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基于激光诱导击穿光谱的矿石中铁含量的高准确度定量分析
被引量:
18
1
作者
邱苏玲
李安
+7 位作者
王宪双
孔德男
马骁
何雅格
殷允嵩
柳宇飞
石丽洁
刘瑞斌
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第16期195-204,共10页
基于激光诱导击穿光谱(LIBS)对铁矿石、锰矿石和铬矿石中的Fe元素进行定量分析。由于矿石成分复杂,采取一系列的光谱预处理来降低由激光能量波动及样品不稳定烧蚀所造成的光谱波动。本文将分类和定量分析方法结合,首先通过支持向量机对...
基于激光诱导击穿光谱(LIBS)对铁矿石、锰矿石和铬矿石中的Fe元素进行定量分析。由于矿石成分复杂,采取一系列的光谱预处理来降低由激光能量波动及样品不稳定烧蚀所造成的光谱波动。本文将分类和定量分析方法结合,首先通过支持向量机对光谱进行分类以避免不同类矿石间的基体效应。然后通过相关性变量筛选偏最小二乘回归分析(R-PLS)改进算法进行分析,发现三类矿石的预测集方均根误差分别降至0.975%、0.418%、0.123%,平均相对误差分别降至1.46%、6.72%和1.09%。实验结果表明,矿石分类后再进行相关性变量筛选偏最小二乘回归分析的方法可以有效提升预测准确度,为矿石成分在线检测的应用提供了可靠依据。
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关键词
光谱学
激光诱导击穿光谱
矿石
定量分析
偏最小二乘回归
主成分分析
支持向量机
原文传递
小样本量复合肥中氮磷钾高精度预测光谱方法
被引量:
2
2
作者
马骁
李安
+6 位作者
王宪双
孔德男
邱苏玲
何雅格
殷允嵩
柳宇飞
刘瑞斌
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第23期152-160,共9页
采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对复合肥样品中氮(N)、磷(P)和钾(K)等营养元素进行定量分析。实验中一共选取20个样品,由于样品量较少,为了提高预测精度,采取一种新的数据提取方式来建立训练集和预测集。利用PLS结合主成分分析(PCA)为...
采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对复合肥样品中氮(N)、磷(P)和钾(K)等营养元素进行定量分析。实验中一共选取20个样品,由于样品量较少,为了提高预测精度,采取一种新的数据提取方式来建立训练集和预测集。利用PLS结合主成分分析(PCA)为训练集的光谱数据建立定标模型,定标过程中选取12个主成分。N、P、K三种元素定标模型的决定系数分别为0.99、0.98、0.99;20个样品中N、P、K元素含量(质量分数,下同)预测的平均相对误差分别为2.33%、0.70%、3.00%。之后对定标模型的鲁棒性进行检验,其中N、P的平均相对误差大多维持在12%以下。采用基于统计学原理的数据抽取方式扩充样本光谱数据后,与未扩充时相比,被测元素含量的平均相对误差降幅均在10%以上。实验结果表明,当样本数量较少时,利用所提的数据提取方法结合PLS定量分析可以提高检测的准确度,实现复合肥样品中N、P、K等营养元素的快速检测。
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关键词
光谱学
激光诱导击穿光谱
复合肥
偏最小二乘法
小样本量
原文传递
题名
基于激光诱导击穿光谱的矿石中铁含量的高准确度定量分析
被引量:
18
1
作者
邱苏玲
李安
王宪双
孔德男
马骁
何雅格
殷允嵩
柳宇飞
石丽洁
刘瑞斌
机构
北京理工大学物理学院
宝瑞激光科技(常州)有限公司
出处
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第16期195-204,共10页
基金
科技部重大研究计划(2017YFC0211900)。
文摘
基于激光诱导击穿光谱(LIBS)对铁矿石、锰矿石和铬矿石中的Fe元素进行定量分析。由于矿石成分复杂,采取一系列的光谱预处理来降低由激光能量波动及样品不稳定烧蚀所造成的光谱波动。本文将分类和定量分析方法结合,首先通过支持向量机对光谱进行分类以避免不同类矿石间的基体效应。然后通过相关性变量筛选偏最小二乘回归分析(R-PLS)改进算法进行分析,发现三类矿石的预测集方均根误差分别降至0.975%、0.418%、0.123%,平均相对误差分别降至1.46%、6.72%和1.09%。实验结果表明,矿石分类后再进行相关性变量筛选偏最小二乘回归分析的方法可以有效提升预测准确度,为矿石成分在线检测的应用提供了可靠依据。
关键词
光谱学
激光诱导击穿光谱
矿石
定量分析
偏最小二乘回归
主成分分析
支持向量机
Keywords
spectroscopy
laser induced breakdown spectroscopy
ore
quantitative analysis
partial least squares regression
principal component analysis
support vector machine
分类号
O433.4 [机械工程—光学工程]
原文传递
题名
小样本量复合肥中氮磷钾高精度预测光谱方法
被引量:
2
2
作者
马骁
李安
王宪双
孔德男
邱苏玲
何雅格
殷允嵩
柳宇飞
刘瑞斌
机构
北京理工大学物理学院
宝瑞激光科技(常州)有限公司
出处
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第23期152-160,共9页
文摘
采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对复合肥样品中氮(N)、磷(P)和钾(K)等营养元素进行定量分析。实验中一共选取20个样品,由于样品量较少,为了提高预测精度,采取一种新的数据提取方式来建立训练集和预测集。利用PLS结合主成分分析(PCA)为训练集的光谱数据建立定标模型,定标过程中选取12个主成分。N、P、K三种元素定标模型的决定系数分别为0.99、0.98、0.99;20个样品中N、P、K元素含量(质量分数,下同)预测的平均相对误差分别为2.33%、0.70%、3.00%。之后对定标模型的鲁棒性进行检验,其中N、P的平均相对误差大多维持在12%以下。采用基于统计学原理的数据抽取方式扩充样本光谱数据后,与未扩充时相比,被测元素含量的平均相对误差降幅均在10%以上。实验结果表明,当样本数量较少时,利用所提的数据提取方法结合PLS定量分析可以提高检测的准确度,实现复合肥样品中N、P、K等营养元素的快速检测。
关键词
光谱学
激光诱导击穿光谱
复合肥
偏最小二乘法
小样本量
Keywords
spectroscopy
laser-induced breakdown spectroscopy
compound fertilizer
partial least squares
small sample size
分类号
O433.4 [机械工程—光学工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于激光诱导击穿光谱的矿石中铁含量的高准确度定量分析
邱苏玲
李安
王宪双
孔德男
马骁
何雅格
殷允嵩
柳宇飞
石丽洁
刘瑞斌
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
18
原文传递
2
小样本量复合肥中氮磷钾高精度预测光谱方法
马骁
李安
王宪双
孔德男
邱苏玲
何雅格
殷允嵩
柳宇飞
刘瑞斌
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
原文传递
已选择
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引证文献
统计分析
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