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基于RBF（Radial Basis Function）网络的正交最小平方算法，对攀枝花地质样品进行动态非线性基体效应校正。首先采用EDXRF仪器对样品进行测量，并对样品的荧光计数进行归一化，设计出自动分类模型和动态非线性数据基体效应校正模型的二级串联结构，用自组织神经网络（SOFM）进行分类，然后用RBF网络预测了未知样品元素Ti的百分含量。结果表明：对所预测样本的Ti的百分含量与化学分析相比的误差均小于0．5％。由此可见，用RBF方法可以有效地对地质样品进行非线性基体效应校正，能够达到工矿生产的要求。