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VLBP神经网络在能量色散X荧光定量分析中的应用
被引量:
1
1
作者
何庆驹
葛良全
+3 位作者
李飞
卢恒
温自强
覃建强
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2020年第4期610-615,共6页
基于基础BP神经网络,将VLBP神经网络应用在能量色散X荧光分析中。并分别采用基础BP、VLBP两个模型,对同一批实测铅锌矿样本进行预测,证明VLBP算法在定量分析中的优势。然后通过使用VLBP算法对铅锌矿石样品的Zn元素含量进行了预测,并与...
基于基础BP神经网络,将VLBP神经网络应用在能量色散X荧光分析中。并分别采用基础BP、VLBP两个模型,对同一批实测铅锌矿样本进行预测,证明VLBP算法在定量分析中的优势。然后通过使用VLBP算法对铅锌矿石样品的Zn元素含量进行了预测,并与样品化学分析值对比。结果表明:预测值与化学分析值的相对误差小于5%。从样本中选取特征峰计数超过训练范围的样品进行预测,预测值与参考值的相对误差小于5%,可作为一个新型有效的方法应用在地质样品元素定量分析:领域。
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关键词
EDXRF
VLBP神经网络
定量分析
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题名
VLBP神经网络在能量色散X荧光定量分析中的应用
被引量:
1
1
作者
何庆驹
葛良全
李飞
卢恒
温自强
覃建强
机构
成都理工大学核技术与自动化学院
四川遂宁环境监测中心
出处
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2020年第4期610-615,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0602105)
国家自然科学基金航空(41774190)资助。
文摘
基于基础BP神经网络,将VLBP神经网络应用在能量色散X荧光分析中。并分别采用基础BP、VLBP两个模型,对同一批实测铅锌矿样本进行预测,证明VLBP算法在定量分析中的优势。然后通过使用VLBP算法对铅锌矿石样品的Zn元素含量进行了预测,并与样品化学分析值对比。结果表明:预测值与化学分析值的相对误差小于5%。从样本中选取特征峰计数超过训练范围的样品进行预测,预测值与参考值的相对误差小于5%,可作为一个新型有效的方法应用在地质样品元素定量分析:领域。
关键词
EDXRF
VLBP神经网络
定量分析
Keywords
EDXRF
Variable Learning Rate Back Propagation
Quantitative Analysis
分类号
TL99 [核科学技术—核技术及应用]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
VLBP神经网络在能量色散X荧光定量分析中的应用
何庆驹
葛良全
李飞
卢恒
温自强
覃建强
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2020
1
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参考文献
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