响应面法和人工神经网络对亚临界CO_(2)萃取红花籽油的建模与优化 被引量：1

1

作者 刘国祎 郭建章 +1 位作者 陈星 王威强 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2024年第10期225-233,共9页

本文旨在寻找有效建模方法以预测亚临界CO_(2)萃取红花籽油的萃取率,优化其萃取工艺条件。以单因素实验为基础,采用Box-Behnken试验设计,研究了萃取压力、分离温度、萃取时间对红花籽油萃取率的影响,并采用响应面法(RSM)和人工神经网络(... 本文旨在寻找有效建模方法以预测亚临界CO_(2)萃取红花籽油的萃取率,优化其萃取工艺条件。以单因素实验为基础,采用Box-Behnken试验设计,研究了萃取压力、分离温度、萃取时间对红花籽油萃取率的影响,并采用响应面法(RSM)和人工神经网络(ANN)两种方法分别对同一实验进行建模分析,通过RSM数值优化、人工神经网络和遗传算法结合(ANN-GA)两种方法优化其工艺条件。结果表明,RSM与ANN两种模型均能较为精准预测,但通过两种模型的决定系数(R^(2))、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)值比较,得出ANN模型(R^(2)=0.9966)的预测效果较优于RSM模型(R^(2)=0.9950)。ANN-GA确定的最佳萃取条件及萃取率分别为:萃取压力19.04 MPa、分离温度55.50℃、萃取时间134.98 min、萃取率23.52%。综上,RSM和ANN两种方法均可用于亚临界CO_(2)萃取带壳红花籽油的建模与优化,但ANN的预测准确度及拟合能力更为优秀。 展开更多

关键词 亚临界CO_(2)萃取 红花籽油 响应面法 人工神经网络 遗传算法

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人工神经网络模型在2型糖尿病患病风险预测中的应用 被引量：23

2

作者 郭奕瑞 李玉倩 +5 位作者 王高帅 刘晓田 张路宁 张红艳 王炳源 王重建 《郑州大学学报（医学版）》 CAS 北大核心 2014年第2期180-183,共4页

目的：探讨人工神经网络（ ANN）模型在个体2型糖尿病患病风险预测中的应用。方法：通过横断面调查对河南某农村社区8640名居民进行流行病学调查，按3砄1的比例随机分为训练集（6480人）与检验集（2160人），分别用于筛选变量、建立预... 目的：探讨人工神经网络（ ANN）模型在个体2型糖尿病患病风险预测中的应用。方法：通过横断面调查对河南某农村社区8640名居民进行流行病学调查，按3砄1的比例随机分为训练集（6480人）与检验集（2160人），分别用于筛选变量、建立预测模型及对模型的检测和评价。分别应用ANN和logistic回归建立2型糖尿病预测模型，应用受试者工作特征曲线（ ROC）评价预测模型的检验效能。结果：ANN预测模型的灵敏度（95％CI）＝86．93（81．41～91．29）％、特异度（95％CI ）＝79．14（77．18～81．02）％、阳性预测值（95％CI ）＝31．86（28．60～35．03）％、阴性预测值（95％CI）＝98．18（97．37～98．81）％优于logistic回归预测模型[灵敏度（95％CI）＝62．81（55．73～69．47）％、特异度（95％CI）＝71．70（69．52～73．79）％、阳性预测值（95％CI）＝19．94（17．00～22．99）％、阴性预测值（95％CI）＝94．50（93．32～95．57）％]；ANN预测模型AUC（95％CI）＝0．891（0．877～0．905）明显大于logistic回归预测模型[AUC（95％CI）＝0．742（0．722～0．763）]。结论：在预测个体患2型糖尿病方面，ANN模型较logistic回归模型具有更好的预测效能。 展开更多

关键词 2型糖尿病 人工神经网络 LOGISTIC回归 预测模型

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ART－2网络学习算法的改进 被引量：22

3

作者 韩小云 刘瑞岩 《数据采集与处理》 CSCD 1996年第4期241-245,共5页

详细介绍了ＡＲＴ－２网络的算法。通过一个渐变输入模式序列揭示了ＡＲＴ－２网络潜在的模式漂移现象，由此导出ρ０＞ρ０的矛盾，并改进了网络的学习算法。

关键词 art-2网络 学习算法 神经网络

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同步荧光法同时测定溶解态的菲与2-乙基菲 被引量：2

4

作者 刘洋之 杨承虎 +1 位作者 朱亚先 张勇 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期1366-1371,共6页

将同步荧光法结合人工神经网络（ANN）和支持向量回归（SVR）用于混合体系中荧光光谱重叠的菲（Phe）和2-乙基菲（2-EP）两组分的同时测定。通过三维同步荧光法结合平行因子（PARAFAC）分析寻得Phe和2-EP的特征波长差Δλ为118 nm。在22... 将同步荧光法结合人工神经网络（ANN）和支持向量回归（SVR）用于混合体系中荧光光谱重叠的菲（Phe）和2-乙基菲（2-EP）两组分的同时测定。通过三维同步荧光法结合平行因子（PARAFAC）分析寻得Phe和2-EP的特征波长差Δλ为118 nm。在220～280 nm范围内,以31个波长处荧光强度值作为模型的输入变量用于建立ANN和SVR模型。结果显示,ANN模型分析Phe和2-EP预测样本的回收率分别为92.5%～104.9%和96.1%～104.3%,预测均方根误差（RMSEP）分别为2.08和2.95;SVR模型分析预测样本的回收率分别为98.2%～101.3%和94.9%～104.2%,RMSEP分别为0.74和2.42。实际水样的加标回收实验显示,基体简单的矿泉水中两种模型均取得满意结果;而基体复杂的湖水中样品预测值较实际值低,且SVR模型比ANN的预测性能更加稳健,泛化能力更强。将同步荧光法结合SVR模型应用于Phe和2-EP单独及混合状态下与腐植酸（HA）相互作用的研究,结果显示混合体系中Phe和2-EP与HA的结合系数均小于各自单组分体系,表明Phe和2-EP之间存在竞争吸附。 展开更多

关键词 同步荧光法 菲 2-乙基菲 人工神经网络(ANN) 支持向量回归(SVR)

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基于卷积神经网络的N-2线路开断潮流快速计算 被引量：7

5

作者 刘学华 孔霄迪 《电力工程技术》 北大核心 2021年第4期95-100,共6页

交流潮流(AC)算法需迭代求解,难以满足实际电力系统在线安全校核的需求。文中基于卷积神经网络,提出一种电力系统线路开断潮流的快速计算方法。离线训练阶段,从线路开断前后工况与拓扑的变化中提取特征作为输入信号(原始特征图),经大量... 交流潮流(AC)算法需迭代求解,难以满足实际电力系统在线安全校核的需求。文中基于卷积神经网络,提出一种电力系统线路开断潮流的快速计算方法。离线训练阶段,从线路开断前后工况与拓扑的变化中提取特征作为输入信号(原始特征图),经大量算例训练后,卷积神经网络构建了原始特征图与线路开断后潮流结果的非线性映射关系。在线应用时,直接生成原始特征图,并基于离线训练的卷积神经网络计算测试集的潮流结果。经4个IEEE典型系统的N-2潮流仿真验证,文中方法具有良好的泛化能力。相比传统交流算法,文中方法将速度提高了接近80倍;相比传统人工神经网络模型,文中方法将精度提高近了1个数量级。 展开更多

关键词 卷积神经网络 N-2潮流计算 计算提速 原始特征图 人工智能

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IAFSA-GRNN在油田集输管道CO_(2)腐蚀速率预测中的应用 被引量：9

6

作者 郑度奎 程远鹏 +1 位作者 李昊燃 何天隆 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期110-117,共8页

为提高油田集输管道CO_(2)腐蚀速率预测的准确性,针对原始广义回归神经网络(GRNN)预测精度低的问题,提出改进的群智能算法优化原始GRNN的预测模型;分别使用GRNN模型、人工鱼群算法(AFSA)优化的GRNN(AFSA-GRNN)模型和自适应改进的AFSA-GR... 为提高油田集输管道CO_(2)腐蚀速率预测的准确性,针对原始广义回归神经网络(GRNN)预测精度低的问题,提出改进的群智能算法优化原始GRNN的预测模型;分别使用GRNN模型、人工鱼群算法(AFSA)优化的GRNN(AFSA-GRNN)模型和自适应改进的AFSA-GRNN(IAFSA-GRNN)模型预测X65管线钢的CO_(2)腐蚀速率。结果表明:采用AFSA和IAFSA优化光滑因子S后,能大大提高GRNN模型的预测精度,预测结果的平均相对误差由36.09%分别减小至7.20%和6.90%;与AFSA相比,IAFSA优化的GRNN不仅具有更高的预测精度,还具有更快的收敛速度。AFSA-GRNN在第164次迭代计算时收敛,而IAFSA-GRNN在第109次迭代计算时收敛,说明AFSA经自适应优化能提高优化过程的收敛速度和GRNN的预测精度。 展开更多

关键词 人工鱼群算法(AFSA) 广义回归神经网络(GRNN) 集输管道 CO_(2)腐蚀速率 预测精度 相对误差

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SiO_2-Al_2O_3-CaO-Na_2O-MgO系微晶玻璃热膨胀系数的神经网络模型 被引量：1

7

作者 赵秀改 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2000年第4期307-309,共3页

应用人工神经网络建立了 Si O2 -Al2 O3 -Ca O-Na2 O-Mg O系微晶玻璃组成与热膨胀系数关系的网络模型 .结果表明 :本网络模型具有很高的预报精度 ,可以准确预测相应组成的热膨胀系数 ,人工神经网络为材料设计 ,性能预测提供了一条新的途... 应用人工神经网络建立了 Si O2 -Al2 O3 -Ca O-Na2 O-Mg O系微晶玻璃组成与热膨胀系数关系的网络模型 .结果表明 :本网络模型具有很高的预报精度 ,可以准确预测相应组成的热膨胀系数 ,人工神经网络为材料设计 ,性能预测提供了一条新的途径 . 展开更多

关键词 SiO2-Al2O3-CAO-NA2O-MgO系 微晶玻璃 热膨胀系数 人工神经网络

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ART－2网络在QRS综合波聚类中的应用

8

作者 刘永强 屈建石 《核电子学与探测技术》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第5期393-395,共3页

文中介绍了以ＡＲＴ－２算法为核心的ＱＲＳ综合波聚类程序。在文中定义的聚类有效性参数的意义上，ＡＲＴ－２算法的聚类有效性比模板匹配法高一倍。

关键词 人工神经元网络 心电图 QRS综合波 聚类程序

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基于八向链码的矩的快速计算及2—D目标识别

9

作者 姬光荣 王国宇 +3 位作者 吕洪涛 郑冰 于青松 谢兴利 《青岛海洋大学学报（自然科学版）》 CSCD 1996年第3期333-339,共7页

提出一种直接基于八向链码的矩的快速计算方法，给出了与多边形近似法矩的计算及形状识别时间比较，最后使用不变性矩和人工神经网络完成2—D形状识别。实验结果表明，本文所提出的方法具有更高的计算和识别速度。

关键词 八向链码 矩 快速计算 神经网络 目标识别

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基于ART-2人工神经网络算法的煤矿应急管理能力综合评价模型研究

10

作者 张玉华 丁立培 王宇 《中国矿业》 2025年第8期145-151,共7页

在评价煤矿应急管理能力时,为指标分配权重的过程易产生数据缺失值,导致指标计算精度较差,影响了评价结果的准确性。为此,构建基于ART-2人工神经网络算法的煤矿应急管理能力综合评价模型,以提升评价的客观性与准确性。首先,依据煤矿应... 在评价煤矿应急管理能力时,为指标分配权重的过程易产生数据缺失值,导致指标计算精度较差,影响了评价结果的准确性。为此,构建基于ART-2人工神经网络算法的煤矿应急管理能力综合评价模型,以提升评价的客观性与准确性。首先,依据煤矿应急管理体系结构,对打分数值进行规范化处理,将其转化为类别样本矢量集,为后续利用ART-2人工神经网络算法进行指标筛选提供标准化的数据输入。其次,运用ART-2人工神经网络算法对煤矿管理能力指标进行筛选。再次,组合网络层级中的元素,构建评价指标间相互影响的未加权矩阵。该矩阵全面反映了各评价指标之间的关联关系,为后续的权重分配提供依据。在目标层神经元节点处设置警戒数值,通过ART-2人工神经网络对未加权矩阵进行训练和优化。在此过程中,算法能够自动调整和修正指标权重,降低权重分配的主观性和模糊性。最后,根据修正后的权值,重新对各层神经元节点处的指标评分进行计算,得出最终的评价结果。研究结论表明,基于ART-2人工神经网络算法的煤矿应急管理能力评价模型,在解决传统评价方法中权重分配主观性强、数据易缺失等问题上具有显著优势,能够为煤矿应急管理决策提供更科学、合理的依据,有助于煤矿企业更好地评估和提升应急管理能力,从而保障煤矿的安全生产。 展开更多

关键词 art-2人工神经网络 煤矿应急管理能力 类别样本矢量集 网络层级 警戒数值

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人工神经网络反演珠江口海域叶绿素浓度 被引量：20

11

作者 沈春燕 陈楚群 詹海刚 《热带海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期38-43,共6页

利用2003年1月、2004年1月在珠江口海域的叶绿素浓度和辐射同步实测资料,建立了反演珠江口海域叶绿素浓度的人工神经网络模型。应用该模型由SeaWiFS资料获取珠江口海域叶绿素浓度分布图,并与SeaBAM推荐的OC2和OC4这2种统计算法的反演结... 利用2003年1月、2004年1月在珠江口海域的叶绿素浓度和辐射同步实测资料,建立了反演珠江口海域叶绿素浓度的人工神经网络模型。应用该模型由SeaWiFS资料获取珠江口海域叶绿素浓度分布图,并与SeaBAM推荐的OC2和OC4这2种统计算法的反演结果进行比较,结果表明人工神经网络模型的反演效果明显优于统计算法。人工神经网络模型的均方根差是0.289 9,可决系数是0.884 8;而统计算法的均方根差大于0.5,可决系数小于0.6。 展开更多

关键词 人工神经网络 二类海水 叶绿素 反演算法

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人工神经网络应用于维生素B族4组分同时测定 被引量：8

12

作者 何池洋 孙益民 +1 位作者 陈友存 吴根华 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 2002年第2期160-165,共6页

应用人工神经网络原理 ,采用 Levenberg- Marquardt BP算法 ,对于吸收光谱严重重叠的维生素B1,B2 ,B6和烟酰胺 4组分同时进行含量测定 .四者的平均回收率分别为 10 0 % ,98% ,96 % ,10 0 % .该方法用于复合维生素 B片剂中 B1,B2 ,B6和... 应用人工神经网络原理 ,采用 Levenberg- Marquardt BP算法 ,对于吸收光谱严重重叠的维生素B1,B2 ,B6和烟酰胺 4组分同时进行含量测定 .四者的平均回收率分别为 10 0 % ,98% ,96 % ,10 0 % .该方法用于复合维生素 B片剂中 B1,B2 ,B6和烟酰胺的同时测定 ,获得较满意的结果 .实验表明 ,该方法与现有的算法相比具有训练速度快、预测结果准确度高等特点 ,有望能成为多组分分析的有效方法之一 . 展开更多

关键词 人工神经网络 维生素B1 维生素B2 维生素B6 烟酰胺 同时测定 含量测定 多组分分析

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多变量非线性自整定PID控制器 被引量：14

13

作者 胡泽新 周金荣 黄道 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第2期268-272,共5页

本文提出一种基于神经网络的多变量非线性自整定ＰＩＤ控制器．通过神经网络权值的学习在线自动整定控制器参数，将其用于某水浴系统的温度多变量控制，仿真结果令人满意．该控制器的设计无需对象模型，具有响应速度快，抗干扰能力强和... 本文提出一种基于神经网络的多变量非线性自整定ＰＩＤ控制器．通过神经网络权值的学习在线自动整定控制器参数，将其用于某水浴系统的温度多变量控制，仿真结果令人满意．该控制器的设计无需对象模型，具有响应速度快，抗干扰能力强和鲁棒性好等优点．控制器不仅算法简单，实现容易，而且适用范围广． 展开更多

关键词 PID控制器 自整定控制 非线性 神经网络

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双小波神经网络迭代的漏磁缺陷轮廓重构技术 被引量：5

14

作者 徐超 王长龙 +2 位作者 孙世宇 陈鹏 绳慧 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期730-735,共6页

在二维漏磁缺陷重构中,建立基于径向基小波神经网络(RWBF)的正演和反演模型,提出了一个反馈形式的双小波神经网络迭代模型,通过迭代使目标函数最小化,实现对缺陷轮廓的快速逼近。用仿真和实验获取的训练样本分别对正演和反演模型的RWBF... 在二维漏磁缺陷重构中,建立基于径向基小波神经网络(RWBF)的正演和反演模型,提出了一个反馈形式的双小波神经网络迭代模型,通过迭代使目标函数最小化,实现对缺陷轮廓的快速逼近。用仿真和实验获取的训练样本分别对正演和反演模型的RWBF进行训练。为了提高径向基神经网络的适应性和精度,提出了一种新的训练算法。首先确定最优分解层数,然后利用梯度下降法修正网络的权值。对不同分辨率和不同信噪比下的漏磁信号进行了重构,并与其他方法进行了比较。结果表明,双小波神经网络迭代模型能够实现漏磁缺陷的精确逼近,具有良好的鲁棒性,是有效的二维轮廓重构方法。 展开更多

关键词 人工智能 双小波神经网络迭代模型 二维缺陷重构 多分辨率逼近 材料检测与分析技术

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芳胺化合物光催化降解过程中的反向传播人工神经网络光度法同时测定 被引量：3

15

作者 祖金凤 董睿 +3 位作者 陈奕卫 徐学诚 曹永生 成荣明 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期40-43,共4页

利用芳胺的重氮化偶合反应 ,采用误差反向传播人工神经网络方法 ,对于吸收重叠的3组分芳胺类化合物体系进行同时测定 ;并用该法测定了以高压紫外汞灯为光源 ,纳米金红石相TiO2 为催化剂 ,光催化降解苯胺、甲萘胺、邻氯苯胺3组分过程中... 利用芳胺的重氮化偶合反应 ,采用误差反向传播人工神经网络方法 ,对于吸收重叠的3组分芳胺类化合物体系进行同时测定 ;并用该法测定了以高压紫外汞灯为光源 ,纳米金红石相TiO2 为催化剂 ,光催化降解苯胺、甲萘胺、邻氯苯胺3组分过程中各组分浓度 ;实验证明对合成样本与催化体系样本 ,回收率均在91 %～108 %之间,其结果准确可靠。 展开更多

关键词 人工神经网络 同时测定 光度法 苯胺 甲萘胺 邻氯苯胺 光催化降解 纳米材料 二氧化钛

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珠江口海域叶绿素a质量浓度SAR反演模型 被引量：2

16

作者 李露锋 刘湘南 +1 位作者 李致博 弥永宏 《海洋学研究》 北大核心 2012年第2期66-73,共8页

以珠江口海域的Radarsatt-2全极化SAR数据和海域表层水面叶绿素a质量浓度实测数据为基础,利用微波散射原理及Cloude Pottier理论对SAR图像进行分解,得到平均散射角a、散射熵H及VH、VV、HH、HV等6个参数;采用BP人工神经网络模型建立上述... 以珠江口海域的Radarsatt-2全极化SAR数据和海域表层水面叶绿素a质量浓度实测数据为基础,利用微波散射原理及Cloude Pottier理论对SAR图像进行分解,得到平均散射角a、散射熵H及VH、VV、HH、HV等6个参数;采用BP人工神经网络模型建立上述6个参数与叶绿素a质量浓度的数学关系模型,并结合实测数据对叶绿素a质量浓度进行分类。结果表明:当隐含层节点数为9,输入层和隐含层传递函数分别为tansig和logsig,学习速率和动量系数均为0.2时的网络结构对叶绿素质量浓度反演取得了较好的效果,叶绿素a质量浓度实测值与预测值之间的决定系数(R^2)为0.826。将模型应用于不同时期的2幅图像进行验证,效果良好,与实际情况基本相符。 展开更多

关键词 RADARSAT-2 SAR BP人工神经网络 叶绿素a质量浓度

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神经网络建模方法在维生素C发酵过程中的应用 被引量：8

17

作者 花强 王树青 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第4期433-438,共6页

传统的标准“黑箱”型人工神经网络已较为广泛地应用于生化过程中的状态预估等多个方面，然而结合过程先验知识或部分机理模型的混合神经网络建模方法能给出更令人满意的结果.本文将其应用于2-酮基-l-古龙酸（2-KLG）发酵过程的状态估... 传统的标准“黑箱”型人工神经网络已较为广泛地应用于生化过程中的状态预估等多个方面，然而结合过程先验知识或部分机理模型的混合神经网络建模方法能给出更令人满意的结果.本文将其应用于2-酮基-l-古龙酸（2-KLG）发酵过程的状态估计，并将其结果与传统神经网络模型进行了比较，混合模型明显优于单一神经网络方法. 展开更多

关键词 神经网络 发酵 维生素C 酮基古龙酸

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基于核主成分分析算法的海底管道内腐蚀风险预测 被引量：3

18

作者 贾海韵 胡丽华 +4 位作者 李夏侨 曲志豪 王竹 常炜 张雷 《腐蚀与防护》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期82-87,共6页

采用核主成分分析(KPCA)算法,分别对高斯核支持向量机(SVM-rbf)、多项式核支持向量机(SVM-poly)、线性核支持向量机(SVM-linear)、人工神经网络(ANN)和随机森林(RFR)等算法进行优化,以网格搜索法进行参数寻优,对20条海底管道的最大腐蚀... 采用核主成分分析(KPCA)算法,分别对高斯核支持向量机(SVM-rbf)、多项式核支持向量机(SVM-poly)、线性核支持向量机(SVM-linear)、人工神经网络(ANN)和随机森林(RFR)等算法进行优化,以网格搜索法进行参数寻优,对20条海底管道的最大腐蚀速率进行预测,以均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平方相关系数(R^(2))作为评价指标对优化前后模型的预测效果进行评价。结果表明:优化后各模型的R^(2)值显著提高,最高达0.9877;KPCA能够降低特征维度,减少噪声干扰,提升模型预测性能;优化后的支持向量机算法对海底管道腐蚀速率预测的准确性较高,能够为海底油气田管道腐蚀的预警与防护提供参考。 展开更多

关键词 核主成分分析 支持向量机 随机森林 人工神经网络 H_(2)S/CO_(2)腐蚀

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碳纳米管修饰电极-人工神经网络同时检测一氯酚三种异构体 被引量：1

19

作者 钱吉兰 朱振中 +1 位作者 刘俊康 姜国华 《分析科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期72-76,共5页

建立了碳纳米管修饰电极-人工神经网络同时检测一氯酚三种异构体的方法。在pH=7.0的磷酸盐缓冲溶液中,邻氯酚、间氯酚和对氯酚在碳纳米管修饰电极上均有一灵敏的不可逆氧化峰。采用微分脉冲溶出伏安法,在优化的实验条件下,邻氯酚、间氯... 建立了碳纳米管修饰电极-人工神经网络同时检测一氯酚三种异构体的方法。在pH=7.0的磷酸盐缓冲溶液中,邻氯酚、间氯酚和对氯酚在碳纳米管修饰电极上均有一灵敏的不可逆氧化峰。采用微分脉冲溶出伏安法,在优化的实验条件下,邻氯酚、间氯酚和对氯酚的峰电位分别为624 mV、712 mV和632 mV,且浓度分别在2.07～103.66μmol/L、4.62～138.60μmol/L和2.71～108.48μmol/L范围内与峰电流呈良好的线性关系,检出限分别为0.9μmol/L、1.0μmol/L和0.8μmol/L。使用径向基人工神经网络(RBF-ANN)对一氯酚三种异构体混合物的伏安谱图进行分析,总预报误差为7.87%,而偏最小二乘法(PLS)总预报误差为15.57%。结果表明,所建立的方法可同时准确检测一氯酚的三种异构体。 展开更多

关键词 碳纳米管 径向基人工神经网络 2-氯酚 3氯-酚 4氯-酚 微分脉冲溶出伏安法

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