人工神经网络用于光度法同时测定三组分染料混合物

• 作者: 林生岭 王俊德 谢春生 陈作如
• 来源期刊: 光谱学与光谱分析
• 学科: 化学
• 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
• 年，卷（期）: 2003,（6）
• 页码范围: 1135-1138
• 页数: 4页
• 分类号: O657.32
• 字数: 3029字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0593.2003.06.028

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王俊德	南京理工大学化工学院	65	1146	19.0	30.0
2	谢春生		15	200	8.0	14.0
3	林生岭	南京理工大学化工学院	7	89	7.0	7.0
7	陈作如	南京理工大学化工学院	14	174	8.0	13.0