返回列表 发布新帖

[生物] 基于列文伯格-马夸尔特-反向传播人工神经网络的X射线荧光光谱定量分析方法

5 0
admin 发表于 2025-1-30 15:30 | 查看全部 阅读模式

基于列文伯格-马夸尔特-反向传播人工神经网络的X射线荧光光谱定量分析方法
目的  建立一种基于列文伯格-马夸尔特-反向传播人工神经网络(Levenberg-Marquardt back-propagation artificial neural networks, LM-BP-ANN)的X射线荧光光谱(XRF)的定量检测分析方法。方法  采集84个土壤样品光谱数据, 预处理后应用主成分分析(PCA)提取特征参数, 随机选取训练集、校正集、预测集样品个数分别为42、21、21。以均方差(MSE)、校正决定系数(R2)、校正标准差(SEC)、验证决定系数(r2)、预测标准差(SEP)和相对预测误差(RPD)为评价指标, 同时分析比较LM-BP-ANN、BP-ANN、PLS三种算法的建模结果, 并利用模型预测土壤重金属含量。结果  实验确定隐含层神经元数目、学习率和迭代次数值依次为: 6、0.1和8, 3种建模方法中LM-BP-ANN效果最优, 模型的相关系数高于0.98, 表明模型有效。结论  模型分析快速, 可用于实际土壤样品中重金属含量的检测, 对于改进X射线荧光光谱仪的检测准确度有着重要的意义。

Objective  To establish a quantitative detection analysis method based on Levenberg-Marquardt back-propagation artificial neural network (LM-BP-ANN) for X-ray fluorescence spectrometry (XRF). Methods  The spectrometry data of all 84 soil samples were collected. The principal component analysis (PCA) method was used to extract the characteristic variables after preprocessing the spectrometry data. The sample number of training set, calibration set and prediction set were 42, 21 and 21, respectively, which were chosen randomly. Mean square error (MSE), adjusted determination coefficient (R2), square error of calibration (SEC), verify determination coefficient (r2), standard error of prediction (SEP) and relative prediction error (RPD) were used as evaluation indexes in LM-BP-ANN, BP-ANN and PLS algorithm, which were applied for modeling. The modeling results were analyzed and compared, and the quantitative model was used to predict the heavy metals contents in actual soils. Results  The values of the hidden layer neuron number, learning rate and iterations count were confirmed as 6, 0.1 and 8 through the experiments. The effects of LM-BP-ANN were prior than the other two modeling methods by the comparison of the modeling results. The correlation coefficients were higher than 0.98, indicating that the calibration model was feasible. Conclusion  The rapid analysis method is suitable for the detection the actual samples. It has important significance on improving detection accuracy of X-ray fluorescence spectrometer.

标题:基于列文伯格-马夸尔特-反向传播人工神经网络的X射线荧光光谱定量分析方法
英文标题:Quantitative analysis method based on Levenberg-Marquardt back-propagation artificial neural network for X-ray fluorescence spectrometry

作者:
李芳 北京农业质量标准与检测技术研究中心
陆安祥 北京农业质量标准与检测技术研究中心
王纪华 北京农业质量标准与检测技术研究中心

中文关键词:列文伯格-马夸尔特算法,反向传播神经网络,X射线荧光光谱,
英文关键词:Levenberg-Marquardt algorithm,back-propagation neural network,X-ray fluorescence spectrometry,

发表日期:2015-11-18
2025-1-29 20:08 上传
文件大小:
1009.39 KB
下载次数:
60
高速下载
【温馨提示】 您好!以下是下载说明,请您仔细阅读:
1、推荐使用360安全浏览器访问本站,选择您所需的PDF文档,点击页面下方“本地下载”按钮。
2、耐心等待两秒钟,系统将自动开始下载,本站文件均为高速下载。
3、下载完成后,请查看您浏览器的下载文件夹,找到对应的PDF文件。
4、使用PDF阅读器打开文档,开始阅读学习。
5、使用过程中遇到问题,请联系QQ客服。

本站提供的所有PDF文档、软件、资料等均为网友上传或网络收集,仅供学习和研究使用,不得用于任何商业用途。
本站尊重知识产权,若本站内容侵犯了您的权益,请及时通知我们,我们将尽快予以删除。
  • 手机访问
    微信扫一扫
  • 联系QQ客服
    QQ扫一扫
2022-2025 新资汇 - 参考资料免费下载网站 最近更新浙ICP备2024084428号
关灯 返回顶部
快速回复 返回顶部 返回列表