BP神经网络预测EDXRF中铁、钛元素含量

• 作者: 何泽 刘明哲 刘祥和 梁超 雷洲阳 颜瑜成
• 来源期刊: 核电子学与探测技术
• 学科: 化学
• 关键词: 铁、钛元素含量 预测模型 EDXRF BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 页码范围: 1192-1195
• 页数: 4页
• 分类号: O657.34
• 字数: 1803字
• 语种: 中文

摘要

为了更好地定量分析矿石样品中铁、钛元素的含量,应用EDXRF分析技术建立了一个基于BP神经网络的预测模型.将矿石样品在EDXRF光谱仪中测得的荧光强度计数作为BP神经网络模型的输入变量,对该模型进行训练和检测.实验结果表明:该BP神经网络预测模型能获得较精确的结果,预测铁含量结果的相对误差不大于2.4％;预测钛含量结果的最大相对误差不大于2.3％;可用于地质矿石样品元素含量的分析预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘明哲	成都理工大学四川省地学核技术重点实验室	35	91	6.0	7.0
2	颜瑜成	成都理工大学工程技术学院	21	8	1.0	2.0
4	梁超	成都理工大学工程技术学院	5	21	1.0	4.0
7	何泽	成都理工大学工程技术学院	3	1	1.0	1.0
8	刘祥和	成都理工大学工程技术学院	2	1	1.0	1.0
9	雷洲阳	成都理工大学工程技术学院	1	0	0.0	0.0