神经网络—光度法同时测定铀矿石中铀和钍

被引：8

作者：

李芳清

倪永年

机构：

[1] 南昌大学化学系

[2] 抚州师范专科学校化学系

来源：

关键词：

铀; 钍; 紫外可见分光光度法; 径向基人工神经网络;

D O I：

10.14127/j.cnki.jiangxihuagong.2002.04.014

中图分类号：

O657.3 [光化学分析法（光谱分析法）];

学科分类号：

070302 [分析化学];

摘要：

本文讨论了一种不经分离以光度法同时测定铀矿石中铀和钍的方法 ,光谱数据采用径向基人工神经网络程序进行处理。对一组合成样品进行分析 ,铀和钍的平均标准偏差分别为7.56 %和 2 .1 2 % ,回收率大约为 80— 1 1 7%。利用该法对铀矿石中的铀和钍进行测定 ,结果满意

引用

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