【摘 要】
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化学形态分析是生命科学对分析化学提出的挑战性新课题.它博采当代的物理学、化学、生物?生物化学、毒理学、表面技术和分离科学等多学科领域的成就为其所用,具有交叉学科的
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化学形态分析是生命科学对分析化学提出的挑战性新课题.它博采当代的物理学、化学、生物?生物化学、毒理学、表面技术和分离科学等多学科领域的成就为其所用,具有交叉学科的性质.形成分析的研究和发展,在学术和应用上都有非常重要的意义,是分析化学的发展前沿课题之一.目前形态分析主要采用三种方式:1.化学连续提取法;2.化学与和物理的模拟实验;3.用计算机处理的化学平衡模式.这三种方式虽有一定的优越性,但均存在各自的特点,即化学提取分离法分析流程长,操作步骤繁琐,费时费力,且易出现提取不完全或溶解过度的现象.模拟实验最多只能反映某各条件的形态分布及规律,但不能反映随条件变化的动态形成分布.用计算机处理的化学平衡模式模型过于简单,不适于外推.该文利用模糊聚类-人工神经网络对Cu、Zn、Fe、Mn四种元素的三种形态含量的预测(水提取态、吸附态、有机态含量)做了以下工作:1.确定了金属元素Cu、Zn、Fe、Mn三种形态总量的提取体系;2.将模糊聚类分析引入人工神经网络,解决了未知样品与校准阵的吻合问题,讨论了模糊聚类分析中最佳参数的选择;3.将模糊聚类-人工神经网络用于Cu、Zn、Fe、Mn四种元素三种形态的预测,建立了不同元素、不同形态、不同配比的校准模型库,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,实现了化探样品中金属元素多种形成同时预测.讨论了B-P算法在形态分析中的应用及影响因素;4.对20个化探样品分别用模糊聚类-人工神经网络法(FC-ANN)和偏最小二乘法(PLS)进行计算,结果表明,FC-ANN法明显优于PLS法.
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