气相色谱仪重叠峰的分解问题
2023年05月28日 11:44:36
来源：上海气谱仪器设备有限公司 >> 进入该公司展台
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气相色谱仪重叠峰的分解问题
气相色谱仪重叠峰分解问题的高维性和高度非线性，使计算需要很长时间，一般只适用于事后处理。高维问题不仅使得算法速度很低，而且对算法的收敛性也有很大的影响。这是由于目标函数中常常存在局部极小点，参数优化过程往往陷于局部极小点内不能自拔，不能收敛到全局最小点。气相色谱仪子峰个数越多，模型参数越多，则目标函数中局部较小点的个数越多。梯度下降算法每次都是向改进解的方向搜索，这种“贪心”算法往往导致只能找到一个局部解，而不是全局解。具有优化功能的人工神经网络可以解决局部极小点的问题。
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