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在清言上使用

遗传神经网络-X射线荧光光谱法测定铁矿石中铅砷

Metallurgical Analysis(2017)

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摘要
为测定铁矿石中微量的铅和砷,采用行星球磨机研磨铁矿石样品,经800℃预熔融后,于1 050℃熔融5 min,冷却后再次熔融8 min的方法制备了稳定的低稀释比熔片(样品与熔剂的质量比为1∶2).采用无标样分析软件对合成样品熔片中铅和砷元素荧光强度进行扫描,不同扫描角度下的X射线荧光光谱强度数据作为神经网络的输入,铅、砷元素含量作为输出,用遗传算法对网络的权值和阈值进行优化,对测试集中样片的铅、砷谱线重叠进行校正,克服了低稀释比导致的背景强度高的缺点.对预测集中铅、砷元素含量模型预测的均方根误差(RMSEC)分别为0.39和0.42,相关系数均为0.98.可见实验方法与理论α系数回归方程法没有明显区别.
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关键词
lead,X-ray fluorescence spectrometry,arsenic,neural network,genetic algorithm,iron ore
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