安庆师范学院学报（自然科学版）
安慶師範學院學報（自然科學版）
안경사범학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF ANQING TEACHERS COLLEGE(NATURAL SCIENCE)
2005年
2期
44-46
,共3页
人工神经网络%光度法%铜%钴%镍%锌
人工神經網絡%光度法%銅%鈷%鎳%鋅
인공신경망락%광도법%동%고%얼%자
本文应用人工神经网络原理,采用Levenberg-Marquardt BP算法,对于吸收光谱严重重叠的PAR-Cu、Co、Ni、Zn四组分显色体系同时进行含量测定.Cu、Co、Ni、Zn的平均回收率分别为100%、99%、101%、99%.实验表明,与普通BP网络、改进型BP网络和径向基网络相比,该算法具有训练速度快、预测结果准确度高等特点,和光度法结合有望成为多组分分析的有效方法之一.
本文應用人工神經網絡原理,採用Levenberg-Marquardt BP算法,對于吸收光譜嚴重重疊的PAR-Cu、Co、Ni、Zn四組分顯色體繫同時進行含量測定.Cu、Co、Ni、Zn的平均迴收率分彆為100%、99%、101%、99%.實驗錶明,與普通BP網絡、改進型BP網絡和徑嚮基網絡相比,該算法具有訓練速度快、預測結果準確度高等特點,和光度法結閤有望成為多組分分析的有效方法之一.
본문응용인공신경망락원리,채용Levenberg-Marquardt BP산법,대우흡수광보엄중중첩적PAR-Cu、Co、Ni、Zn사조분현색체계동시진행함량측정.Cu、Co、Ni、Zn적평균회수솔분별위100%、99%、101%、99%.실험표명,여보통BP망락、개진형BP망락화경향기망락상비,해산법구유훈련속도쾌、예측결과준학도고등특점,화광도법결합유망성위다조분분석적유효방법지일.
