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探讨了两种水质综合评价方法:改进的灰色聚类法和人工神经网络法。通过采用增加训练样本和黄金分割的隐合层节点优化算法建立了人工神经网络模型,将两种水质综合评价方法进行了比较,结果表明:改进的灰色聚类法计算量较大,主观性较强,评价结果稳定。BP人工神经网络进行水质综合评价具有客观性,但网络训练较为繁琐,通过插值生成训练样本,极大地增强了网络的稳定性。但扩充后的训练样本,不能代表复杂的水质实况,使评价结果受到一定影响。 相似文献
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采用超高效液相色谱-串联质谱法,建立了水样中藜芦碱的分析方法。以乙腈-0.2%甲酸水为流动相,在电喷雾正离子模式下,多反应监测(MRM)模式进行检测,外标法定量。结果表明,方法的线性范围为0.005~2mg/L,线性相关系数为0.997 4;在0.005、0.05和1mg/L 3个添加水平下,平均添加回收率为85.93%~89.65%,相对标准偏差(RSD)为3.94%~4.96%(n=5),检出限为0.5μg/L。该方法方便快捷,且灵敏度、准确度和精密度较高。 相似文献
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