| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第7-9页 |
| ·世界水资源形势 | 第7-8页 |
| ·水体富营养化 | 第8-9页 |
| ·总氮测定的目前研究状况 | 第9-10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10-13页 |
| 第二章 双波长法快速测定水体中的硝酸盐氮和亚硝酸盐氮 | 第13-21页 |
| ·双波长法和分光光度法的理论基础 | 第13-14页 |
| ·朗伯比耳定律形成 | 第13页 |
| ·比耳定律内容 | 第13-14页 |
| ·朗伯比耳定律干扰 | 第14页 |
| ·双波长法的基本原理 | 第14-17页 |
| ·双波长法的原理 | 第14-15页 |
| ·双波长法波长的选择 | 第15-16页 |
| ·基于等波长点的双波长法待测溶液浓度的计算 | 第16-17页 |
| ·双波长法快速测定饮用水中的硝酸盐氮和亚硝酸盐氮 | 第17-20页 |
| ·仪器、试剂以及实验过程 | 第17页 |
| ·建立硝酸钠溶液和亚硝酸钠溶液的工作曲线 | 第17-18页 |
| ·建立吸光度差与硝酸钠浓度的关系曲线 | 第18-19页 |
| ·计算硝酸钠和亚硝酸钠的浓度 | 第19-20页 |
| ·标准混合试样的测定 | 第20页 |
| ·共存离子对测定的影响 | 第20页 |
| ·结语 | 第20-21页 |
| 第三章 BP 神经网络用于总氮测定过程中的干扰消除 | 第21-33页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·人工神经网络简介 | 第21-23页 |
| ·人工神经网络的两个发展期 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络代表性的模型 | 第22-23页 |
| ·人工神经网络应用范围 | 第23页 |
| ·人工神经网络和BP 神经网络的模型和结构 | 第23-30页 |
| ·神经元介绍 | 第23-24页 |
| ·激活转移函数 | 第24-26页 |
| ·网络的拓扑结构 | 第26-27页 |
| ·网络信息流向 | 第27页 |
| ·BP 神经网络构成 | 第27-28页 |
| ·BP 神经网络的训练过程 | 第28-30页 |
| ·BP 神经网络用于总氮测定过程碘离子溴离子干扰消除 | 第30-32页 |
| ·仪器与试剂 | 第30页 |
| ·溶液的配置与光谱扫描 | 第30-31页 |
| ·确定神经网络的输入输出 | 第31页 |
| ·确定神经网络的参数并训练网络 | 第31页 |
| ·模型预测数据精确度检验 | 第31-32页 |
| ·模型的整体性能和存在的问题 | 第32页 |
| ·模型功能总结 | 第32-33页 |
| 第四章 光谱数据库的建立及其界面访问程序的开发 | 第33-45页 |
| ·数据库简介 | 第33-35页 |
| ·数据库的发展简介 | 第33-34页 |
| ·数据库中数据的组织模型 | 第34-35页 |
| ·目前成熟的数据库产品 | 第35页 |
| ·数据库的访问技术介绍 | 第35-38页 |
| ·Microsoft 数据库访问技术介绍 | 第36页 |
| ·DAO、RDO 技术以及它们与ODBC 的关系 | 第36-37页 |
| ·ADO 技术以及它与OLE-DB 的关系 | 第37-38页 |
| ·光谱数据库界面访问程序的开发 | 第38-39页 |
| ·数据库以及访问技术的选取 | 第38页 |
| ·系统要实现的主要功能 | 第38页 |
| ·数据保存格式设计 | 第38-39页 |
| ·系统的实现 | 第39-43页 |
| ·程序的流程 | 第40页 |
| ·数据库连接的建立 | 第40-41页 |
| ·用户及密码 | 第41-42页 |
| ·DataGrid 控件以及数据库插入删除等操作的完成 | 第42页 |
| ·绘图的实现 | 第42-43页 |
| ·总结 | 第43-45页 |
| 第五章 结语 | 第45-47页 |
| ·工作总结 | 第45页 |
| ·展望 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第52页 |
