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人工神经网络-近红外光谱法用于粉末药品美的康的非破坏定量分析 总被引:4,自引:0,他引:4
1 引 言 近红外光谱分析技术在药品分析中得到重视,这是因为该方法的非破坏性,样品不需预处理 ,不需分离,即可直接测定。但其各组分光谱重叠需采用一定的数据处理技术方能获得准确 分析结果。本文应用人工神经网络 进行粉末药品美的康的非破坏性快速定量分析。使用一组美的康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。采用了新的网络 评价标准——逼近度。 2 实验部分 2.1 仪器和试剂 日本岛津UV-3100型紫外可见近红外分光光度计,附件积分球。测量条件,狭缝为12 nm,扫描范围1100~2500 nm。所用试剂均符合药典标准 。 相似文献
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δ-LES-SPH模型较传统SPH,在控制方程里添加了扩散项和粘性项来稳定方程格式,并且这两项的系数均由湍流封闭模型来确定。基于Mascio提出的大涡模型思想,实现了δ-LES-SPH模型的方法,并利用溃坝和宽顶堰进行了算例验证。将δ-LES-SPH的模拟值与已有文献的模拟值以及试验值作对比,验证该算法研究具有高雷诺数湍流流动问题的稳定性和准确性。之后利用δ-LES-SPH模型分析了台阶式溢洪道的水流流态、流速以及消能率的变化规律,结果表明,δ-LES-SPH模型的结果与试验值吻合度较高,优于DualSPHysics方法;31阶和26阶的效能率分别达到了75.89%和74.72%,31阶明显优于26阶,同时充分体现了台阶式溢洪道的消能效果。 相似文献
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