摘 要為了在線快速、自動處理氣溶膠激光飛行時間質譜儀在運行過程中產生的海量數據并提取有價值的信息,將基于神經網絡的自適應共振算法運用于氣溶膠單粒子化學成分在線聚類分析。利用該算法對NaCl粒子、NaCl和CaCl2的氣溶膠混合物、三聚氰胺氣溶膠單粒子以及大氣氣溶膠單粒子進行在線分類,被成功分類的粒子數占命中粒子總數的100%,當警戒閾值為0.1,學習速率為0.05時,獲得的每類聚類中心都能很好地代表該類物質的特征;深入研究了警戒閾值對NaCl粒子在線聚類數的影響。結果表明: 當警戒閾值增大到0.8時,在線聚類數增多,分類更加精細。本算法的質譜分析軟件基本滿足大氣氣溶膠單粒子在線聚類分析的要求。
關鍵詞大氣氣溶膠; 氣溶膠單粒子; 化學成分; 氣溶膠激光飛行時間質譜儀; 自適應共振神經網絡