BP人工神经网络用于城市土壤中重金属（Cd、Pb）形态分析的研究
| 内容提要 | 第1-9页 |
| 第1章 形态分析文献综述 | 第9-21页 |
| ·土壤中重金属形态分析 | 第9-17页 |
| ·土壤中重金属形态分析研究的意义 | 第9-11页 |
| ·重金属形态分析现状 | 第11-12页 |
| ·城市土壤中重金属的危害 | 第12-14页 |
| ·Pb对人体的危害 | 第13-14页 |
| ·Cd对人体的危害 | 第14页 |
| ·土壤重金属污染的来源 | 第14-16页 |
| ·土壤重金属污染特点 | 第16-17页 |
| ·重金属形态分析的测定方法 | 第17-21页 |
| ·石墨炉原子吸收分光光度法 | 第18页 |
| ·石墨炉原子吸收原理 | 第18-19页 |
| ·石墨炉原子吸收分光光度计 | 第19-21页 |
| 第2章 人工神经网络用于重金属形态分析 | 第21-31页 |
| ·人工神经网络 | 第21-24页 |
| ·人工神经网络发展 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第22页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第22-24页 |
| ·人工神经网络的问题与展望 | 第24页 |
| ·BP人工神经网络 | 第24-31页 |
| ·BP网络结构 | 第24-26页 |
| ·BP算法原理 | 第26-27页 |
| ·BP人工神经网络流程图 | 第27-28页 |
| ·BP网络设计技巧 | 第28页 |
| ·BP网络在化学中的应用 | 第28-29页 |
| ·BP网络的不足及改进 | 第29-31页 |
| 第3章 实验部分 | 第31-38页 |
| ·仪器与设备 | 第31页 |
| ·实验试剂 | 第31页 |
| ·样品采集、处理及储备 | 第31-33页 |
| ·土壤样品的采集过程 | 第31-32页 |
| ·土壤样品的处理过程 | 第32-33页 |
| ·实验过程 | 第33-38页 |
| ·标准曲线的绘制 | 第34页 |
| ·标准储备液的配制 | 第34页 |
| ·标准曲线溶液的制备 | 第34页 |
| ·Tessier连续浸提法 | 第34-36页 |
| ·BP-ANN法中重金属总量测定的方法 | 第36-38页 |
| ·消解方法的选择 | 第36-37页 |
| ·重金属总量的消解过程 | 第37-38页 |
| 第4章 土壤中铅的形态分析 | 第38-57页 |
| ·铅的标准曲线的绘制 | 第38页 |
| ·石墨炉原子吸收分光光度计的参数 | 第38-39页 |
| ·BP人工神经网络学习样本集的建立 | 第39-47页 |
| ·BP人工神经网络参数的选择 | 第47-52页 |
| ·隐含层节点数的选择 | 第47-48页 |
| ·学习速率的选择 | 第48-50页 |
| ·网络传递函数的选择 | 第50-51页 |
| ·初始值的选取 | 第51页 |
| ·学习步数的选择 | 第51-52页 |
| ·训练目标goal值的确定 | 第52页 |
| ·土壤中重金属形态含量的预测 | 第52-55页 |
| ·样品中含量的预测值的紧密度 | 第52页 |
| ·T检测法(对子分析) | 第52-55页 |
| 本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 土壤中镉的形态分析 | 第57-68页 |
| ·镉的标准曲线的绘制 | 第57页 |
| ·石墨炉原子吸收分光光度计的参数 | 第57-58页 |
| ·学习样本集的建立 | 第58-62页 |
| ·BP人工神经网络参数的选择 | 第62-63页 |
| ·隐含层节点数的选择 | 第62页 |
| ·学习步长的选择 | 第62-63页 |
| ·网络传递函数的选择 | 第63页 |
| ·初始值的选取 | 第63页 |
| ·学习步数的选择 | 第63页 |
| ·训练目标goal值的确定 | 第63页 |
| ·土壤中重金属形态含量的预测 | 第63-66页 |
| ·样品中含量的预测值的紧密度 | 第63-64页 |
| ·T检测法(对子分析) | 第64-66页 |
| 本章小结 | 第66-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-77页 |
| 中文摘要 | 第77-80页 |
| 英文摘要 | 第80-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
