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基于循环变量筛选非线性偏最小二乘的LIBS铁矿浆定量分析

文献类型:期刊论文

作者尚栋1,2,3,4; 孙兰香2,3,4; 齐立峰2,3,4; 谢远明2,3,4,5; 陈彤1,2,3,4
刊名中国激光
出版日期2021
卷号48期号:21页码:1-9
关键词激光诱导击穿光谱技术 非线性偏最小二乘模型 变量筛选 自吸收效应 基体效应
ISSN号0258-7025
其他题名Quantitative Analysis of LIBS Iron Ore Slurry based on Cyclic Variable Filtering and Nonlinear Partial Least Squares
产权排序1
英文摘要

激光诱导击穿光谱(LIBS)因其在线、原位、多元素同时测量等优点,在物质成分检测上得到广泛应用。但是,LIBS常受到自吸收及基体效应的干扰,影响分析的准确度,同时,随着光谱仪分辨率的不断提高,数据维度越来越高,其中包括大量对成分分析无用的冗余信息,增加了建模的复杂度。为了降低建模的复杂度,减少光谱数据维度以提取最有用的光谱信息,同时减少自吸收及基体效应的非线性干扰对定量分析精度的影响,在传统偏最小二乘(PLS)方法的基础上,提出了循环筛选特征变量,校正自吸收及基体效应影响的非线性PLS模型。以铁精矿矿浆样本为分析对象,结果表明,与传统PLS方法相比,本文提出的基于循环变量筛选的非线性PLS模型的定量分析精度有了显著提升,测试样品的均方根误差(RMSEP)从1.15%降到0.70%,决定系数R~2从0.51提高到0.86。

语种中文
CSCD记录号CSCD:7109346
资助机构国家重点研发计划(2016YFF0102502) ; 中国科学院前沿科学重点研究计划(QYZDJ-SSWJSC037) ; 中国科学院青年创新促进会 ; 辽宁省‘兴辽英才计划’资助项目(No.XLYC1807110)
源URL[http://ir.sia.cn/handle/173321/29303]  
专题沈阳自动化研究所_工业控制网络与系统研究室
通讯作者孙兰香
作者单位1.中国科学院大学
2.中国科学院网络化控制系统重点实验室
3.中国科学院机器人与智能制造创新研究院
4.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
5.沈阳化工大学
推荐引用方式
GB/T 7714
尚栋,孙兰香,齐立峰,等. 基于循环变量筛选非线性偏最小二乘的LIBS铁矿浆定量分析[J]. 中国激光,2021,48(21):1-9.
APA 尚栋,孙兰香,齐立峰,谢远明,&陈彤.(2021).基于循环变量筛选非线性偏最小二乘的LIBS铁矿浆定量分析.中国激光,48(21),1-9.
MLA 尚栋,et al."基于循环变量筛选非线性偏最小二乘的LIBS铁矿浆定量分析".中国激光 48.21(2021):1-9.

入库方式: OAI收割

来源:沈阳自动化研究所

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