X射线荧光自动分类分析技术在矿产资源环境评价中的应用

• 作者: 庹先国 徐争启 程渤 穆克亮 胡灿 闫玉生
• 来源期刊: 成都理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: X射线荧光分析 基体效应 神经网络 自动分类
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 地球探测与信息技术
• 页码范围: 603-610
• 页数: 8页
• 分类号: P631.6
• 字数: 5198字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-9727.2006.06.010

摘要

在X射线荧光分析过程中,由于分析样品中元素的母质来源及形成条件不同,存在明显的吸收增强-基体效应.本文针对该类影响产生的偏差,通过研究归纳基体产生的特征和物理参数规律,提出合理正确的对样品进行分类是消除元素间基体效应的根本途径.通过神经网络方法建立样品自动分类模型,能够对各种不同的样品进行自动分类识别.经过初步应用,与传统方法进行对比,具有自学习、自组织的特点,不需要对样品做任何假设,所建立的自动分类模型稳定性好,可以多次运作,对未知样品的识别率较高,并且具有很强的容错、抗干扰能力,识别速度较快,基本上可以消除由于不同类样品元素间效应引起的基体效应影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庹先国	成都理工大学信息工程学院	197	2700	20.0	46.0
2	穆克亮	成都理工大学信息工程学院	36	292	10.0	15.0
3	徐争启	成都理工大学信息工程学院	86	1620	15.0	39.0
4	程渤	成都理工大学信息工程学院	6	43	3.0	6.0
5	胡灿	成都理工大学信息工程学院	6	53	4.0	6.0
6	闫玉生	成都理工大学信息工程学院	3	12	2.0	3.0