| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1 前言 | 第9-16页 |
| ·COD测定进展概述 | 第9-10页 |
| ·紫外吸收光谱法直接测定COD研究进展 | 第10-13页 |
| ·基本原理 | 第10页 |
| ·国内外研究现状及进展 | 第10-13页 |
| ·发展预测 | 第13-14页 |
| ·本研究目标及思路 | 第14-16页 |
| 2 人工神经网络基本原理 | 第16-39页 |
| ·人工神经网络发展与应用概述 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络基础 | 第17-31页 |
| ·人工神经元 | 第19-20页 |
| ·激活函数 | 第20-22页 |
| ·人工神经网络的拓扑特性 | 第22-29页 |
| ·人工神经网络学习 | 第29-31页 |
| ·人工神经网络的基本特征 | 第31-32页 |
| ·BP人工神经网络 | 第32-39页 |
| ·网络的构成 | 第33-34页 |
| ·训练过程概述 | 第34-36页 |
| ·误差传播分析 | 第36-37页 |
| ·基本的BP算法 | 第37-39页 |
| 3 神经网络通用平台软件 | 第39-45页 |
| ·新建网络和专家样本的生成 | 第40-41页 |
| ·任务 | 第41-43页 |
| ·网络训练 | 第41-42页 |
| ·数据预测 | 第42-43页 |
| ·分析 | 第43-45页 |
| ·误差分析 | 第43页 |
| ·训练结果 | 第43-45页 |
| 4 实验部分与COD紫外光谱人工神经网络模型的建立 | 第45-60页 |
| ·主要试剂与仪器 | 第45页 |
| ·主要试剂 | 第45页 |
| ·仪器 | 第45页 |
| ·实验操作步骤 | 第45-46页 |
| ·紫外吸收光谱测定 | 第45页 |
| ·COD快速测定 | 第45-46页 |
| ·化学实验设计和优化 | 第46-51页 |
| ·均匀实验设计表 | 第46-47页 |
| ·均匀实验设计 | 第47-51页 |
| ·COD紫外光谱 BP人工神经网络模型的建立 | 第51-59页 |
| ·网络结构与运行参数的选择 | 第51-56页 |
| ·模型建立 | 第56-59页 |
| ·试验方法 | 第59-60页 |
| 5 结果与讨论 | 第60-91页 |
| ·有机物的紫外吸收光谱与标准溶液选择 | 第60-74页 |
| ·COD组成物质的吸收光谱 | 第60页 |
| ·COD标准溶液的选择 | 第60-71页 |
| ·测定波长范围的选择 | 第71-72页 |
| ·无机干扰离子的确定 | 第72-74页 |
| ·建模溶液的配制 | 第74-84页 |
| ·对自配模拟废液进行预测 | 第84-85页 |
| ·干扰组分对预测结果的影响 | 第85-87页 |
| ·无机离子干扰 | 第85页 |
| ·浊度干扰 | 第85-87页 |
| ·废水 COD测定的初步应用 | 第87-91页 |
| 6 结语 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-96页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第96-98页 |
| 致谢 | 第98页 |