【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供一种基于LM-BP神经网络的X射线荧光光谱定量分析方法，该方法包括：采集训练集样品的X射线荧光光谱，对其进行光谱数据处理，并提取处理后的单一谱线上的若干个数据点强度值；测定训练集样品的对应目标元素的含量；将强度值作为输入层数据，将对应目标元素的含量作为输出层数据，根据输入层与隐含层之间的传递函数，得到隐含层数据，从而建立起BP神经网络模型；采用LM算法对BP神经网络模型进行训练；利用训练好的LM-BP神经网络模型，得到预测集样品的对应目标元素的含量。该方法能够采用基于LM-BP神经网络利用X射线荧光光谱对元素进行定量分析。【专利说明】—种基于LM-BP神经网络的X射线荧光光谱定量分析方法
本专利技术涉及X射线荧光光谱检测
，具体涉及一种基于LM-BP神经网络的X射线荧光光谱定量分析方法。
技术介绍
X射线突光光谱(X-ray Fluorescence Spectroscopy,简称XRF)作为原子发射光谱的一种，在元素测定方面的应用较为广泛。X射线荧光光谱利用X射线激发元素外层电子，利用光谱仪获取电子跃迁时的荧光光谱，并...
【技术保护点】
一种基于LM‑BP神经网络的X射线荧光光谱定量分析方法，其特征在于，该方法包括：S1:采集训练集样品的X射线荧光光谱，对其进行光谱数据处理，并提取处理后的单一谱线上的若干个数据点强度值；S2:测定训练集样品的对应目标元素的含量；S3:将步骤S1中获得的强度值作为输入层数据，将步骤S2中对应目标元素的含量作为输出层数据，根据输入层与隐含层之间的传递函数，得到隐含层数据，从而建立起BP神经网络模型；S4:采用LM算法对BP神经网络模型进行训练，建立X射线荧光光谱定量分析样品目标元素的LM‑BP神经网络模型；S5:将预测集样品的X射线荧光光谱进行光谱数据处理后提取的单一谱线上的若...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：陆安祥，王纪华，李芳，田晓琴，付海龙，
申请(专利权)人：北京农业质量标准与检测技术研究中心，
类型：发明
国别省市：北京;11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。