激光诱导击穿光谱结合神经网络测定土壤中的Cr和Ba附视频

被引：17

作者：

沈沁梅

周卫东

李科学

机构：

[1] 浙江师范大学信息光学研究所

来源：

光子学报 | 2010年 / 12期

基金：

浙江省自然科学基金;

关键词：

光谱学; 定量检测; 激光诱导击穿光谱; 神经网络; 土壤; 重金属;

D O I：

暂无

中图分类号：

O433.4 [光谱分析];

学科分类号：

摘要：

提出了一种基于人工神经网络的激光诱导击穿光谱技术实现元素成分高准确度定量分析的方法.采用基于动量和自适应学习速率梯度下降算法的反向传播神经网络,结合激光诱导击穿光谱技术的方法测定土壤中Cr和Ba元素的含量,得到了Cr和Ba的含量以及多次重复预测的相对标准偏差,并与采用传统的内标法得到的检测结果相比较.研究结果表明:基于动量和自适应学习速率梯度下降算法的反向传播神经网络分析方法,与激光诱导击穿光谱技术相结合能更好地实现对土壤样品中Cr和Ba元素的定量检测.相对内标法,神经网络分析方法与激光诱导击穿光谱技术相结合可以很明显地提高检测准确度和精密度,对采用激光诱导击穿光谱技术定量检测土壤重金属污染具有很好的应用价值.

引用

页码：2134 / 2138

页数：5

共 6 条

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