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小波神经网络用于钼和钨的同时测定 被引量:12

Simultaneous Determination of Molybdemum and Tungsten Using Wavelet Neural Network
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摘要 介绍了小波神经网络的结构和算法,并首次用于混合试样中的钼和钨含量测定,在 小波神经网络中,采用Morlet母小波和一维搜索变步长共轭梯度优化方法。结果表明,小波 神经网络优于BP网络,其预测含量的回收率在96.0%~104.6%之间。 The wavelet neural networks have been presented and first applied to simultane- ous determination of molybdenum and tungsten. Morlet mother wavelet and line search con- jugate gradient optimization method are used in the networks. The results show that the wavelet neural networks are better than BP networks, and the predicted recoveries of molyb- denum and tungsten are between 96.0% and 104. 6%.
出处 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1997年第10期1189-1191,共3页 Chinese Journal of Analytical Chemistry
基金 国家自然科学基金
关键词 小波神经网络 WNN Wavelet neural network, simultaneous determination, molybdenum, tungsten
  • 相关文献

参考文献5

  • 1潘忠孝,邵学广,仲红波,刘卫,王洪,张懋森.小波变换用于高效液相色谱的基线校正[J].分析化学,1996,24(2):149-153. 被引量:40
  • 2Zhang Q,Proc IEEE Trans Neural Network,1992年,3卷,6期,889页
  • 3欧忠平,分析化学,1991年,27卷,5期,259页
  • 4潘教麦,分析化学,1991年,27卷,2期
  • 5范鸣玉,最优化技术基础,1982年,142页

共引文献39

同被引文献1277

引证文献12

二级引证文献143

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