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1.
人工神经网络用于光度法同时测定铜钴镍   总被引:14,自引:0,他引:14  
本文采用PAR-Cu,Co,Ni显色体系,应用人工神经网络原理,以Levenberg-MarguardtBP算法,对紫外吸收光谱严重重叠的三组分金属配合物体系进行含量测定。在452-552nm的范围内,以14个特征波长处的吸收值作为网络特征参数,并通过正交设计安排样本。网络仅训练781次即可达到要求,Cu,Co,Ni三者的平均回收率分别为99.99%,99.97%,测定结果的相对标准偏差分别为0.1%,0.2%,0.1%。实验表明,该方法与现有的算法相比具有训练速度快,预测结果准确度高等特点。该方法和光度法结合有望成为多组分分析的有效方法之一。  相似文献
2.
人工神经网络-荧光光谱法同时测定维生素B1,B2,B6   总被引:6,自引:0,他引:6  
应用人工神经网络原理 ,以Levenberg MarquardtBP算法对荧光光谱严重重叠的维生素B1 ,B2 ,B6三组份混合体系同时进行了含量测定。在 390~ 5 2 0nm的范围内 ,以 15个特征波长处的荧光强度值作为网络特征参数 ,并通过均匀设计安排样本 ,经网络训练和计算得出维生素B1 ,B2 ,B6 三者的平均回收率分别为 99 86 % ,99 6 0 % ,99 4 9% ,测定结果的相对标准偏差各为 1 7% ,1 6 % ,1 7%。  相似文献
3.
催化动力学分光光度法同时测定铜和铁   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究发现 :在硫酸介质中Cu(Ⅱ )和Fe(Ⅲ )能同时催化溴酸钾氧化酸性铬蓝K的褪色反应 ,但二者存在一定的速率差异 ,反应速率常数之比随时间而变化 ,且吸光度的加和性不佳。运用了三层Levenberg Marquardt优化BP神经网络处理实验数据 ,实现了Cu(Ⅱ ) ,Fe(Ⅲ )的催化动力学分析法同时测定。研究了最佳反应和测定条件。用于合成样品和人发中铜和铁的测定 ,结果满意  相似文献
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