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集成人工神经网络法分辨阳极溶出伏安重叠峰 被引量:1

Resolution of Overlaped Peaks in Anode Stripping Voltammetry by Integrated Artificial Neural Network
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摘要 本文提出集成人工神经网络分峰法并将其应用于分辨Pb^(2+)—Cd^(2+)—Cl^-—OH^-水体系的阳极溶出重叠峰。实验结果表明,集成人工神经网络分峰法能对阳极溶出重叠峰进行有效的分辨。应用该法不必改变样品原有的化学环境,非常适合于水体中金属形态分析。该法有较好的普适性,可推广用于更复杂的体系。 A resolution method of overlaped peaks in anode stripping voltammetry by integrated artificial neural network (IANN) was suggested. The complex system Pb2+- Cd2+- OH- - Cl-can be decomposed into several simple systems:Pb2+-OH- ,Pb2+-Cl-,Cd2+-OH-,and Cd2+-Crby IANN. Based on this, the method to study speciation distribution in simple water system can still used in a complex water system in the absence of interactionof elements.
作者 齐建锋 邓勃
机构地区 清华大学化学系
出处 《现代仪器》 1999年第4期11-14,共4页 Modern Instruments
关键词 人工神经网络 阳极溶出伏安法 重叠峰 anode stripping voltammetry, integrated artificial neural network, resolution of peaks, chemical speciation.
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