【摘 要】
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首次采用基于动量和自适应学习速率梯度下降算法的反向传播(BP)神经网络(ANN)结合激光诱导击穿光谱技术测定土壤中Cr和Ba元素的含量,得到了Cr和Ba的含量以及多次重复预测的相
【基金项目】
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教育部科技计划重点项目(208056);浙江省科技计划项目(2007R10041);国家人事部留学人员科技活动项目择优资助
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首次采用基于动量和自适应学习速率梯度下降算法的反向传播(BP)神经网络(ANN)结合激光诱导击穿光谱技术测定土壤中Cr和Ba元素的含量,得到了Cr和Ba的含量以及多次重复预测的相对标准偏差,并与采用传统的内标法得到的检测结果相比较。研究结果表明,基于动量和自适应学习速率梯度下降算法的反向传播神经网络分析方法与激光诱导击穿光谱技术相结合能更好地实现对土壤样品中Cr和Ba元素的定量检测。相对内标法,神经网络分析方法与激光诱导击穿光谱技术相结合可以很明显地提高检测准确度和精密度,对采用激光诱导击穿光谱技术定量检测土壤重金属污染具有很好的应用价值。
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