径向基神经网络微分脉冲溶出伏安法同时测定铅、镍和镉

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【摘要】

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径向基函数神经网络(RBFN)用于分析重叠的伏安信号；一个名为径向基神经网络的程序(PRBFN)被设计用于执行有关计算；RBFN法成功地应用于微分脉冲阳极溶出伏安法同时测定Pb(Ⅱ)，Ni(

【作者】

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高玲任守信

【机构】

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内蒙古大学化学化工学院

【出处】

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分析测试学报

【发表日期】

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2004年1期

【关键词】

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铅镍镉同时测定径向基神经网络微分脉冲溶出伏安法重叠信号定量分析 Radial basisfunctionneural networksSimult

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径向基函数神经网络(RBFN)用于分析重叠的伏安信号；一个名为径向基神经网络的程序(PRBFN)被设计用于执行有关计算；RBFN法成功地应用于微分脉冲阳极溶出伏安法同时测定Pb(Ⅱ)，Ni(Ⅱ)和Cd(Ⅱ)；RBFN和偏最小二乘(PLs)法的所有组分相对预测标准偏差(RSEP)分别为4．8％和5．6％；试验结果表明RBFN法是解决局部最小和改善收敛速率的一种有价值的工具。

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