人工神经网络用于交流示波计时电位法的研究

高等学校化学学报 ›› 1999, Vol. 20 ›› Issue (9): 1367.

人工神经网络用于交流示波计时电位法的研究

于科歧, 董社英, 汤宏胜, 高鸿

西北大学分析科学研究所, 西安 710069

收稿日期:1998-11-02 出版日期:1999-09-24 发布日期:1999-09-24
通讯作者: 于科岐,男,34岁,讲师,博士研究生.
作者简介:于科岐,男,34岁,讲师,博士研究生.
基金资助:
国家自然科学基金(批准号:29775018);陕西省教委基金(批准号:98JK114)资助课题

Studies on Artificial Neural Networks Used in A.C.Oscillographic Chronopotentiometry

YU Ke-Qi, DONG She-Ying, TANG Hong-Sheng, GAO Hong

Institute of Analytical Science, Northwest University, Xi' an 710069, China

Received:1998-11-02 Online:1999-09-24 Published:1999-09-24

摘要/Abstract

摘要： 提出了交流示波计时电位法的人工神经网络校正方法,并对其可行性和适用性进行了探讨.用此方法分别解析了大量T1⁺存在时Pb²⁺和大量In³⁺存在时Cd²⁺的交流示波计时电位法的dE/dt-E曲线.结果表明,对Pb²⁺和Cd²⁺的预测最大相对误差不超过5％,其性能良好.

关键词: 交流示波计时电位法, 人工神经网络, 铅, 镉

Abstract: Anew calibration method of A.C.oscillographic chronopotentiometry with artificial neural networks has been developed, and its feasibility and adaptability were discussed.This method was applied to the determination of Pb²⁺in excess of T1⁺, and Cd²⁺in excess of In³⁺system.The maximum relative error of Pb²⁺and Cd²⁺was not more than 5%.This study indicates that artificial neural networks may provide a new approach to determine the content for multi-component with A.C.oscillographic chronopotentiometry.

Key words: A.C.oscillographic chronopotentiometry, Artificial neural networks, Lead, Cadmium

中图分类号:

O657.1

TrendMD:

于科歧, 董社英, 汤宏胜, 高鸿. 人工神经网络用于交流示波计时电位法的研究. 高等学校化学学报, 1999, 20(9): 1367.

YU Ke-Qi, DONG She-Ying, TANG Hong-Sheng, GAO Hong . Studies on Artificial Neural Networks Used in A.C.Oscillographic Chronopotentiometry. Chem. J. Chinese Universities, 1999, 20(9): 1367.

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