峰值轮廓特征的神经网络方法
摘要：基于神经网络的方法用于分析峰值轮廓并预测基本轮廓特征，如宽度、不对称性、渐近曲线等。所得参数可用作峰分解应用中的初值参数。所呈现的神经网络架构专为分析一种特定类型的峰值轮廓，即Voigt型分布（对称和非对称），适用于各种应用，如X射线和中子粉末衍射，X射线光谱等。然而，该方法不限于所演示的情况，适用于其他类型的峰值轮廓分布。该方法在实验收集的X射线粉末衍射数据上成功测试。
作者：Ruben A. Dilanian
论文ID：1612.07466
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2016-12-23