反弹传播神经网络用于痕量铬的示波计时电位法测定

• 作者: 唐春阳 张军 郑建斌
• 来源期刊: 分析化学
• 学科: 化学
• 关键词: 化学计量学 神经网络 示波分析 示波计时电位法 铬
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 页码范围: 70-73
• 页数: 4页
• 分类号: O65
• 字数: 2804字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-3820.2001.01.019

摘要

首次将反弹传播算法神经网络用于铜箔钝化液中痕量铬的示波计时电位法测定。探讨了网络层数、层结点数和结点转移函数等网络参数对预测结果的影响。实验结果表明：Cr浓度在4.0×10-7～1.3×10-6 mol/L范围内与示波计时电位曲线上的切口深度呈线性关系，检测下限可达8×10-8mol/L；与标准BP神经网络的训练和预测结果相比较，反弹传播神经网络用于示波测定时不仅具有较高的预测精度，而且大大提高了网络训练的收敛速度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑建斌	西北大学电分析化学研究所	99	1114	18.0	27.0
2	张军	西北大学电分析化学研究所	12	32	3.0	5.0
3	唐春阳	西北大学电分析化学研究所	1	11	1.0	1.0