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本文提出传感器阵列信号处理的人工神经网络方法,并以K~+/Ca~(2+)/NO_3~-/Cl~-阵列系统为对象,尝试了该方法的效果。结果表明,其拟合最大相对误差不超过7.4％,预测最大相对误差不超过6.9％。可见,其性能良好,可望成为各种传感器阵列信号处理的有用工具。
传感器阵列信号处理的人工神经网络方法
【摘 要】
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本文提出传感器阵列信号处理的人工神经网络方法,并以K~+/Ca~(2+)/NO_3~-/Cl~-阵列系统为对象,尝试了该方法的效果。结果表明,其拟合最大相对误差不超过7.4％,预测最大相对误差
【机 构】
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中国科学院上海冶金研究所,中国科学院上海冶金研究所上海200050,上海200050,上海200050
【出 处】
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分析化学
【发表日期】
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1993年7期
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