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人工神经网络光度法同时测定锆和钛  
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【英文篇名】 Simultaneous determination of zirconium and titaniumby artificial neural networks spectrophotometry
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【作者】 于洪梅; 朱晓明; 陈刚;
【英文作者】 YU Hong-mei; ZHU Xiao-ming; CHEN Gang; ( School of Chemical Engineering; Anshan University of Science and Technology; Anshan 114044; China);
【作者单位】 鞍山科技大学化学工程学院; 鞍山科技大学化学工程学院 辽宁 鞍山; 辽宁 鞍山;
【文献出处】 鞍山科技大学学报 , Journal of Anshan University of Science and Technology, 编辑部邮箱 2003年 01期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 人工神经网络; 分光光度法; ; ;
【英文关键词】 artificial neural networks; spectrophotometry; zirconium; titanium;
【摘要】 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。
【英文摘要】 A three-layer artificial neural networks was applied to simultaneous determination of zirconium and titanium by spectrophotometry. The conditons of simultaneous determination by color reaction of Zr(IV) ,Ti( IV ) with p-chlorophenyl fluorone in the presence of CTMAB were researched. The paralysis in the procedure of training was avoided with an improved error back propagation algorithms. This method was applied to the determination of synthetic samples and steel sample with satisfactory results.
【基金】 校董事会青年基金(2002-18)
【分类号】 TG115.3
【正文快照】 本文在Zr(Ti)一P—Cl—PF—CTMAB显色体系‘m’中,应用三层ANN.BP网络‘。A’’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.采用修正的误差传递函数劈=(F’(s)+0.1)(巧一螃)㈦,避免了神经网络在学习过程中可能产生的麻痹现象.BP算法采用Sigmoid函数,网络参数为:学

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