人工神经网络用于光度法测定工业废水中的铬和铁

摘要：

为了快速测定工业废水中的铬和铁,利用BP人工神经网络模型,并与分光光度法相结合,不经分离同时测定工业废水中的铬和铁.在铬-铁-二苯碳酰二肼显色体系中,控制pH在1.0-2.0之间,用分光光度法测定显色体系的吸收光谱,应用三层人工神经网络解析吸收光谱,同时测得铬和铁的浓度.详细研究了分光光度法同时测定铬和铁的测定条件和网络训练的最佳训练参数,BP人工神经网络的动量参数为0.8,拓扑结构为20-15-2,转换函数的形状参数为0.9.该测定方法不仅可用于环境监测,而且能用于食品、材料、药物、生物样品、矿物等物质中铬和铁的测定.

关键词：人工神经网络、分光光度法、铬、铁

所属期刊栏目：18

分类号：O657.32(分析化学)

资助基金：四川省科技厅资助项目04JY029-001-5

在线出版日期：2006-12-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1283-1287