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人工神经网络法测定五组分红外光谱体系

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介绍了人工神经网络在非线多组分校准中的应用。所用三层神经网络由反向传播算法来训练。采用大量模拟数据训练神经网络，得到了一系列优化参数。选择红外谱图严重重叠的五种大气有机毒物作为多组分体系。相对标准误差（RSD℅）、百分标准预测误差（SEP℅）和百分标准校准误差（SEC℅）被用于衡量神经网络的性能。

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来源
《第七届原子光谱分析学术报告会》|2000年|773-776|共4页
会议地点成都
作者
李燕; 孙秀云; 王俊德;
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作者单位

中国化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类原子发射光谱分析法;
关键词
多组分分析; 有机化合物分析; 傅里叶变换红外光谱; 人工神经网络;

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