【摘 要】
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对神经网络在多组分光度分析法中的应用进行了研究。应用径向基函数网络和BP网络 ,采用紫外光度法同时分析了色氨酸、酪氨酸和苯丙氨酸三元组分 ;采用速差动力学光度法同时分
【机 构】
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对神经网络在多组分光度分析法中的应用进行了研究。应用径向基函数网络和BP网络 ,采用紫外光度法同时分析了色氨酸、酪氨酸和苯丙氨酸三元组分 ;采用速差动力学光度法同时分析了铜、锌、铁混合组分。实验证明 ,径向基函数网络在所需神经元个数、训练时间、预测准确度等方面均明显优于BP网络算法。该技术和光度法结合有望成为多组分分析的有效选择方法之一。
The application of neural network in multi-component photometric analysis was studied. Using radial basis function network and BP network, the ternary components of tryptophan, tyrosine and phenylalanine were analyzed simultaneously by UV spectrophotometry. The copper, zinc and iron mixed Component. Experiments show that the radial basis function network is obviously superior to the BP network algorithm in terms of the number of required neurons, training time and prediction accuracy. The combination of this technique and spectrophotometry is expected to be one of the most effective methods for multicomponent analysis.
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