| 第一部分 综述 | 第1-27页 |
| 1 人工神经网络概述 | 第9-10页 |
| 2 BP神经网络网络 | 第10-12页 |
| 3 BP神经网络模型的建立 | 第12-17页 |
| ·神经网络输入矢量(数据)预处理 | 第12-13页 |
| ·BP神经网络的拓扑结构 | 第13-14页 |
| ·传递函数 | 第14页 |
| ·网络的训练 | 第14-17页 |
| ·评价标准 | 第17页 |
| 4 人工神经网络在多组分测定中的研究进展 | 第17-26页 |
| ·紫外可见分光光度法 | 第18-21页 |
| ·红外光谱和近红外光谱法 | 第21-23页 |
| ·荧光分析法 | 第23-24页 |
| ·电分析法 | 第24页 |
| ·色谱分析法 | 第24-25页 |
| ·其他应用 | 第25-26页 |
| 5 选题目的和意义 | 第26-27页 |
| 第二部分 研究报告 | 第27-59页 |
| (一)人工神经网络-连续流动化学发光法同时测定利福平和异烟肼 | 第27-37页 |
| 1 引言 | 第27-28页 |
| 2 实验部分 | 第28-30页 |
| 3 结果与讨论 | 第30-36页 |
| 4 结论 | 第36-37页 |
| (二)人工神经网络-连续流动化学发光法同时测定还原性糖 | 第37-47页 |
| 1 引言 | 第37-38页 |
| 2 理论原理 | 第38-39页 |
| 3 实验部分 | 第39-40页 |
| 4 结果和讨论 | 第40-46页 |
| 5 结论 | 第46-47页 |
| (三)人工神经网络-连续流动化学发光法同时测定有机磷农药 | 第47-59页 |
| 1 引言 | 第47-48页 |
| 2 实验部分 | 第48-49页 |
| 3 结果和讨论 | 第49-58页 |
| 4 结论 | 第58-59页 |
| 总结 | 第59-60页 |
| 文献 | 第60-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第79页 |
