人工神经网络用于光度法同时测定三组分染料混合物

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• 出版年：2003
• 作者：林生岭；谢春生；王俊德；陈作如
• 单位1：南京理工大学化工学院
• 单位2：华东船舶工学院
• 出生年：1975
• 学历：在职博士生
• 职称：副教授
• 语种：中文
• 作者关键词：人工神经网络；紫外可见分光光度法；复品红；结晶紫；藏红T
• 起始页：1135
• 总页数：4
• 刊名：光谱学与光谱分析
• 是否内版：否
• 刊频：双月刊
• 创刊时间：1981
• 主管单位：中国科学技术协会
• 主办单位：中国光学学会
• 主编：黄本立
• 电子信箱：E-mail:chngpxygpfx@vip.sina.cn
• 卷：23
• 期：6
• 期刊索取号：P342.06220
• 核心期刊：物理类、化学类核心期刊

摘要

应用人工神经网络原理，以快速BP算法，对紫外可见吸收光谱严重重叠的三组分的染料溶液同时进行含量测定。在200～590 nm的范围内，以7个特征波长处的吸收值作为网络特征参数，通过网络训练，复品红、结晶紫、藏红T的相对标准偏差分别为0.34%，0.67%．1.03%．三者的回收率在95.5%～104%之间。实验表明，该算法速度快，预测结果准确，可望用人工神经网络和光度法结合定量测定混合染料。