人工神经网络用于光度法同时测定铜钴镍

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摘要：本文采用PAR-Cu,Co,Ni显色体系,应用人工神经网络原理,以Levenberg-MarquardtBP算法,对紫外吸收光谱严重重叠的三组分金属配合物体系同时进行含量测定.在452～552 n m的范围内,以14个特征波长处的吸收值作为网络特征参数,并通过正交设计安排样本.网络仅训练781次即可达到要求,Cu,Co,Ni三者的平均回收率分别为99.99%,99.96%,99.97%,测定结果的相对标准偏差分别为0.1%,0.2%,0.1%.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.该方法和光度法结合有望成为多组分分析的有效方法之一.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90993X/200105/5649173.html

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关键词：人工神经网络 神经网络 人工神经 神经网 marquardt 人工神经网络 光度法 同时测定 多组分分析