【摘 要】
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该论文对神经网络及小波分析在化学领域中的一些应用进行了研究和探讨,并对多组分同时测定中的一系列问题进行了较为深入的探讨.将人工神经网络用于分子识别的研究中,选择α,
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该论文对神经网络及小波分析在化学领域中的一些应用进行了研究和探讨,并对多组分同时测定中的一系列问题进行了较为深入的探讨.将人工神经网络用于分子识别的研究中,选择α,β-CD和单取代苯衍生物的包合体系作为研究对象,首次将神经网络应用于CD包合常数的预测.较系统地研究了客体分子中苯环上取代基的性质对包合驱动力的影响,并探讨了这种作用力的本质.对Driss Cherqaoui等所采用的数字编码加以扩展后用来表述直馏汽油中的单体烃的分子结构,每一单体烃由一个十五位的数字编码来表示.根据这些编码用神经网络预测色谱保留指数非常成功,预测结果与实验值作图的相关系数为0.9934.对钙、镁离子与酸性铬兰K显色体系的吸光度数据,人工神经网络成功地实现了对实际水样中钙、镁离子的同时测定,预测结果与经典的EDTA滴定法得出的结果相当吻合.用人工神经网络对某氮肥厂合成工段的氮氢比进行模式识别,识别准确率达到100%.对某油田74个样本,采用选定的参数用神经网络来研究油层的属性,分类正确率达到95%以上.
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