赵红霞
- 作品数：7 被引量：24H指数：4
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- 相关领域：理学金属学及工艺更多>>
- 遗传神经网络-分光光度法同时测定钢中铋和铈被引量：6
- 2006年
- 应用遗传算法优化BP神经网络的结构和参数,解决了BP神经网络过拟合问题;建立一种遗传神经网络算法(GA-BP-ANN),用少量训练样本自适应概率搜索确定神经网络中隐含层结点数、学习速率(η)、动量因子(α)三者最佳匹配;在铋(铈)-二溴羧基偶氮胂同时测定显色体系中,应用遗传神经网络-分光光度法同时测定铋和铈,铋和铈络合物的表观摩尔吸光系数分别为8.3×104L.mol-1.cm-1和1.2×105L.mol-1.cm-1;25mL溶液中铋在0～25μg,铈在0～13μg服从比尔定律。方法用于钢中铋和铈的同时测定,平均相对误差分别为1.28%和1.20%,测定结果与ICP-AES法相符。
- 李井会彭丹陈平陈国顺赵红霞张国民窦成
- 关键词：遗传神经网络分光光度法二溴羧基偶氮胂铋铈
- 小波变换与傅立叶变换用于红外光谱数据处理的比较
- ＜正＞1 基本原理 1．1 傅立叶变换 1．2 小波变换 2 计算方法图（1）为红外光谱仪从4000～400 cm-1范围内,每隔10cm-1采集的360个数据构建的2-苯基吲哚红外光谱图数据。 2．1 傅立叶变换用于数...
- 陈国顺赵红霞李晓于智晓于洪梅李井会
- 文献传递
- 遗传神经网络用于分光光度法同时测定钢中镧和铈被引量：9
- 2006年
- 应用遗传算法自适应概率搜索神经网络中隐含层结点数、学习速率、动量因子,无需大量训练样本,就可以使三者达到最优匹配,优化网络结构和参数,建立一种遗传神经网络算法,解决了BP神经网络过拟合问题。在镧(铈)-间磺酸基偶氮氯膦新的同时测定显色体系中,应用遗传神经网络同时测定钢中镧和铈。镧和铈配合物的表观摩尔吸光系数分别为5.03×104和7.26×104L.mol-1.cm-1。
- 彭丹李井会于洪梅吴秀红陈国顺赵红霞张国民窦成
- 关键词：分光光度法遗传神经网络镧铈
- 小波变换-人工神经网络用于反相高效液相色谱法同时测定靛蓝和靛玉红被引量：5
- 2006年
- 提出了小波变换一人工神经网络（WT-ANN）和小波变换-稳健回归（WT-RR）两算法的数学模型，并应用于高效液相色谱法测定扳蓝根、大青叶及中成药复方板蓝根颗粒中靛蓝及靛玉红的测定，从而避免了繁琐的分离，实现了被测组分的直接、同时测定。所用色谱柱为ExtendC1s（4．6mm×250mm，5μm），所用流动相为甲醇与水（95＋5）的混合溶液。由测得的相对标准偏差（RSD）可知两算法均可用于试样中多组分的测定，但WT—ANN法（RSD〈0．6％）稍优于WT-RR法（RSD〈2.5％）。三种实样的分析应用中，回收率在98．8％～101．5％之间。此方法可作为工业生产中在线分析法。
- 王秀云李井会于洪梅陈国顺赵红霞高丽娟吴秀红
- 关键词：反相高效液相色谱法人工神经网络小波变换靛玉红靛蓝相对标准偏差
- 小波分析与蚁群神经网络5′-硝基水杨基荧光酮分光光度法同时测定钨钼锑被引量：1
- 2010年
- 提出了钨、钼、锑—5′-硝基水杨基荧光酮—CTMAB的新显色体系,并用于钨、钼、锑三组分光度分析。为解析钨、钼和锑的重叠光谱,提高多组分同时测定的准确度,将蚁群神经网络(ACAN)与小波分析相结合,建立一种利用小波变换提取重叠光谱信息,再用蚁群神经网络解析的方法,此方法应用于合金钢标准样品中钨、钼、锑多组分同时测定,测定值与认定值相符,相对误差分别为0.14%、0.13%、0.013%。
- 赵红霞
- 关键词：分光光度法多组分蚁群神经网络
- 遗传神经网络-分光光度法同时测定钨钼钛被引量：8
- 2007年
- 建立了钨、钼、钛-5′-硝基水杨基荧光酮-CTMAB的同时测定新显色体系,用遗传神经网络解析钨、钼和钛的重叠光谱,分光光度法同时测定钨、钼、钛。在遗传神经网络中构造三组分解析的适应度函数,用作图法最后确定交叉概率和变异概率,并将遗传神经网络与小波神经网络的解析结果进行比较,表明遗传神经网络优于后者。将所建立的方法用于标准钢样中钨、钼、钛的测定,相对误差分别为1.83%,-0.09%和-1.92%。
- 赵红霞李井会于洪梅陈国顺陈朝军张国民窦成陈平
- 关键词：钛遗传神经网络小波神经网络
- 化学计量学方法在分析化学中应用
- 化学计量学（chemometrics）是运用数学、统计学和计算机科学处理化学数据以最大限度提取有用化学信息的一门新兴交叉科学。 本文主要研究蚁群算法、遗传算法、人工神经网络、小波分析等应用数学方法在分析化学中的应...
- 赵红霞
- 关键词：小波分析蚁群算法分光光度法ICP-AES
- 文献传递
