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《成都理工大学》 2007年
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神经网络技术在EDXRF分析的基体效应校正中的应用

武慧敏  
【摘要】: 在EDXRF分析的发展过程中,基体效应一直是影响EDXRF分析灵敏度和精确度的客观因素,并制约着分析检出限的水平。因此EDXRF分析中基体效应校正方法的研究也更加深入。传统的基体效应校正方法主要是:实验校正方法和数学校正方法,这些方法在满足一定条件下能够校正基体影响,提高分析精度,但上述方法的有效性都依赖于待测样品与标样类型的一致性,即:上述方法适合于简单样品的EDXRF分析,对于复杂样品的EDXRF分析,现在的基体效应校正手段遇到了挑战。 本文中提出了采用神经网络方法对EDXRF分析的基体效应校正进行研究,从全新的角度为EDXRF分析研究提供了新的科学依据。本文首先介绍了神经网络技术方法,重点介绍了SOFM网络以及RBF网络,然后描述了EDXRF分析的基本特点,分析论证了使用神经网络技术的可行性,以及用此方法研究的技术路线,主要采用SOFM网络,结合攀枝花矿区土壤复杂样品的特点,对EDXRF分析得到的复杂样品数据进行了自动分类研究,由此给出了EDXRF分析的分类规律;然后使用RBF网络对其中同一类型的样品进行了基体效应的动态非线性校正研究,建立了相应的数学模型。通过测量有限标样,达到对未知样品进行自动分类;同时将同类样品中各元素含量与其X射线记数率之间的非线性映射关系通过数学模型抽象出来,建立了非线性动态预测模型,达到了解决复杂样品EDXRF基体效应校正的目的。
【学位授予单位】:成都理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP183

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