人工神经网络光度法同时测定锆和钛

在锆(钛)一对氯苯基荧光酮—CTMAB显色体系中，应用三层神经网络解析锆和钛的吸收光谱，不经分离分光光度法同时测定锆和钛．使用改进的BP算法，避免了神经网络在学习过程中可以产生的麻痹现象．用于合成样品和钢样中锆和钛的测定，效果较好．     

人工神经网络用于光度法同时测定铜和镉

采用PAR-Cu、Cd显色体系,应用L-M优化BP神经网络原理,对吸收光谱严重重叠的两组分金属配合物体系同时进行各含量测定,获得较为满意的结果。实验表明,该方法具有学习速度快、预测结果准确度高等特点,是多组分分析的较好方法之一。     

人工神经网络紫外分光光度法同时测定苯和甲苯

应用三层ANN-BP网络解析苯和甲苯的吸收光谱,不经分离,用紫外分光光度法同时测定苯和甲苯.使用改进的BP算法,避免了神经网络学习过程中可能产生的麻痹现象,提出了目标向量的简单变换方法及便于网络参数选择的收敛评价函数.实验验证了方法的有效性,同时表明,苯在0-720mg/L和甲苯在0-840 mg/L范围内服从比尔定律.     

人工神经网络紫外分光光度法同时测定苯和甲苯

应用三层ANN_BP网络解析苯和甲苯的吸收光谱 ,不经分离 ,用紫外分光光度法同时测定苯和甲苯 .使用改进的BP算法 ,避免了神经网络学习过程中可能产生的麻痹现象 ,提出了目标向量的简单变换方法及便于网络参数选择的收敛评价函数 .实验验证了方法的有效性 ,同时表明 ,苯在 0 - 72 0mg/L和甲苯在 0 - 84 0mg/L范围内服从比尔定律     

人工神经网络光度法同时测定饮料中三种色素

用BP人工神经网络解析了日落黄、柠檬黄和胭脂红的吸收光谱，提出同时测定这三种色素的计算分析方法；并对饮料中的日落黄、柠檬黄和胭脂红进行了同时测定。日落黄、柠檬黄和胭脂红回收率分别为99．61％、103．45％和98．50％；使用了改进的BP算法，避免了神经网络学习过程中可能产生的麻痹现象；提出了目标向量的简单变换方法，与偏最小二乘法进行了比较。结果表明，BP神经网络法与偏最小二乘法一样能获得满意的分析结果。     

人工神经网络光度法同时测定饮料中三种色素

用BP人工神经网络解析了日落黄、柠檬黄和胭脂红的吸收光谱,提出同时测定这三种色素的计算分析方法;并对饮料中的日落黄、柠檬黄和胭脂红进行了同时测定。日落黄、柠檬黄和胭脂红回收率分别为99 61%、103 45%和98 50%;使用了改进的BP算法,避免了神经网络学习过程中可能产生的麻痹现象;提出了目标向量的简单变换方法,与偏最小二乘法进行了比较。结果表明,BP神经网络法与偏最小二乘法一样能获得满意的分析结果。     

人工神经网络光度法同时测定饮料中三种色素

用BP人工神经网络解析了日落黄、柠檬黄和胭脂红的吸收光谱,提出同时测定这三种色素的计算分析方法;并对饮料中的日落黄、柠檬黄和胭脂红进行了同时测定.日落黄、柠檬黄和胭脂红回收率分别为99.61%、103.45%和98.50%;使用了改进的BP算法,避免了神经网络学习过程中可能产生的麻痹现象;提出了目标向量的简单变换方法,与偏最小二乘法进行了比较.结果表明,BP神经网络法与偏最小二乘法一样能获得满意的分析结果.     

人工神经网络光度法同时测定饮料中三种色素

用BP人工神经网络解析了日落黄、柠檬黄和胭脂红的吸收光谱,提出同时测定这三种色素的计算分析方法;并对饮料中的日落黄、柠檬黄和胭脂红进行了同时测定.日落黄、柠檬黄和胭脂红回收率分别为99.61%、103.45%和98.50%;使用了改进的BP算法,避免了神经网络学习过程中可能产生的麻痹现象;提出了目标向量的简单变换方法,与偏最小二乘法进行了比较.结果表明,BP神经网络法与偏最小二乘法一样能获得满意的分析结果.     

分光光度法同时测定锗,钛和钼多种组分

痕量锗、钛和钼与邻苯二酚紫（PV）和溴化十六烷基三甲胺（CTMAB）在酸性介质中发生高灵敏的显色反应，所产生的三元络合物的吸收光谱严重重叠。用最小二乘法—分光光度法成功地测定了模拟样的上述3种痕量组分。结果表明，最小二乘法是化学计量学中一种可适用于较为复杂的痕量组分同时分光光度测定的优良的计算方法。     

人工神经网络流动注射分光光度法同时测定铜合金中的Fe2+和Ni2+

用人工神经网络处理铜合金流动注射的吸收光谱数据,对Fe2 和Ni2 含量同时进行了测定.通过对网络结构和参数的优化,提高了测定的准确性,Fe2 和Ni2 的浓度在一定范围内与峰高呈线性关系,实验结果令人满意.     

流动注射分析人工神经网络同时测定Fe(Ⅱ)和Ni(Ⅱ)

应用流动注射分析(FLA)-吸光光度法技术对含有Fe(Ⅱ)和Ni(Ⅱ)的体系进行检测,用人工神经网络对检测结果进行处理,不经分离同时测定了混合体系中的Fe(Ⅱ)和Ni(Ⅱ),铁和镍分别在0.10-7.5μg/L呈线性,结果令人满意.     

流动注射分析人工神经网络同时测定Fe（Ⅱ）和Ni（Ⅱ）

应用流动注射分析(FLA)-吸光光度法技术对含有Fe(Ⅱ)和Ni(Ⅱ)的体系进行检测，用人工神经网络对检测结果进行处理，不经分离同时测定了混合体系中的Fe(Ⅱ)和Ni(Ⅱ)，铁和镍分别在0.10-7.5μg／L呈线性。结果令人满意．     

Holography in artificial neural networks

The dense interconnections that characterize neural networks are most readily implemented using optical signal processing. Optoelectronic 'neurons' fabricated from semiconducting materials can be connected by holographic images recorded in photorefractive crystals. Processes such as learning can be demonstrated using holographic optical neural networks.     

卡尔曼滤波法用于扑热息痛5组分混合体系分析

将卡尔曼滤波分光光度法用于测定扑热息痛合成过程中对乙酰氨基酚、对硝基酚、对氨基酚、对乙酰氨基酚乙酸酯、对硝基酚乙酸酯5组分的含量,结果表明,该法对样品中各组分的平均回收率在97．5％～103．5％之间,与高效液相色谱法相比,两种分析方法得出的结果基本一致。     

神经网络紫外光度法同时测定水中NO-3和NO-2

应用神经网络解析NO-3和NO-2的吸收光谱,不经分离紫外吸光光度法同时测定NO-3和NO-2.在经典BP的算法上,引用改进的误差传递函数,对学习系数和动量因子进行了动态调节,并采用均匀试验设计法确定最佳网络运行参数,建立了改进的BP算法.此法用于水样中NO-3和NO-2的同时测定,回收率分别为100.8%和95.3%.     

神经网络紫外光度法同时测定水中NO3^—和NO2^—

应用神经网络解析NO3^-和NO2^-的吸收光谱，不经分离紫外吸光光度法同时测定NO3^-和NO2^-，在经典BP的算法上，引用改进的误差传递函数，对学习系数和动量因子进行了动态调节，并采用均匀试验设计法确定最佳网络运行参数，建立了改进的BP算法．此法用于水样中NO3^-和NO2^-的同时测定，回收率分别为100．8％和95.3％。     

极小最小二乘问题在神经网络中的应用

为了解决在神经网络的前馈算法中矩阵的极小最小二乘的失效问题,在Matlab和C 的平台上研究并比较了奇异值分解(SVD)、超松弛迭代(SSOR)和共轭梯度法(CG)几种算法在解上千阶矩阵最小二乘问题的优劣。SSOR算法在百阶的条件下,具有实用性;CG算法和SVD算法在千阶的条件下,可以取得比较好的收敛速度和比较高的精度。这两种算法还可以继续完善。CG算法可加预处理方法使其更加稳定,收敛更快。该文研究表明SVD和CG算法可以有效的解决经典算法如QR算法在大中规模矩阵条件下,解最小二乘问题失效的问题。     

应用神经网络评价地下水脱氮效果

为解决地下水硝酸盐污染,应用人工神经网络评价生物脱氮工艺硝酸盐的去除效率.采用工艺参数COD、NO3-N、NO2-N、MLSS、DO 等作为输入节点,COD、NO3-N、NO2-N 作为输出节点.神经网络实验结果显示神经网络能够较好地预报出水的水质参数,其预测结果与试验结果符合得较好.