【摘 要】
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将激光诱导击穿光谱(LIBS)技术与卷积神经网络(CNN)相结合用于土壤中铅(Pb)含量的分类研究,对5类不同污染程度的样本进行了分类试验。结果表明LIBS-CNN方法可以实现土壤中Pb
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61605173);浙江省自然科学基金项目(LY16C130003)
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将激光诱导击穿光谱(LIBS)技术与卷积神经网络(CNN)相结合用于土壤中铅(Pb)含量的分类研究,对5类不同污染程度的样本进行了分类试验。结果表明LIBS-CNN方法可以实现土壤中Pb质量浓度等级的快速准确分类,准确度达到99%以上。相较于常用的化学方法,LIBS技术可以原位快速地对待测样品进行检测,样品预处理简单。因此LIBS-CNN方法可以为后期土壤修复技术提供更加准确有效的数据,且节约大量的时间及成本,提高检测分辨率。
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