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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.
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文献信息
篇名 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
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
研究方向 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
五维指标
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
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研究主题发展历程
节点文献
X射线荧光分析
基体效应
神经网络
自动分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
成都理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1671-9727
51-1634/N
大16开
成都市二仙桥东三路1号
62-24
1960
chi
出版文献量(篇)
2541
总下载数(次)
5
总被引数(次)
34042
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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