【摘 要】
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本文在传统的BP 网络的基础上增添了一个拟合网络,创新地提出了双网络ANN 算法。用拟合网络拟合出的吸光度值与实测吸光度值间的误差作为学习样本选择的依据,解决了学习样本
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本文在传统的BP 网络的基础上增添了一个拟合网络,创新地提出了双网络ANN 算法。用拟合网络拟合出的吸光度值与实测吸光度值间的误差作为学习样本选择的依据,解决了学习样本选择的难题,大大提高了人工神经网络预测的准确度。在中草药样品有效成分的测定中,首次提出了虚拟组分排除法,该法与双网络ANN 结合,可以不经化学分离去除干扰组分,实现了中草药秦皮中有效成分秦皮甲素、乙素的同时测定,取得了良好的效果。对22 个秦皮样品进行了验证,结果表明,双网络ANN 对于秦皮甲素、乙素预测的准确度可以达到91.0%以上。另外,将卡尔曼滤波算法与流动注射-化学发光法结合实现了复杂地质样品中化学性质极为相近的铌、钽元素的同时测定。该方法分析快速,仪器简单,操作简便,是野外现场分析很好的研究手段。方法的检出限为Nb（V） 2.1×10-3 μg g-1,Ta（V） 4.0×10-3 μg g-1,精密度为Nb（V）4.9%,Ta（V）3.3% （n = 9）。
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