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基于神經網絡集成-X射線熒光光譜法的鐵礦石中全鐵含量測定
發表時間:[2019-04-01]  作者:李穎娜,徐志彬  編輯錄入:小鉻  點擊數:220

內容簡介

摘要:為了探索人工智能在鐵礦石品質快速檢驗中的應用,研究了機器學習算法與化學計量學和X射線熒光光譜儀(XRF)相結合快速測定鐵礦石中全鐵含量的方法。收集來自于不同產地的,主要物相為赤鐵礦、褐鐵礦、磁鐵礦、針鐵礦和多物相混和結構的鐵礦石樣品共1 098個作為樣本集。采用X射線熒光光譜儀對鐵礦石樣品熔片進行掃描,掃描后的光譜圖提取數據點后作為神經網絡的輸入,以全鐵含量作為輸出結果。然后依據X射線衍射(XRD)得到的物相結構優化自組織(SOM)網絡,并對全部樣本的XRF圖譜進行分類,對分類后的每一個子集分別采用反向傳播(BP)和徑向基函數(RBF)網絡建立回歸子模型,對各子模型的預測結果進行整合,最終建立基于集成神經網絡和X射線熒光光譜法的鐵礦石中全鐵含量預測模型。方法模型建立后,不需要額外標準物質建立校準曲線,能夠實現對未知樣品的分類和輸出全鐵含量結果。關鍵詞:鐵礦石;X射線熒光光譜法;X射線衍射;反向傳播(BP)神經網絡;徑向基函數(RBF)神經網絡;集成神經網絡下載高清全文——基于神經網絡集成_X射線熒光光譜法的鐵礦石中全鐵含量測定.pdf

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