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水体重金属激光诱导击穿光谱定量分析方法对比研究

王春龙 刘建国 赵南京 马明俊 王寅 胡丽 张大海 余洋 孟德硕 章炜 刘晶 张玉钧 刘文清

水体重金属激光诱导击穿光谱定量分析方法对比研究

王春龙, 刘建国, 赵南京, 马明俊, 王寅, 胡丽, 张大海, 余洋, 孟德硕, 章炜, 刘晶, 张玉钧, 刘文清
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  • 建立了适用于激光诱导击穿光谱探测的多元线性回归、神经网络回归和支持向量机回归三种定量反演算法模型, 以水体重金属Ni为例进行了回归实验测试和对比分析. 多元线性回归、神经网络回归和支持向量机回归的平均相对标准偏差分别为7.60%, 4.86%, 2.35%; 最大相对标准偏差分别为23.35%, 15.20%, 8.29%; 平均相对误差分别为25.98%, 10.58%, 2.72%, 最大相对误差分别为116.47%, 47.38%, 9.89%. 研究为进一步实现水中痕量金属元素的快速定量分析提供了方法和数据参考.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号: 60908018)和国家重大科技专项(批准号: 2009ZX07527-007, 2009ZX07420-008, 2011ZX05051)资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-11-01
  • 修回日期:  2013-01-06
  • 刊出日期:  2013-06-20

水体重金属激光诱导击穿光谱定量分析方法对比研究

  • 1. 中国科学院安徽光学精密机械研究所, 中国科学院环境光学与技术重点实验室, 合肥 230031
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号: 60908018)和国家重大科技专项(批准号: 2009ZX07527-007, 2009ZX07420-008, 2011ZX05051)资助的课题.

摘要: 建立了适用于激光诱导击穿光谱探测的多元线性回归、神经网络回归和支持向量机回归三种定量反演算法模型, 以水体重金属Ni为例进行了回归实验测试和对比分析. 多元线性回归、神经网络回归和支持向量机回归的平均相对标准偏差分别为7.60%, 4.86%, 2.35%; 最大相对标准偏差分别为23.35%, 15.20%, 8.29%; 平均相对误差分别为25.98%, 10.58%, 2.72%, 最大相对误差分别为116.47%, 47.38%, 9.89%. 研究为进一步实现水中痕量金属元素的快速定量分析提供了方法和数据参考.

English Abstract

参考文献 (24)

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