MỤC LỤC
Mô hình PC-ANN tối ưu thu được cho phép phân tích định lượng 4 hợp chất trên với sai số tương đối nhỏ hơn 5%. Phương pháp PC-ANN còn được áp dụng để phân tích đồng thời antipyriien và caffeine citrate trong thuốc [48] với 43 mẫu học, 20 mẫu luyện mạng và 10 mẫu kiểm tra. Phép phân tích được tiến hành trong vùng hồng ngoại gần với bước sóng 1100nm đến 2500nm.
-Lần đầu tiên Matlab thực hiện hàm M- file nó sẽ mở file văn bản tương ứng và dịch lệnh của file đó ra một dạng mã lưu trong bộ nhớ nhằm mục đích tăng tốc độ thực hiện các lời gọi. -Việc thi hành hàm M- file sẽ kết thúc khi gặp dòng cuối cùng của file đó hoặc gặp dòng lệnh return. Lệnh return giúp ta kết thúc một hàm mà không cần phải thi hành hết các lệnh của hàm đó.
-Hàm Error của Matlab sẽ hiển thị một chuỗi lên cửa sổ lệnh và dừng thực hiện hàm, trả điều khiển về cho cửa sổ lệnh và bàn phím. -Các dòng ghi lời chú thích cho tới dòng đầu tiên không phải là chú thích trong hàm M- file là những dòng văn bản nó sẽ hiện ra khi sử dụng lệnh help. -Mỗi hàm có một không gian làm việc riêng tách biệt so với môi trường MATLAB, mối quan hệ giữa biến và hàm với môi trường MATLAB là các biến vào và ra của hàm đó.
Nếu trong thân hàm giá trị bị thay đổi thì sự thay đổi này chỉ tác động bên trong của hàm đó mà không làm ảnh hưởng đến các biến của môi trường MATLAB. Các biến được tạo ra bên trong hàm thì chỉ nằm trong không gian làm việc của hàm đó và được giải phóng khi hàm kết thúc. - Số các tham số vào và ra khi một hàm được gọi thì chỉ có tác dụng bên trong hàm đó, biến nargin chứa tham số đa vào, biến narout chứa các tham số đưa ra.
-Các hàm có thể dùng chung các biến với các hàm khác với môi trường Matlab là có thể đệ quy nếu như các biến được khai báo là toàn cục. Đặc biệt, phần mềm này có cả một Toolbox với các hàm toán học dành riêng để thiết lập các mô hình mạng nơron nhân tạo, người sử dụng có thể tạo ra vô số các mô hình sao cho phù hợp với mục đích sử dụng. Với những ưu điểm nổi trội như vậy, Matlab có thể giải quyết mọi vấn đề tính toán phức tạp trong hoá phân tích.
Đầu ra của mô hình là nồng độ của các cấu tử trong dung dịch cần phân tích. Để đánh giá mô hình cần xây dựng một ma trận nồng độ và độ hấp thụ quang của các mẫu kiểm tra, thông qua việc tính toán sai số tương đối và tổng bình phương sai số để đánh giá độ chính xác của phương pháp từ đó áp dụng phân tích mẫu thựu tế. - Khảo sát khoảng tuyến tính xác định nồng độ của từng cấu tử trên với thuốc thử PAR từ đó xây dựng ma trận nồng độ có mặt 5 cấu tử.
- Nghiên cứu các phương pháp mạng nơron nhân tạo kết hợp phân tích thành phần chính để xác định nồng độ của các chất phân tích dựa vào phổ hấp thụ của hỗn hợp thu được. + Dùng phương pháp phân tích thành phần chính (PCA) tính toán tổng phương sai tích lũy, tìm ra số cấu tử chính phù hợp, giảm kích thước tập số liệu. Chuyển tập số liệu ban đầu thành tập số liệu mới có kích thước nhỏ hơn.
Dùng tập số liệu mới này để làm dữ liệu đầu vào của mạng nơron nhân tạo. + Thiết lập và khảo sát mô hình ANN tối ưu để tính toán, xác định nồng độ các cấu tử dựa vào phổ hấp thụ của hỗn hợp. - Đánh giá độ chính xác của mô hình, so sánh với phương pháp tính của mô hình khác.
Sau đó thêm dung dịch NH3 1M để điều chỉnh pH = 8 (thêm vài giọt dung dịch NH3 vào đến khi dung dịch có màu vàng nhạt thoáng đục). Chuẩn độ dung dịch thu được bằng dung dịch EDTA thì thấy dung dịch chuyển sang màu tím bền thì dừng lại. Sau đó từ dung dịch đã biết nồng độ chuẩn chúng tôi tiến hành pha loãng thành các dung dịch có nồng độ thấp hơn.
Nồng độ của dung dịch Cu2+ được kiểm tra lại bằng phương pháp chuẩn độ phức chất như sau: Lấy 10,0ml dung dịch Cu2+ vào bình nón 250ml, thêm dung dịch đệm axetat pH=5 và 3 giọt chỉ thị PAN. Bảo quản thuốc thử trong ngăn mát tủ lạnh và sử dụng trong vòng 1 tuần. - Phần mềm Matlab 2007 để thiết lập mạng nơron nhân tạo sử dụng thuật toán lan truyền ngược.