LM优化反向传播网络同时测定铜钴镍锌

何池洋

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LM优化反向传播网络同时测定铜钴镍锌

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本文应用人工神经网络原理,采用Levenberg-MarquardtBP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。

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来源
《安庆师范大学学报：自然科学版》 |2005年第2期|44-46|共3页
作者
何池洋;
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作者单位

安庆师范学院化学系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类光化学分析法（光谱分析法）;
关键词
人工神经网络; 光度法; 铜; 钴; 镍; 锌;

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