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本文提出了一种采用新进样方式的超声雾化火焰原子吸收法。该法对Cu、Ag、Pb、Cd等元素的特征浓度较一般气动雾化进样火焰原子吸收法有近一个数量级的改善。若与石英缝管技术配合使用,则对Cu、Ag、Pb、Cd的特征浓度分别为2.0、1.4、8.0、0.54ppb。实验证明,方法的精密度和准确度都令人满意。 相似文献
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本文提出用聚丙烯脒硫氰酸盐化学修饰石墨管内壁、电化学预富集石墨炉原予吸收测定Au的分析方法.分析灵敏度提高100倍.应用于矿石中痕量Au的测定,获得了满意的结果. 相似文献
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近红外漫反射光谱法对固态样品的无损分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文应用目标因子分析研究了固态样品的近红外漫反射光谱,用目标因子分析成功地确定了固态样品的物种数、物种种类和各物种的含量。 相似文献
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人工神经网络方法用于肺癌的辅助诊断 总被引:8,自引:0,他引:8
根据人发和血清中微量元素的含量,将人工神经网络用于正常人与癌症患者的分类预测。用独立预测样本作了检验,表明该方法可作为肺癌诊断的一种辅助手段。讨论了当预测样本中有元素缺损时ANN的分类预测情况,并研究了人发和血清样品中的元素对分类的影响。 相似文献
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扑热息痛片剂药品的近红外光谱法非破坏定量分析 总被引:5,自引:0,他引:5
现代近红外光谱分析技术将近红外光谱 (NIR)法同计算机科学和化学计量学结合 ,实现了对样品进行无损非破坏性定量分析 .该法具有速度快、操作简单及所需样品少等特点 ,能够实现样品分析的时间同步、地点同步及无损非破坏分析 .为实现生产过程中即时、在线的质量控制提供了新的手段[1 ] .本文应用人工神经网络 [2 ]与近红外漫反射光谱相结合对扑热息痛片剂药品进行了非破坏快速定量分析 .用扑热息痛片剂药品的近红外漫反射光谱数据、一阶导数光谱数据及二阶导数光谱数据分别建立了 ANN模型 ,预测未知样品 ,讨论了影响网络的因素 ,使用了新… 相似文献
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人工神经网络-近红外光谱法用于粉末药品扑热息痛的非破坏定量分析 总被引:6,自引:1,他引:5
研究了应用人工神经网络进行粉末药品的非破坏定量分析,使用扑热息痛粉末药品的近红外漫反射光谱数据建立人工神经网络模型,预测未知样品,讨论了影响网络的各参数,采用逼近度作为网络新的评价标准,由于人工神经网络好的非线性的多变量校正特点,预测结果是准确的。 相似文献
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甲氧苄胺嘧啶药物的非破坏分析 总被引:1,自引:0,他引:1
将偏最小二乘(PLS)法同近红外漫反射光谱法结合,非破坏分析了粉末药品甲氧苄胺嘧啶。讨论了波长对PLS定量预报能力的影响。校正样品和预测样品的预测结果相对标准误差分别为0.33%和1.39%。 相似文献
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