[发明专利]极谱法多金属离子浓度在线检测方法有效
| 申请号： | 201410053132.0 | 申请日： | 2014-02-17 |
| 公开（公告）号： | CN103822960A | 公开（公告）日： | 2014-05-28 |
| 发明（设计）人： | 王雅琳;黄天红;王国伟;阳春华;朱红求;彭雄威 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G01N27/48 | 分类号： | G01N27/48;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 李迪 |
| 地址： | 410083 湖南省长沙市麓*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及金属离子浓度检测领域，更具体涉及极谱法多金属离子浓度在线检测方法。本发明提出了一种基于状态转移算法（STA）的改进小波神经网络方法用于多金属离子浓度的实时测定。该方法首先作出极谱曲线，然后采用离散小波变换求取极谱信号的一阶导数，以此提取出相应的特征点，特征点数量为所测金属离子种类数量的3倍，作为小波神经网络的输入。在使用训练集对小波神经网络进行训练时，为了使得网络模型更为精确，将状态转移算法用于小波神经网络参数的优化，避免网络陷入了局部极值。最后，将训练得到的网络模型用于多金属离子浓度的实时在线检测。本发明以实际的锌、钴极谱重叠信号为例对算法进行测试，所得到的结果明显优于传统的曲线拟合和BP神经网络算法。 | ||
| 搜索关键词： | 极谱法多 金属 离子 浓度 在线 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种极谱法多金属离子浓度在线检测方法，其特征在于，首先作出极谱曲线，然后采用离散小波变换求取所得极谱重叠信号的一阶导数，以此提取出相应的特征点作为小波神经网络的输入；继而采用小波神经网络建立极谱电流信号与金属离子浓度之间的关系；接着采用状态转移算法（STA）用于小波神经网络参数的离线训练过程；最后，将训练得到的网络模型用于多金属离子浓度的实时在线检测。
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