATP量的检测提供了一条有效途径.实验结果表明了该数学模型测量精度高,能在+10℃~+40℃范围内对10-15~10-8mol量ATP实时在线检测. 收起<<

吴永忠  范军  郭太峰  孟宏 

合肥工业大学计算机与信息学院,合肥,230009

2008中国仪器仪表与测控技术报告大会

2008-05-22

湖南湘潭

中国仪器仪表学会

chi

腺嘌呤核苷三磷酸  荧光检测  RBF神经网络  聚类算法  数学模型