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公开(公告)号：CN106202625A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610482390.X
申请日：2016-06-28
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于原子参数快速预报层状双金属氢氧化物层间距的方法，包括以下步骤：1）收集若干个已知的层状双金属氢氧化物及其层间距；2）结合元素周期表收集层状双金属氢氧化物中金属原子的原子参数；3）以这些金属原子参数为自变量，以层间距为因变量，采用人工神经网络算法建立层状双金属氢氧化物层间距的快速预报模型；4）根据建立的层状双金属氢氧化物层间距的快速预报模型和待检测的新的层状双金属氢氧化物的原子参数数据，快速预报其层间距。本发明具有简便快捷、低成本、不破坏样品、不污染环境等优点。
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公开(公告)号：CN105974058A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610285936.2
申请日：2016-05-01
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于电子鼻‑人工神经网络的快速检测烟叶中钾含量的方法，包括以下步骤：1）收集若干个不同产地的烟叶样品，进行预处理后进行电子鼻扫描，得到这些烟叶样品的电子鼻数据；2）采用火焰光度法检测得到这些烟叶样品中钾含量；3）采用偏最小二乘法对电子鼻数据进行降维，获取这些烟叶样品的降维数据；4）以这些烟叶样品的降维数据为自变量，以这些烟叶样品的钾含量为因变量，采用人工神经网络算法建立烟叶钾含量的快速预报模型；5）根据建立的烟叶钾含量的快速预报模型和待检测烟叶品种的电子鼻数据，快速预报待检测烟叶品种的钾含量。本发明具有简便快捷、低成本、数据全面准确、无污染、测试简单、快捷等优点。
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公开(公告)号：CN105974058B
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201610285936.2
申请日：2016-05-01
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及种基于电子鼻‑人工神经网络的快速检测烟叶中钾含量的方法,包括以下步骤:1)收集若干个不同产地的烟叶样品,进行预处理后进行电子鼻扫描,得到这些烟叶样品的电子鼻数据;2)采用火焰光度法检测得到这些烟叶样品中钾含量;3)采用偏最小二乘法对电子鼻数据进行降维,获取这些烟叶样品的降维数据;4)以这些烟叶样品的降维数据为自变量,以这些烟叶样品的钾含量为因变量,采用人工神经网络算法建立烟叶钾含量的快速预报模型;5)根据建立的烟叶钾含量的快速预报模型和待检测烟叶品种的电子鼻数据,快速预报待检测烟叶品种的钾含量。本发明具有简便快捷、低成本、数据全面准确、无污染、测试简单、快捷等优点。
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