發(fā)布時(shí)間：2018-04-12 18:15

  本文選題：激光誘導(dǎo)擊穿光譜 + 土壤�。� 參考：《光譜學(xué)與光譜分析》2016年06期

【摘要】：激光誘導(dǎo)擊穿光譜(LIBS)技術(shù)結(jié)合支持向量機(jī)(SVM)定量分析土壤中Cr元素的含量。利用波長為1 064nm的Nd∶YAG脈沖激光器作為激發(fā)光源,采用光柵光譜儀和CCD分光探測不同重金屬元素含量土壤樣品的LIBS特征光譜。為了提高土壤中Cr元素定量分析的精度,分別采用多元線性回歸分析和SVM兩種方法對土壤中Cr元素的含量進(jìn)行定量分析。研究結(jié)果表明,采用多元線性回歸分析方法可以有效提高定量分析的精度,定標(biāo)曲線擬合相關(guān)系數(shù)從傳統(tǒng)定量分析方法的0.689提高到0.980;SVM定量分析方法訓(xùn)練集得到的定標(biāo)曲線斜率近似為1,擬合相關(guān)系數(shù)為0.998,優(yōu)于傳統(tǒng)定量分析方法和多元線性回歸分析方法,對檢驗(yàn)集的預(yù)測相對誤差均在2.57%以內(nèi)。LIBS技術(shù)結(jié)合多元線性回歸和SVM定量分析方法可以有效的提高土壤中Cr元素定量分析的穩(wěn)定性和精度,校正土壤基體效應(yīng)對Cr元素定量分析的影響。
[Abstract]:Laser induced breakdown spectroscopy (LIBS) combined with support vector machine (SVM) was used to determine the content of Cr in soil.The Nd:YAG pulse laser with wavelength of 1 064nm was used as the excitation light source. The LIBS characteristic spectra of soil samples with different heavy metal contents were detected by grating spectrometer and CCD spectrometer.The results show that the accuracy of quantitative analysis can be improved effectively by using multivariate linear regression analysis.The correlation coefficient of calibration curve fitting is improved from 0.689 of the traditional quantitative analysis method to 0.980 SVM quantitative analysis method. The slope of calibration curve is approximately 1, and the fitting correlation coefficient is 0.998, which is superior to the traditional quantitative analysis method and multivariate linear regression analysis method.The relative error of prediction of test set is within 2.57%. Libs combined with multiple linear regression and SVM quantitative analysis method can effectively improve the stability and accuracy of Cr quantitative analysis in soil.The effect of soil matrix effect on the quantitative analysis of Cr was corrected.
【作者單位】： 中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院安徽光學(xué)精密機(jī)械研究所中國科學(xué)院環(huán)境光學(xué)與技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);
【基金】：國家(863計(jì)劃)項(xiàng)目(2013AA065502,2014AA06A513) 安徽省杰出青年科學(xué)基金項(xiàng)目(1508085JGD02) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61378041)資助
【分類號】：X833;O657.3

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1740872