【摘 要】
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针对土壤重金属快速检测需求,基于模型集群分析方法进行特征波长变量选择,提出了利用X射线荧光光谱技术检测农田土壤中重金属含量的方法。采集91个配制土壤样品的X射线荧光光
【机 构】
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三峡大学计算机与信息学院,三峡大学湖北省农田环境监测工程技术研究中心,农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室
【基金项目】
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国家重点研发开发项目(2016YFD0800902),湖北省重大技术创新项目(2017ABA157),农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室开放基金(GF-NAZS-2019002),湖北省农田环境监测工程技术研究中心开放基金(201603)
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针对土壤重金属快速检测需求,基于模型集群分析方法进行特征波长变量选择,提出了利用X射线荧光光谱技术检测农田土壤中重金属含量的方法。采集91个配制土壤样品的X射线荧光光谱值,用于构建土壤重金属检测模型。通过多特征串联方法提取特征波长变量,首先采用区间组合优化算法(ICO)粗选波长,然后采用竞争适应性重加权采样法(CARS)剔除区间波长中的无关变量,最后采用连续投影算法(SPA)进行波长精简。通过多特征串联ICO-CARS-SPA算法对X射线荧光光谱进行特征变量选择,得到5组(26、25、29、39、33)特
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