本文主要研究内容
作者李江涛,鲁翠萍,沙文（2019）在《复合肥中磷元素的激光诱导击穿光谱定量分析》一文中研究指出：为了在复合肥生产中对其成分进行快速检测,达到指导生产的目的,采用激光诱导击穿光谱技术（LIBS）与支持向量机（SVM）方法结合对复合肥中磷（P）元素进行定量分析。实验中选取磷元素的PⅠ213.5nm,PⅠ214.9nm和PⅠ215.4nm 3条特征谱线对58个复合肥样品进行分析。采用随机选择法将58个样品划分为训练集（43个样本）和测试集（15个样本）,用网格搜索法对复合肥中P元素的定量分析模型进行参量寻优,构建了SVM分析模型。结果表明,所建立的训练集定标模型的相关系数R2=0. 981,说明训练集的参考值和预测值的相关性较高;测试集中验证样本P元素的参考值与预测值的相关系数R2=0. 992,均方误差为4. 95×10-5,说明所构建的SVM模型的适用性较强;训练集的平均绝对误差和相对误差分别为5. 9×10-4和3. 99×10-3;测试集的平均绝对误差和相对误差分别为5.6×10-4和3.28×10-3。将SVM算法与LIBS技术结合可实现复合肥中磷元素的快速检测,这为复合肥中元素含量快速检测提供了参考。
Abstract
wei le zai fu ge fei sheng chan zhong dui ji cheng fen jin hang kuai su jian ce ,da dao zhi dao sheng chan de mu de ,cai yong ji guang you dao ji chuan guang pu ji shu （LIBS）yu zhi chi xiang liang ji （SVM）fang fa jie ge dui fu ge fei zhong lin （P）yuan su jin hang ding liang fen xi 。shi yan zhong shua qu lin yuan su de PⅠ213.5nm,PⅠ214.9nmhe PⅠ215.4nm 3tiao te zheng pu xian dui 58ge fu ge fei yang pin jin hang fen xi 。cai yong sui ji shua ze fa jiang 58ge yang pin hua fen wei xun lian ji （43ge yang ben ）he ce shi ji （15ge yang ben ）,yong wang ge sou suo fa dui fu ge fei zhong Pyuan su de ding liang fen xi mo xing jin hang can liang xun you ,gou jian le SVMfen xi mo xing 。jie guo biao ming ,suo jian li de xun lian ji ding biao mo xing de xiang guan ji shu R2=0. 981,shui ming xun lian ji de can kao zhi he yu ce zhi de xiang guan xing jiao gao ;ce shi ji zhong yan zheng yang ben Pyuan su de can kao zhi yu yu ce zhi de xiang guan ji shu R2=0. 992,jun fang wu cha wei 4. 95×10-5,shui ming suo gou jian de SVMmo xing de kuo yong xing jiao jiang ;xun lian ji de ping jun jue dui wu cha he xiang dui wu cha fen bie wei 5. 9×10-4he 3. 99×10-3;ce shi ji de ping jun jue dui wu cha he xiang dui wu cha fen bie wei 5.6×10-4he 3.28×10-3。jiang SVMsuan fa yu LIBSji shu jie ge ke shi xian fu ge fei zhong lin yuan su de kuai su jian ce ,zhe wei fu ge fei zhong yuan su han liang kuai su jian ce di gong le can kao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自激光技术的李江涛,鲁翠萍,沙文，发表于刊物激光技术2019年05期论文，是一篇关于光谱学论文,支持向量机回归论文,激光诱导击穿光谱论文,磷元素论文,网格搜索法论文,激光技术2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自激光技术2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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