【摘 要】
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X射线荧光分析中相邻峰重叠的分解问题是十分常见的,谱峰重叠为谱的进一步定性分析和定量分析都带来了困难,而通过硬件手段来减少谱峰重叠的发生往往受资金和工作条件的制约,
【机 构】
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成都理工大学核技术与自动化工程学院,成都大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家重点研发项目(2017YFC0602105)资助
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X射线荧光分析中相邻峰重叠的分解问题是十分常见的,谱峰重叠为谱的进一步定性分析和定量分析都带来了困难,而通过硬件手段来减少谱峰重叠的发生往往受资金和工作条件的制约,通常会选择通过数学手段得到重叠谱中各个子峰的相关信息来完成重叠谱的分解。结合光谱形成过程的随机物理特性,提出了一种基于高斯混合模型(GMM)的参数独立模型和参数关联模型,以及基于这两种模型和差分进化算法的重叠峰分解方法。GMM模型参数构成了差分进化算法个体基因,给出了目标函数的快速算法,通过随机生成初始种群,以种群中每个个体的适应度值和各个个体
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