正交设计在原子吸收分析中的应用

近年来,正交设计在国内得到了广泛应用,取得了不少成果,在分析化学领域中应用还不多见。本文以空气-石油液化气焰原子吸收法测定铝合金中微量铁含量为例,运用了正交设计的方法,对多因素的实验有效地选择最优条件,并用数理统计的方法分析实验数据,取得了较好的结果。     

基于模糊递归小波神经网络的葡萄酒品质预测

针对葡萄酒品质预测模型难以建立的问题,提出一种基于模糊递归小波神经网络的葡萄酒品质预测模型。利用葡萄酒物理化学指标和品酒师打分作为模型的输入输出,采用梯度下降算法在线学习隶属函数层中心、宽度和小波函数平移因子、伸缩因子、自反馈权重因子以及输出层权值。仿真实验时,首先利用Mackey-Glass混沌时间序列进行了性能测试,然后利用UCI数据集葡萄酒品质数据对所建立的品质预测模型进行了验证。结果显示,与多层感知器、径向基函数神经网络等传统前馈神经网络相比,构建的模糊递归小波神经网络品质预测模型具有更高的预测精度,更加适合于葡萄酒的品质预测。