【摘 要】
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将序贯数论优化(SNTO)法用于二维多组分数据的约束背景双线性化(CBBL)和基于最小中位数平方(LMS)法的稳健多元校正的优化过程,以进行多组分同时测定.对于所选数学函数和在CBB
【基金项目】
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国家自然科学基金(29475198),,国家教委霍英东基金资助课题
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将序贯数论优化(SNTO)法用于二维多组分数据的约束背景双线性化(CBBL)和基于最小中位数平方(LMS)法的稳健多元校正的优化过程,以进行多组分同时测定.对于所选数学函数和在CBBL中与变步长广义模拟退火(VSGSA)法进行了比较,SNTO法都取得了令人满意的结果.同时,对于多元校正,将基于SNTO的LMS法用于模拟和实际体系,结果表明LMS法是一种稳健的算法.SNTO法的原理清晰,且易于实现,是一种较实用的全局优化方法.
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