| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 0 前言 | 第13-14页 |
| 1 文献综述 | 第14-20页 |
| ·化学计量学-分光光度法同时测定混合体系中多组分的方法概述 | 第14-19页 |
| ·卡尔曼滤波法(KF法) | 第15页 |
| ·因子分析法(FA法) | 第15-16页 |
| ·多元线性回归法(MLR法) | 第16页 |
| ·矩阵分析法 | 第16-17页 |
| ·偏最小二乘法(PLS法) | 第17页 |
| ·人工神经网络法(ANN) | 第17-19页 |
| ·化学计量学-催化动力学同时测定多组分的方法概述 | 第19-20页 |
| 2 人工神经网络方法简介 | 第20-30页 |
| ·人工神经网络的发展及近况 | 第20-21页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第21-23页 |
| ·人工神经网络的特点及分类 | 第23-24页 |
| ·基于MATLAB工具箱的神经网络概述 | 第24-25页 |
| ·BP-ANN简介 | 第25-30页 |
| ·BP-ANN基本原理 | 第25-28页 |
| ·BP-ANN网络流程图 | 第28页 |
| ·BP-ANN网络学习算法及比较 | 第28-29页 |
| ·BP-ANN网络的局限性 | 第29-30页 |
| 3 催化动力学光度法简介 | 第30-32页 |
| ·催化动力学光度法 | 第30页 |
| ·催化动力学光度法的特点 | 第30-31页 |
| ·催化动力学光度法的基本原理 | 第31页 |
| ·影响催化动力学光度法反应速率的因素 | 第31-32页 |
| 4 同时测定水体中钙和镁的人工神经网络-分光光度法的研究 | 第32-54页 |
| ·引言 | 第32-34页 |
| ·研究意义 | 第32页 |
| ·钙和镁分析方法的概述 | 第32-33页 |
| ·研究目的 | 第33页 |
| ·研究方法 | 第33页 |
| ·技术路线图 | 第33-34页 |
| ·主要仪器和化学试剂 | 第34-37页 |
| ·主要仪器 | 第34-35页 |
| ·主要化学试剂 | 第35-37页 |
| ·实验内容和结果 | 第37-40页 |
| ·实验方法 | 第37页 |
| ·实验条件的选择 | 第37-39页 |
| ·干扰离子实验 | 第39-40页 |
| ·利用BP神经网络进行数据处理 | 第40-49页 |
| ·训练集和校正集的组成及测定结果 | 第40-41页 |
| ·用动量梯度下降算法进行网络训练 | 第41-45页 |
| ·用L-M算法进行网络训练 | 第45-49页 |
| ·数据处理算法的确定 | 第49页 |
| ·实际水体中钙和镁的同时测定 | 第49-52页 |
| ·自来水中钙和镁的同时测定 | 第49-50页 |
| ·黄河水中钙和镁的同时测定 | 第50页 |
| ·海水中钙和镁的同时测定 | 第50-52页 |
| ·小结 | 第52-54页 |
| 5 同时测定水体中铁和锰的人工神经网络-催化光度法的研究 | 第54-83页 |
| ·引言 | 第54-58页 |
| ·研究意义 | 第54页 |
| ·铁和锰分析方法的概述 | 第54-57页 |
| ·研究目的 | 第57页 |
| ·研究方法 | 第57页 |
| ·技术路线图 | 第57页 |
| ·方法原理 | 第57-58页 |
| ·主要仪器和化学试剂 | 第58-60页 |
| ·主要仪器 | 第58-59页 |
| ·主要化学试剂 | 第59-60页 |
| ·实验内容和结果 | 第60-65页 |
| ·实验方法 | 第60-61页 |
| ·测定条件的确定 | 第61-64页 |
| ·干扰离子实验 | 第64-65页 |
| ·利用BP神经网络进行数据处理 | 第65-72页 |
| ·训练集和校正集的组成 | 第65页 |
| ·用动量梯度下降算法进行网络训练 | 第65-68页 |
| ·用L-M算法进行网络训练 | 第68-72页 |
| ·数据处理算法的确定 | 第72页 |
| ·实际水体中铁和锰的同时测定 | 第72-81页 |
| ·自来水中铁和锰的同时测定 | 第72-74页 |
| ·黄河水中铁和锰的同时测定 | 第74-75页 |
| ·海水中铁和锰的同时测定 | 第75-81页 |
| ·小结 | 第81-83页 |
| 结论 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-92页 |
| 附录 | 第92-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 个人简历 | 第95页 |
| 发表的学术论文 | 第95页 |
