Journal of chromatography. A · 1996
Assessment of chromatographic peak purity by means of artificial neural networks.
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАНазвание и аннотация: Перевод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Hu Y, Zhou G, Kang J, Du Y, Huang F, Ge J
Аннотация
An improved chemometric approach is proposed for assessing chromatographic peak purity by means of artificial neural networks. A non-linear transformation function with a back-propagation algorithm was used to describe and predict the chromatographic data. The Mann-Whitney U-test was used for the concluding the purity of the chromatographic peak. Simulation data and practical analytical data for both pure and mixture samples were analysed with satisfactory results. A prior knowledge of the impurity and the related compound is unnecessary when a slight difference between their chromatogram and spectrum exists. The performance on simulated data sets by this approach was compared with the results from principal component analysis.