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改进型M-P神经网络在能量色散X荧光分析测定铅锌矿元素含量的应用研究
被引量：
3
1
作者
李
飞
葛良全
+3 位作者
张庆贤
谷懿
万志雄
李王燕
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期1410-1412,共3页
以新疆西天山铅锌矿样品的Cu,Fe,Pb等元素X荧光测量数据做训练样本,McCulloch-Pitts神经网络(M-P神经网络)为基础,基体效应为依据,建立新的神经网络模型对Zn进行定量预测。结果预测值与测量值的相对误差在<5%。此方法可较准确,快速...
以新疆西天山铅锌矿样品的Cu,Fe,Pb等元素X荧光测量数据做训练样本,McCulloch-Pitts神经网络(M-P神经网络)为基础,基体效应为依据,建立新的神经网络模型对Zn进行定量预测。结果预测值与测量值的相对误差在<5%。此方法可较准确,快速的应用于现场X荧光测定,为X荧光光谱信息修正提供一种新方法。
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关键词
能量色散X荧光分析
改进型M-P神经网络
基体效应
定量预测
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职称材料
题名
改进型M-P神经网络在能量色散X荧光分析测定铅锌矿元素含量的应用研究
被引量：
3
1
作者
李
飞
葛良全
张庆贤
谷懿
万志雄
李王燕
机构
成都理工大学
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期1410-1412,共3页
基金
国家(863计划)项目(2006AA06A207)
地质调查项目(1212011120186)资助
文摘
以新疆西天山铅锌矿样品的Cu,Fe,Pb等元素X荧光测量数据做训练样本,McCulloch-Pitts神经网络(M-P神经网络)为基础,基体效应为依据,建立新的神经网络模型对Zn进行定量预测。结果预测值与测量值的相对误差在<5%。此方法可较准确,快速的应用于现场X荧光测定,为X荧光光谱信息修正提供一种新方法。
关键词
能量色散X荧光分析
改进型M-P神经网络
基体效应
定量预测
Keywords
Energy disperse X-ray fluorescence measurement
Improved M-P neural network
Matrix effect
Quantitative prediction
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
改进型M-P神经网络在能量色散X荧光分析测定铅锌矿元素含量的应用研究
李
飞
葛良全
张庆贤
谷懿
万志雄
李王燕
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
3
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