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Madaline网络用于分光光度法同时测定铜钴镍的研究 被引量:3

Application of Madaline Neural Network to Simultaneous Spectrophotometric Determination of Cu^(2+), Co^(2+) and Ni^(2+)
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摘要 采用4_(2_吡啶偶氮)_间苯二酚(PAR) -Cu、Co、Ni显色体系 ,应用Madline神经网络原理 ,对于吸收光谱严重重叠的三组分金属配合物体系同时进行含量测定 ;Cu2 +、Co2 +、Ni2 +的平均回收率分别为94 %、101 %、102% ;实验表明 ,该法具有训练速度快、预测结果准确度良好等特点 ,有望成为多组分分析的有效方法之一。 Madaline neural network was used for the simultaneous determination of contents of Cu, Co and Ni using 4 _ (2 _ pyridylazo) _ resorcinol(PAR)-Cu, Co and Ni colour system in which the spectra of complexes of PAR with Cu, Co and Ni are seriously overlapped. The mean recoveries of Cu, Co and Ni are 94%, 101% and 102%, respectively. The network is better than other networks in training speed and accuracy, therefore, it is a prospective method for spectrophotometric analysis of multicomponent system.
出处 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期64-66,共3页 Journal of Instrumental Analysis
基金 安徽省自然科学基金资助项目 (00046509)
关键词 Madaline网络 分光光度法 人工神经网络 多组分分析 同时测定 Madaline neural network, Spectrophotometry Copper Cobalt Nickel Artificial neural network
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