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基于惩罚最小二乘算法的土壤重金属检测光谱基线校正
被引量：
7
1
作者
江晓宇
李福生
+3 位作者
王清亚
郝军
徐木强
罗杰
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期205-212,共8页
针对X射线荧光光谱分析技术在检测土壤重金属过程中由于土壤背景复杂、包含大量噪声和干扰信息而易受基体效应影响的问题,为了提高定量分析模型的精度,利用惩罚最小二乘算法拟合基线与真实基线之间的保真度和平滑度,对X射线荧光光谱进...
针对X射线荧光光谱分析技术在检测土壤重金属过程中由于土壤背景复杂、包含大量噪声和干扰信息而易受基体效应影响的问题,为了提高定量分析模型的精度,利用惩罚最小二乘算法拟合基线与真实基线之间的保真度和平滑度,对X射线荧光光谱进行基线校正,从而减小基线漂移的影响。选用无基线扣除、非对称最小二乘(ASLS)、自适应迭代重加权惩罚最小二乘(AIRPLS)、非对称重加权惩罚最小二乘(ARPLS)、局部对称重加权惩罚最小二乘(LSRPLS)和多约束重加权惩罚最小二乘(DRPLS)等6种处理方法对土壤重金属元素铅和砷的测量光谱进行基线校正;结合偏最小二乘(PLS)算法建立相应的校正模型,以选择最优基线校正算法;与神经网络(BP)和支持向量机(SVR)建立的校正模型进行比较,对模型进行评价。结果显示,铅元素的最佳模型为DRPLS-PLS,模型的R^(2)达到0.982,预测均方根误差(RMSEP)为0.056 mg/kg;砷元素的最佳模型为DRPLS-PLS模型,模型的R^(2)达到0.985,RMSEP为0.796 mg/kg。与PLS和BP模型相比,铅、砷两种元素的SVR模型建模均最优,模型的R^(2)分别达到0.998和0.993,RMSEP分别为0.015、0.596 mg/kg。实验表明,通过基线校正后模型的预测精度、检出限和稳定性均有所提高,该方法可有效提高X射线荧光光谱在土壤中的定量分析能力。
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关键词
X射线荧光光谱
基线校正
惩罚最小二乘算法
重金属
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职称材料
题名
基于惩罚最小二乘算法的土壤重金属检测光谱基线校正
被引量：
7
1
作者
江晓宇
李福生
王清亚
郝军
徐木强
罗杰
机构
东华理工大学核资源与环境国家重点实验室
东华理工大学核技术应用教育部工程研究中心
长江大学资源与环境学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期205-212,共8页
基金
2019年江西省“双千计划”引进项目(2120800003)
国家自然科学基金项目(21876014)。
文摘
针对X射线荧光光谱分析技术在检测土壤重金属过程中由于土壤背景复杂、包含大量噪声和干扰信息而易受基体效应影响的问题,为了提高定量分析模型的精度,利用惩罚最小二乘算法拟合基线与真实基线之间的保真度和平滑度,对X射线荧光光谱进行基线校正,从而减小基线漂移的影响。选用无基线扣除、非对称最小二乘(ASLS)、自适应迭代重加权惩罚最小二乘(AIRPLS)、非对称重加权惩罚最小二乘(ARPLS)、局部对称重加权惩罚最小二乘(LSRPLS)和多约束重加权惩罚最小二乘(DRPLS)等6种处理方法对土壤重金属元素铅和砷的测量光谱进行基线校正;结合偏最小二乘(PLS)算法建立相应的校正模型,以选择最优基线校正算法;与神经网络(BP)和支持向量机(SVR)建立的校正模型进行比较,对模型进行评价。结果显示,铅元素的最佳模型为DRPLS-PLS,模型的R^(2)达到0.982,预测均方根误差(RMSEP)为0.056 mg/kg;砷元素的最佳模型为DRPLS-PLS模型,模型的R^(2)达到0.985,RMSEP为0.796 mg/kg。与PLS和BP模型相比,铅、砷两种元素的SVR模型建模均最优,模型的R^(2)分别达到0.998和0.993,RMSEP分别为0.015、0.596 mg/kg。实验表明,通过基线校正后模型的预测精度、检出限和稳定性均有所提高,该方法可有效提高X射线荧光光谱在土壤中的定量分析能力。
关键词
X射线荧光光谱
基线校正
惩罚最小二乘算法
重金属
Keywords
X-ray fluorescence spectroscopy
baseline correction
penalty least squares algorithm
heavy metal
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
X53 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于惩罚最小二乘算法的土壤重金属检测光谱基线校正
江晓宇
李福生
王清亚
郝军
徐木强
罗杰
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
7
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