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淮北煤田地下水微量元素贝叶斯多类线性判别分析
被引量:
9
1
作者
宋晓梅
桂和荣
陈陆望
《中国煤炭》
北大核心
2005年第5期42-44,46,4,共5页
在淮北煤田主要含水层水中微量元素及常规离子测试分析的基础上,建立了微量元素Bayes多类线性判别模型。分析结果表明,在以As、Ba、Co、Cr、Cu、Se、V等7种特征微量元素为解释变量的Bayes多类线性判别函数中,Co与Cu对水源判别所起的作...
在淮北煤田主要含水层水中微量元素及常规离子测试分析的基础上,建立了微量元素Bayes多类线性判别模型。分析结果表明,在以As、Ba、Co、Cr、Cu、Se、V等7种特征微量元素为解释变量的Bayes多类线性判别函数中,Co与Cu对水源判别所起的作用较大,Ba最小。Ca2+、Mg2+、K++Na+、Cl-、SO42-、HCO3-等7种常规离子在判别函数中的系数绝对值相差不大。没有发现判别效果较强的常规离子,但经常规离子修正的微量元素Bayes多类线性判别模型具有很好的判别效果。
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关键词
微量元素
判别
模型
淮北煤田
地下水
贝叶斯多类线性判别
下载PDF
职称材料
题名
淮北煤田地下水微量元素贝叶斯多类线性判别分析
被引量:
9
1
作者
宋晓梅
桂和荣
陈陆望
机构
安徽理工大学
出处
《中国煤炭》
北大核心
2005年第5期42-44,46,4,共5页
基金
安徽省教厅自然科学研究项目(2002kj263)
文摘
在淮北煤田主要含水层水中微量元素及常规离子测试分析的基础上,建立了微量元素Bayes多类线性判别模型。分析结果表明,在以As、Ba、Co、Cr、Cu、Se、V等7种特征微量元素为解释变量的Bayes多类线性判别函数中,Co与Cu对水源判别所起的作用较大,Ba最小。Ca2+、Mg2+、K++Na+、Cl-、SO42-、HCO3-等7种常规离子在判别函数中的系数绝对值相差不大。没有发现判别效果较强的常规离子,但经常规离子修正的微量元素Bayes多类线性判别模型具有很好的判别效果。
关键词
微量元素
判别
模型
淮北煤田
地下水
贝叶斯多类线性判别
分类号
TD163.1 [矿业工程—矿山地质测量]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
淮北煤田地下水微量元素贝叶斯多类线性判别分析
宋晓梅
桂和荣
陈陆望
《中国煤炭》
北大核心
2005
9
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