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题名神经元网络在基坑工程变形预报中的应用研究
被引量：8
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作者
潘洪科
饶运章
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出处
《南方冶金学院学报》
2000年第4期239-243,共5页
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文摘
文中提出了基坑工程施工过程中地表沉降预测的人工神经网络分析方法，建立和编制了在各种条件下的基坑工程中均能类似地应用的预测网络模型和计算程序，并结合一具体工程实例进行了分析和程序应用，结果是令人满意的．
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关键词
基坑工程
神经元网络
变形预报
地表沉降预测
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Keywords
neural network
foundation pit engineering
nonlinear
prediction
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分类号
TH441.6
[机械工程—机械制造及自动化]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名分子荧光光谱法测定富硒大米中的痕量硒
被引量：9
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作者
罗建民
彭翠红
杨智威
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机构
韶关学院化学与土木工程学院
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出处
《中国无机分析化学》
CAS
北大核心
2022年第2期81-85,共5页
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基金
广东省自然科学基金面上资助项目(2021A1515010060)
广东省科技创新战略专项项目(韶科〔2020〕44号)
+1 种基金
广东省普通高校科研项目(2019KTSCX162)
韶关市科技计划项目(2019sn055)。
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文摘
硒(Ⅳ)与DAN(2,3-二氨基萘)生成具有荧光特性的4,5-苯并苤硒脑,可用分子荧光光谱法测定,优化测定的实验条件,建立了快速准确测定大米中痕量硒的方法。结果表明,其最佳测定条件为:pH=2.0,反应温度为80℃,1.0×10^(-5) mol/L十六烷基溴化吡啶用作表面活性剂,环己烷萃取条件下,增敏效果明显,在0~0.067μg/mL浓度范围内线性关系良好,方法检出限为6.5×10^(-4)μg/mL,并且将方法应用于三个不同地区的大米中硒含量的测定,相对标准偏差为1.9%~2.8%,加标回收率在87.8%~107%,表明方法准确可靠。
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关键词
硒
分子荧光光谱法
富硒大米
十六烷基溴化吡啶
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Keywords
selenium
molecular fluorescence spectrometry
selenium enriched rice
cetylpyridinium bromide
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分类号
O657.3
[理学—分析化学]
TH441.6
[机械工程—机械制造及自动化]
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