激光诱导击穿光谱技术结合神经网络定量分析钢中的Mn和Si

• 作者: 丛智博 于海斌 孙兰香 辛勇
• 来源期刊: 光学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 激光诱导击穿光谱 神经网络 定量分析 多基体钢
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 2757-2765
• 页数: 9页
• 分类号: O433.5+4|TN247
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/AOS20103009.2757

摘要

激光诱导击穿光谱(LIBS)作为一种快速的化学组成分析技术,在冶金过程的原位、在线及远程分析方面展现了突出的应用前景和研究价值.利用神经网络建立定标模型,结合LIBS技术对不同品种钢中的Mn和Si组分进行定量分析,研究了不同输入方式对神经网络性能的影响,并与光谱分析中常用的内标法进行对比.结果表明,对于化学体系复杂的多基体钢的定量分析,神经网络定标法能够更充分利用光谱中的信息,有利于校正基体效应和谱线之间的干扰;但是,神经网络的输入方式对网络性能具有重要影响,只有在合理选择输入方式下才能有效提高测量重复性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于海斌	中国科学院沈阳自动化研究所	224	5627	34.0	66.0
2	孙兰香	中国科学院沈阳自动化研究所	17	187	8.0	13.0
3	丛智博	中国科学院沈阳自动化研究所	12	163	7.0	12.0
4	辛勇	中国科学院沈阳自动化研究所	9	124	6.0	9.0