【摘 要】
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该文利用人工神经网络对Au的三种形态含量的预测做了以下工作:1.确立了金属元素Au三种形态总量的提取体系.2.详细讨论了B-P算法在形态分析中的应用及影响因素.3.将人工神经网
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该文利用人工神经网络对Au的三种形态含量的预测做了以下工作:1.确立了金属元素Au三种形态总量的提取体系.2.详细讨论了B-P算法在形态分析中的应用及影响因素.3.将人工神经网络用于Au的三种形态的预测,建立了不同形态,不同配比测出其吸光值的校准模库,解决了由于样品之间差异过大而使计算结果误差过大的问题,实现了探样品中贵金属元素金的多种形态的同时预测.4.对14个化探样品进行金总量的测定并用人工神经网络法(ANN)进行计算.计算结果与传统浸取法参考值的相对误差绝大部分都小于10﹪.对9个化探样品分别用ANN和偏最小二乘法(PLS)进行计算,结果表明,ANN明显优于PLS法.5.该方法的相对标准偏差为1.68--8.94﹪,测定方法的最低检出限为1.5ng/ml.
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