1 淮北煤炭师范学院 物理系,安徽 淮北 235000
2 中国科学院安徽光学精密机械研究所,合肥 230031
针对差分吸收光谱技术(DOAS)获取差分吸收光学密度(OD)的技术特点,本文提出采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)来逼近DOAS测量谱中慢变成分,并依次获得痕量气体差分吸收光学密度。该方法根据DOAS系统获得测量谱的特点进行自适应调整网络参数,因此能较精确地分离慢变部分和快变部分。利用SO2样气进行实验,结果表明ANIFIS比多项式函数更为灵活。基于AINFIS网络获取的OD进行浓度反演,提高了DOAS反演精度。
差分吸收光学密度 自适应神经模糊推理系统 慢变 逼近 DOAS DOAS differential absorption optical density adaptive neural fuzzy inference system slowly varying component approaching
