Kohonen神经网络与遗传-BP神经网络用于光度法同时测定锶和钡
来源期刊：理化检验-化学分册2005年第3期
论文作者：王秀云 于洪梅 李井会 孙晓琦
关键词：光度法; Kohonen神经网络; 遗传算法; BP神经网络; 遗传神经网络; 二溴对甲偶氮甲磺; 锶; 钡;
摘 要：在锶(钡)-二溴对甲偶氮甲磺显色体系中,应用Kohonen神经网络优选波长,用遗传算法优化确定BP神经网络结构和参数,得到优化结构的网络,即KNN-GA-BP-ANN(29-3-3-2),学习速率η=0.233 3,动量因子α=0.974 7.用优化了的神经网络解析锶、钡配合物的混合吸收光谱,不经分离光度法同时测定锶和钡.将BP-ANN 、KNN-BP-ANN与KNN-GA-BP-ANN三种神经网络方法的分析结果进行比较,表明KNN-GA-BP-ANN最优.锶和钡的配合物的表观摩尔吸光系数分别为εSr635=6.9×104L·mol-1·cm-1,εBa634=8.0×104L·mol-1·cm-1.
王秀云1，于洪梅1，李井会1，孙晓琦1
(1.鞍山科技大学,化工学院,鞍山,114044)
摘要:在锶(钡)-二溴对甲偶氮甲磺显色体系中,应用Kohonen神经网络优选波长,用遗传算法优化确定BP神经网络结构和参数,得到优化结构的网络,即KNN-GA-BP-ANN(29-3-3-2),学习速率η=0.233 3,动量因子α=0.974 7.用优化了的神经网络解析锶、钡配合物的混合吸收光谱,不经分离光度法同时测定锶和钡.将BP-ANN 、KNN-BP-ANN与KNN-GA-BP-ANN三种神经网络方法的分析结果进行比较,表明KNN-GA-BP-ANN最优.锶和钡的配合物的表观摩尔吸光系数分别为εSr635=6.9×104L·mol-1·cm-1,εBa634=8.0×104L·mol-1·cm-1.
关键词:光度法; Kohonen神经网络; 遗传算法; BP神经网络; 遗传神经网络; 二溴对甲偶氮甲磺; 锶; 钡;
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