TY - JOUR A2 - 黄，萨穆埃尔AU - 崔立志AU - 凌皓AU - 潘，约西亚AU - 潘，西蒙K. AU - 高，Junbin AU - 关，保罗PY动态 - 2014 DA - 2014年11月25日TI - 甲分解模型用于HPLC-DAD数据集及其解决由粒子群优化SP - 276741 VL - 2014 AB - 本文提出了一种分离方法，基于广义参考曲线测量的模型和粒子群优化的算法（GRCM-PSO），用于高效液相色谱与二极管阵列检测（HPLC-DAD）的数据集。首先，生成初始参数构建的参考曲线基于其物理原理的化合物的色谱峰。然后，一般参考曲线测量（GRCM）模式旨在将这些参数转换为标量值，这表明所有参数的健身。第三，粗糙的解决方案是通过搜索个人目标，每个参数发现，并重新初始化只有围绕这些粗略的解决方案执行。然后，粒子群优化（PSO）算法是通过最小化由GRCM模型给出的这些新参数的适应度，以获得最佳的参数。最后，对于化合物光谱基于最优参数和HPLC-DAD数据组估计。通过仿真和实验，得出以下结论：（1）GRCM-PSO方法可以分离来自HPLC-DAD数据集的色谱峰和光谱不知道预先化合物的数量即使当严重重叠和白噪声存在;（2）GRCM-PSO方法能够处理的真实HPLC-DAD数据集。SN - 1687-9724 UR - https://doi.org/10.1155/2014/276741 DO - 10.1155 /二十七万六千七百四十一分之二千○一十四JF - 应用计算智能与软计算PB - Hindawi出版公司公司KW - ER -