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摘要:
将主成分分析用于优化径向基函数神经网络的输入变量,用于提高神经网络模型的预测能力.方法能有效地解决分子荧光光谱法测定尿液中诺氟沙星过程中尿液中内源性荧光物质的干扰.在优化条件下,径向基函数神经网络模型对尿液中诺氟沙星的平均预测误差为15.34%,神经网络结构为2∶3∶1.方法已用于测定尿液中的诺氟沙星.
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文献信息
篇名 分子荧光-基于主成分分析优化输入变量的径向基函数神经网络法测定尿液中的诺氟沙星
来源期刊 分析试验室 学科 化学
关键词 分子荧光 径向基函数神经网络 主成分分析 诺氟沙星
年,卷(期) 2014,(12) 所属期刊栏目 研究报告与研究简报
研究方向 页码范围 1466-1468
页数 3页 分类号 O657.3
字数 语种 中文
DOI 10.13595/j.cnki.issn1000-0720.2014.0341
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵立春 78 319 9.0 15.0
2 夏祥华 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
分子荧光
径向基函数神经网络
主成分分析
诺氟沙星
研究起点
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研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
分析试验室
月刊
1000-0720
11-2017/TF
大16开
北京新街口外大街2号
82-431
1982
chi
出版文献量(篇)
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