淮北煤田地下水微量元素贝叶斯多类线性判别分析

• 作者: 宋晓梅 桂和荣 陈陆望
• 来源期刊: 中国煤炭
• 学科: 地球科学
• 关键词: 微量元素 判别模型 淮北煤田
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 科技创新
• 页码范围: 42-44,46
• 页数: 4页
• 分类号: P3
• 字数: 3481字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-530X.2005.05.018

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋晓梅		52	502	15.0	20.0
2	桂和荣		90	1282	21.0	31.0
6	陈陆望		9	124	5.0	9.0