【摘 要】
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提出了一种基于遗传神经网络定量分析模型的激光诱导击穿光谱(LIBS)分析技术。采用误差反向传播(BP)算法构造三层神经网络(ANN)结构,通过遗传算法对神经网络权值和阈值进行优
【机 构】
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浙江师范大学信息光学研究所; 浙江师范大学-浙江大学光学联合实验室;
【基金项目】
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教育部科技计划重点项目(208056);浙江省高校重大科技攻关项目(ZD2009006);浙江省自然科学基金(Y1100268)资助课题
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提出了一种基于遗传神经网络定量分析模型的激光诱导击穿光谱(LIBS)分析技术。采用误差反向传播(BP)算法构造三层神经网络(ANN)结构,通过遗传算法对神经网络权值和阈值进行优化,并将该定量分析模型与LIBS技术有机结合,实现了元素含量的高精度检测。对土壤中的Ba和Ni元素进行定量检测,平均相对误差分别为4.15%和6.06%,相关系数分别为0.983和0.990,检测精度明显优于BP-ANN方法和光谱分析中常用的内标法。研究表明遗传神经网络建模方法具有很好的预测效果,为LIBS技术进行元素高精度检测提供了一种新的建模方法。
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