中国科学院机构知识库网格系统: 激光诱导击穿光谱技术结合神经网络定量分析钢中的Mn和Si

激光诱导击穿光谱技术结合神经网络定量分析钢中的Mn和Si

文献类型：期刊论文


作者	孙兰香; 于海斌; 丛智博; 辛勇
刊名	光学学报
出版日期	2010
卷号	30 期号:9 页码:2757-2765
关键词	激光诱导击穿光谱神经网络定量分析多基体钢
ISSN号	0253-2239
其他题名	Quantitative Analysis of Mn and Si of Steels by Laser-Induced Breakdown Spectroscopy Combined with Neural Networks
产权排序	1
通讯作者	孙兰香
中文摘要	激光诱导击穿光谱(LIBS)作为一种快速的化学组成分析技术,在冶金过程的原位、在线及远程分析方面展现了突出的应用前景和研究价值。利用神经网络建立定标模型,结合LIBS技术对不同品种钢中的Mn和Si组分进行定量分析,研究了不同输入方式对神经网络性能的影响,并与光谱分析中常用的内标法进行对比。结果表明,对于化学体系复杂的多基体钢的定量分析,神经网络定标法能够更充分利用光谱中的信息,有利于校正基体效应和谱线之间的干扰;但是,神经网络的输入方式对网络性能具有重要影响,只有在合理选择输入方式下才能有效提高测量重复性和准确性。
英文摘要	As a speedy analytical technique of chemical compositions, laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) is appealing in metallurgical industry for in-situ, on-line or long-range applications. Combined with LIBS, neural networks are used to calibrate and quantify the concentration of Mn and Si of different kinds of steels. The performance of the neural networks with different inputs is studied. Compared with the common internal calibration methods, neural networks can utilize more information of spectra, and ...
收录类别	EI ; CSCD
资助信息	国家863计划(2009AA04Z160); 中国科学院知识创新工程重要方向项目(KGCX2-YW-126)资助课题
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:4020314
公开日期	2012-05-29
源URL	[http://ir.sia.cn/handle/173321/7019]
专题	沈阳自动化研究所_工业信息学研究室
推荐引用方式 GB/T 7714	孙兰香,于海斌,丛智博,等. 激光诱导击穿光谱技术结合神经网络定量分析钢中的Mn和Si[J]. 光学学报,2010,30(9):2757-2765.
APA	孙兰香,于海斌,丛智博,&辛勇.(2010).激光诱导击穿光谱技术结合神经网络定量分析钢中的Mn和Si.光学学报,30(9),2757-2765.
MLA	孙兰香,et al."激光诱导击穿光谱技术结合神经网络定量分析钢中的Mn和Si".光学学报 30.9(2010):2757-2765.

入库方式： OAI收割

来源：沈阳自动化研究所

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