光谱学与光谱分析
光譜學與光譜分析
광보학여광보분석
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS
2003年
2期
318-321
,共4页
色氨酸%酪氨酸%荧光光谱%人工神经网络法
色氨痠%酪氨痠%熒光光譜%人工神經網絡法
색안산%락안산%형광광보%인공신경망락법
本文用人工神经网络法中的误差反传学习算法对色氨酸、酪氨酸混合体系的荧光光谱进行解析,提出了同时测定这两种氨基酸的计算分析方法.以pH=7.15的KH2PO4-K2HPO4的缓冲溶液为介质,用224 nm为激发波长,在290～400 nm的范围内,以14个特征波长处的荧光强度值作为网络特征参数,进行网络训练.网络训练了12次即达到误差精度要求(误差平方和小于0.1).以同样方法对复合氨基酸注射液进行测定,通过训练好的网络进行色氨酸、酪氨酸含量的计算,相对误差分别为4.0%和2.6%.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.该方法与荧光法结合有望成为多组分分析的有效方法之一.
本文用人工神經網絡法中的誤差反傳學習算法對色氨痠、酪氨痠混閤體繫的熒光光譜進行解析,提齣瞭同時測定這兩種氨基痠的計算分析方法.以pH=7.15的KH2PO4-K2HPO4的緩遲溶液為介質,用224 nm為激髮波長,在290～400 nm的範圍內,以14箇特徵波長處的熒光彊度值作為網絡特徵參數,進行網絡訓練.網絡訓練瞭12次即達到誤差精度要求(誤差平方和小于0.1).以同樣方法對複閤氨基痠註射液進行測定,通過訓練好的網絡進行色氨痠、酪氨痠含量的計算,相對誤差分彆為4.0%和2.6%.實驗錶明,該方法與現有的算法相比具有訓練速度快、預測結果準確度高等特點.該方法與熒光法結閤有望成為多組分分析的有效方法之一.
본문용인공신경망락법중적오차반전학습산법대색안산、락안산혼합체계적형광광보진행해석,제출료동시측정저량충안기산적계산분석방법.이pH=7.15적KH2PO4-K2HPO4적완충용액위개질,용224 nm위격발파장,재290～400 nm적범위내,이14개특정파장처적형광강도치작위망락특정삼수,진행망락훈련.망락훈련료12차즉체도오차정도요구(오차평방화소우0.1).이동양방법대복합안기산주사액진행측정,통과훈련호적망락진행색안산、락안산함량적계산,상대오차분별위4.0%화2.6%.실험표명,해방법여현유적산법상비구유훈련속도쾌、예측결과준학도고등특점.해방법여형광법결합유망성위다조분분석적유효방법지일.
