神经网络用于胶束液相色谱保留值模拟预测
近年来发展起来的人式神经元网络(ANN)方法具有自适应学习和自动建模功能， 适于解决那些因果关系不甚明确，推理规律不确定的复杂体系。胶束液相色谱中影响溶质保值行为的因素很多，如表面活性剂、有机添加剂、缓冲液pH值及温度等。其保留值预测目前尚不能依据理论规律进行。该文应用神经网络误差反向传播算法(BP-ANN)模拟预测了胶束液相色谱容量因子k”与流动相组成，温度及pH值之间的保留值规律，得到理想的结果。
胶束液相色谱 神经网络
赵瑞环 岳丙方 单亦初
科学院大连化学物理研究所国家色谱研究分析中心(大连)
国内会议
杭州
中文
243～245
1999-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）