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遗传神经网络结合LIBS技术对钢液Mn元素定量分析.pdf
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遗传神经网络结合LIBS技术对钢液Mn元素定量分析.pdf
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基于粒子群优化支持向量机的LIBS钢液Mn元素定量分析
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为了更好地监测钢液成分，利用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术，建立了基于径向基函数(RBF)核函数的支持向量机模型，采用粒子群算法优化支持向量机的参数，通过计算元素特征谱线的积分强度和Fe 元素内标归一化来降低仪器和环境带来的干扰。将实验数据进行主成分降维后，对钢液中Mn 元素的浓度进行定量分析，得到均方根误差(MSE)为0.599%，相对标准偏差(RSD)为8.26%，相关系数为0.997。结果
多元校正输入的钢液Mn元素LIBS定量分析
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为了提高光诱导击穿光谱(LIBS)技术定量分析的精准度,用LIBS技术对不同合金钢中的Mn元素进行定量分析,结合支持向量回归(SVR)建立定标模型,研究输入向量对SVR模型的影响,并与校正后的内标法进行比较。结果表明:输入向量为内标元素校正和信背比时,测试集的相对标准偏差和相对误差的平均值分别为2.6%和11.97%,回归效果最理想;对合金钢中的Mn元素进行定量分析时,校正后的二元输入向量可以减小
基于遗传神经网络的激光诱导击穿光谱元素定量分析技术
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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
激光诱导击穿光谱技术结合神经网络定量分析钢中的Mn和Si
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激光诱导击穿光谱（LIBS）作为一种快速的化学组成分析技术，在冶金过程的原位、在线及远程分析方面展现了突出的应用前景和研究价值。利用神经网络建立定标模型，结合LIBS技术对不同品种钢中的Mn和Si组分进行定量分析，研究了不同输入方式对神经网络性能的影响，并与光谱分析中常用的内标法进行对比。结果表明，对于化学体系复杂的多基体钢的定量分析，神经网络定标法能够更充分利用光谱中的信息，有利于校正基体效应和
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