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摘要:
基于RBF(Radial Basis Function)网络的正交最小平方算法,对攀枝花地质样品进行动态非线性基体效应校正.首先采用EDXRF仪器对样品进行测量,并对样品的荧光计数进行归一化,设计出自动分类模型和动态非线性数据基体效应校正模型的二级串联结构,用自组织神经网络(SOFM)进行分类,然后用RBF网络预测了未知样品元素Ti的百分含量.结果表明:对所预测样本的Ti的百分含量与化学分析相比的误差均小于0.5%.由此可见,用RBF方法可以有效地对地质样品进行非线性基体效应校正,能够达到工矿生产的要求.
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文献信息
篇名 RBF网络在地质样品非线性基体效应校正中的应用
来源期刊 物探化探计算技术 学科 工学
关键词 RBF网络 基体效应校正 非线性
年,卷(期) 2008,(2) 所属期刊栏目 计算机算法和应用技术
研究方向 页码范围 169-172
页数 4页 分类号 TP183
字数 2229字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-1749.2008.02.018
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 穆克亮 成都理工大学信息工程学院 36 292 10.0 15.0
2 杨雪梅 成都理工大学信息工程学院 7 39 3.0 6.0
3 闫玉生 成都理工大学信息工程学院 3 12 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
RBF网络
基体效应校正
非线性
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
物探化探计算技术
双月刊
1001-1749
51-1242/P
大16开
成都理工大学内
62-35
1979
chi
出版文献量(篇)
2450
总下载数(次)
3
总被引数(次)
15054
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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