【摘 要】
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介绍人工神经网络的原理,对典型神经网络系统做介绍,并对人工神经网络在光谱分析中的应用作解说。应用人工神经网络原理,以快速BP算法,对紫外可见吸收光谱严重重叠的四组分的
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（20175008）,江苏科技大学博士启动基金（2006CL0035）
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介绍人工神经网络的原理,对典型神经网络系统做介绍,并对人工神经网络在光谱分析中的应用作解说。应用人工神经网络原理,以快速BP算法,对紫外可见吸收光谱严重重叠的四组分的染料溶液同时进行含量测定。在200-600nm的范围内,以12个特征波长处的吸收值作为网络特征参数,通过网络训练,酸性橙Ⅱ、酸性红B、甲基紫、酸性嫩黄的相对标准偏差分别为0.95%-2.30%,4种成分的回收率在96.3,%-104%之间。实验表明,该算法速度快,预测结果准确,可用于人工神经网络光度法定量测定光解废水中多组份混合染料。
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