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《现代商贸工业》2019,(34)
建立一种快速、准确测定紫菜中多种元素的方法。方法采用微波消解对紫菜进行样品前处理,电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)同时测定紫菜中的Ca、Mg、Fe、Mn、Cu、Zn、Cr、Cd、Pb、Hg共10种元素含量。各元素在其标准曲线范围内的相关系数r≥0.999,相对标准偏差RSD≤6.5%,加标回收率在90.0%~101.3%之间。应用所建立的方法对国家标准物质紫菜(GBW10023)和螺旋藻(GBW10025)进行元素分析,各元素测定值均在证书认定值范围内。该方法检验周期短、操作简单、灵敏度高、精密度和准确度高、回收率好,适用于紫菜中多种元素含量的测定分析。 相似文献
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本文采用硝酸-过氧化氢混合溶液,使用全自动微波消解仪消解金丝菊代用茶中的重金属镉,定容后用石墨炉原子吸收光谱法进行测定。结果表明,镉的工作曲线相关系数>0.995,相对标准偏差<4.4%,国家标准物质测定值在标示值范围内,回收率为92.5%~106.6%。该方法快速、准确,能够满足日常食品中镉的分析要求。 相似文献
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车辆类型识别方法是智能交通系统的关键技术之一。利用深度学习的高维特征泛化学习能力,将改进的LeNet-5卷积神经网络用于基于交通微波雷达的大小车型分类识别。首先,以雷达触发前的N帧信号为基础,对雷达的回波信号进行分析并构建数据集;然后,分析LeNet-5卷积神经网络的特点;最后提出一种改进的LeNet-5卷积神经网络。实验结果表明,与传统的支持向量机方法相比,所提方法能够智能学习大小车的雷达时频信号特征,大小车型识别准确率达到97%以上,可为交通场景下的车型识别研究提供新的技术途径。 相似文献
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