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21.
基于大黄的红外光谱的人工神经网络鉴别研究   总被引:3,自引:3,他引:0  
将傅里叶变换红外光谱法和人工神经网络用于鉴别正品和非正品大黄样品。在对神经网络训练前用小波变换对测量的红外光谱进行压缩,将原700个数据点的光谱压缩到44个变量,因此加速了神经网络的训练速度。52个大黄样品被用于网络模型的建立,其中包括25个正品大黄和27个非正品大黄的样品。文章还对隐含层神经元数目和动量参数的影响做了考察。结果表明,在优化的条件下用该方法对大黄样品的鉴别正确率达到98%。这种方法可被用于含大黄中药生产的质量控制。  相似文献   
22.
采用离线固相萃取 (SPE)富集 -高效液相色谱(HPLC)分离和紫外分光光度法检测 ,对环境水中甲基对硫磷、对硫磷和辛硫磷3种有机磷农药进行分析;固相萃取用C18 萃取柱 ,用甲醇洗脱 ,高效液相色谱分离以Shim_PackCLCODS柱(150mm×4.6mmid,5μm)为分离柱 ,流动相为甲醇 -水(体积比70∶30) ,紫外检测波长为280nm;该法稳定可靠 ,回收率高  相似文献   
23.
考察了Kalman滤波技术校正ICP-AES中谱线重叠干扰的潜力.以新息序列的平均平方和为评价函数优化扫描光谱的峰位,消除扫描过程中可能产生的波长定位误差,从而保证滤波结果的准确性,并使实际检出限显著改善.在中等分辨率光谱仪和扫描步长为1.5pm的条件下,滤波器能有效地分辨峰间距只有4.8pm且峰形基本相同的重叠线对.对峰间距为9.8pm的重叠线对,当线背比低至0.05左右时仍能获得满意结果.连续背景用理论描述,因而样品溶液和纯组分溶液的光谱扫描无需扣除溶剂空白.  相似文献   
24.
本文采用双柱富集的在线分离富集系统与 2 2 0FS顺序多元素原子吸收分光光度计联用 ,以PT C18色谱预处理柱为预富集柱 ,二乙基二硫代氨基甲酸钠 (DDTC)和吡咯啶二硫代氨基甲酸铵 (APDC)混合物为螯合剂 ,甲醇为洗脱剂 ,首次实现了Cu ,Pb,Cd ,Co ,Ni,Mn六种元素的快速同时测定。富集倍数为 10 2~ 2 1 7之间。34s富集 (4 4 0mL)的检出限分别为Cu 2 91,Pb 5 81,Cd 0 35 ,Co 3 6 1,Ni4 0 5和Mn 1 94 μg·L-1,相对标准偏差分别为Cu 2 6 4 % ,Pb 2 93% ,Cd 2 5 9% ,Co 2 5 7% ,Ni 2 78%和Mn 3 6 8%。该方法操作简便、快速 ,用于环境样品中痕量元素的测定 ,得到了满意的结果。  相似文献   
25.
针对ICP-AES中严重重叠谱线干扰的校正, 研究了若干因素对Kalman滤波器性能的影响。减小扫描步长可以增强Kalman滤波法解析重叠谱线的能力。当重叠线轮廓基本相同且扫描窗口内干扰元素只有一条谱线时, Kalman滤波法能分辨的重叠线对的最小峰间距为扫描步长的2~3倍。扫描窗口内较多的干扰元素谱线和重叠线对轮廓的显著差异有利于Kalman滤波器正确识别分析信号和干扰信号, 可以利用这两个因素有效地分辨峰间距很小甚至完全重叠的谱线。  相似文献   
26.
数据平滑和扫描步长是两个重要求导条件。本工作用五点三次多项式平滑技术对扫描数据进行平滑处理以消除随机噪音,但平滑次数增大会导致信号失真从而使导数光谱的分辨能力降低。扫描步长减小能提高导数光谱的分辨能力,但同时导致导数光谱灵敏度减小。导数光谱中干扰物等效浓度IEC的大小是上述因素的综合反映。本文以IEC为考察指标,讨论了平滑次数和扫描步长的优化。  相似文献   
27.
本文结合溶剂萃取研究了非水介质中氢化物发生-ICP-AES的分析条件、干扰等因素的影响。利用KI~+H_2SO_4/MIBK萃取体系将As,Sb,Bi萃取到MIBK中而与基体元素分离,然后将该有机相与甲酸按等体积混合后,即可直接进行氢化物发生-ICP-AES分析。还对影响萃取和氢化物发生的一些因素及共存元素的干扰进行了讨论。该方法应用于Ni-Fe基合金中As和Sb的分析,取得了较满意的结果。  相似文献   
28.
采用Delta规则和Delta-Bar-Delta规则的神经网络,用于根据头发和血清样品中金属含量对正常人与癌症患者的分类判别研究,对有关参数影响作了讨论,结果表明,采用Delta-Bar-Delta规则的神经网络训练速度明显快于Delta规则的神经网络。  相似文献   
29.
张卓勇  郝伟  胡文祥 《合成化学》2006,14(5):497-499
在微波辐射下合成了5,10,15,20-(2-吡啶基)卟啉(TPyP)及其锰(Ⅲ)配合物[Mn(Ⅲ)TPyP]。找到了较好的分离和提纯Mn(Ⅲ)TPyP的方法。  相似文献   
30.
本文对电感耦合等离子体原子发射光谱分析(ICP-AES)中电荷注入检测器(CID)得到的二维光谱的频率特性作了研究。测量光谱经过傅里叶变换得到其光谱的频率分布。结果表明,测量光谱在频域中的信号可被分为两部分:即低频信号和高频信号。前者代表有用的分析信号而后者代表背景和噪声。然而,不能采用简单滤除高频信号的方法来去除噪声,因为这样虽然高频信号没有明显改变但会使背景变形。  相似文献   
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