径向基神经网络微分脉冲溶出伏安法同时测定铅、镍和镉

• 作者: 任守信 高玲
• 来源期刊: 分析测试学报
• 学科: 化学
• 关键词: 径向基神经网络 同时定量分析 重叠伏安峰 铅 镍 镉
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 81-84
• 页数: 4页
• 分类号: O657.14|O614.433
• 字数: 2108字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-4957.2004.01.023

摘要

径向基函数神经网络(RBFN)用于分析重叠的伏安信号; 一个名为径向基神经网络的程序(PRBFN)被设计用于执行有关计算; RBFN法成功地应用于微分脉冲阳极溶出伏安法同时测定 Pb(Ⅱ), Ni(Ⅱ)和 Cd(Ⅱ); RBFN和偏最小二乘(PLS)法的所有组分相对预测标准偏差(RSEP)分别为 4.8%和 5.6%; 试验结果表明 RBFN法是解决局部最小和改善收敛速率的一种有价值的工具.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高玲	内蒙古大学化学化工学院	27	122	6.0	9.0
2	任守信	内蒙古大学化学化工学院	32	155	7.0	10.0