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基于频次优选策略与IRIV-BOSS的土壤重金属含量预测研究
1
作者
任顺
丁浩
+1 位作者
洪子钰
陆旻波
《分析测试学报》
北大核心
2025年第8期1712-1718,共7页
该文基于XRF光谱技术,通过采集87个配制土壤样品的X射线荧光光谱值,建立了多种土壤重金属(Cu、Zn、As、Pb、Cr)含量的定量检测模型。首先通过迭代信息保留算法(IRIV)进行变量筛选,其次结合频次优选策略下的引导软阈值算法(BOSS)得到各...
该文基于XRF光谱技术,通过采集87个配制土壤样品的X射线荧光光谱值,建立了多种土壤重金属(Cu、Zn、As、Pb、Cr)含量的定量检测模型。首先通过迭代信息保留算法(IRIV)进行变量筛选,其次结合频次优选策略下的引导软阈值算法(BOSS)得到各变量频次,选择频次达到30或35次以上的变量作为最终建模输入,建立偏最小二乘(PLS)模型。实验结果显示,经过频次优选策略的IRIV-BOSS算法能有效提升预测精度,Cu、Zn、As、Pb、Cr在测试集的决定系数分别为:0.994 8、0.990 7、0.996 7、0.993 8、0.994 2,经优选后的特征波长个数分别为:69、53、60、51、67。基于频次优选策略的IRIV-BOSS算法能够在有效去除干扰变量的同时,保留关键信息,提高模型预测精度,为XRF技术在土壤重金属定量分析中的应用提供了理论支撑和实践价值。
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关键词
X射线荧光光谱
土壤重金属
波长优选
迭代信息保留
算法
引导软阈值算法
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职称材料
题名
基于频次优选策略与IRIV-BOSS的土壤重金属含量预测研究
1
作者
任顺
丁浩
洪子钰
陆旻波
机构
三峡大学计算机与信息学院
三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室
出处
《分析测试学报》
北大核心
2025年第8期1712-1718,共7页
基金
国家重点研发计划重点专项项目(2024YFD1702005)
地方高校能源和环境材料化学学科创新引智基地项目(D20015)。
文摘
该文基于XRF光谱技术,通过采集87个配制土壤样品的X射线荧光光谱值,建立了多种土壤重金属(Cu、Zn、As、Pb、Cr)含量的定量检测模型。首先通过迭代信息保留算法(IRIV)进行变量筛选,其次结合频次优选策略下的引导软阈值算法(BOSS)得到各变量频次,选择频次达到30或35次以上的变量作为最终建模输入,建立偏最小二乘(PLS)模型。实验结果显示,经过频次优选策略的IRIV-BOSS算法能有效提升预测精度,Cu、Zn、As、Pb、Cr在测试集的决定系数分别为:0.994 8、0.990 7、0.996 7、0.993 8、0.994 2,经优选后的特征波长个数分别为:69、53、60、51、67。基于频次优选策略的IRIV-BOSS算法能够在有效去除干扰变量的同时,保留关键信息,提高模型预测精度,为XRF技术在土壤重金属定量分析中的应用提供了理论支撑和实践价值。
关键词
X射线荧光光谱
土壤重金属
波长优选
迭代信息保留
算法
引导软阈值算法
Keywords
X-ray fluorescence spectroscopy
soil heavy metals
wavelength optimization
iterative retaining information variable
the bootstrapping soft shrinkage
分类号
O657.34 [理学—分析化学]
TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于频次优选策略与IRIV-BOSS的土壤重金属含量预测研究
任顺
丁浩
洪子钰
陆旻波
《分析测试学报》
北大核心
2025
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