基于激光诱导击穿光谱技术寻优定量分析土壤中Mn元素

摘要：

激光诱导击穿光谱技术(LIBS)与支持向量机(SVM)相结合用于分析土壤中Mn元素含量.44个土壤样品采集于安徽淮北地区,采用Kennard-Stone(K-S)方法将样品划分为训练集(34个)和测试集(10个),分别使用多元线性回归(MIR)、网格搜索法(GSM)、遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)和最小二乘法(LS)建立定量分析模型.结果 表明:MIR、GSM和PSO模型所得到的训练集相关系数R2tra只有0.861、0.866和0.862,测试集相关系数R2t低于0.9,相对误差大于8.6％,误差较大;GA模型的R2tra大于0.93,R2t小于0.9,训练时间较长,需减少训练时间和提高测试集相关性;LS模型寻优效果较好,R2tra提高到0.998,R2t提高到0.967,相对误差小,训练时间同比大幅度缩短,相关性好,泛化能力强,更适合用于土壤中Mn元素的快速检测.

关键词：激光光学、支持向量机、激光诱导击穿光谱技术、土壤

所属期刊栏目：47

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金;中国科学院科技服务网络计划项目（STS）

在线出版日期：2020-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：505-513