【摘 要】
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结合X射线荧光光谱法,针对土壤中重金属元素Zn含量的预测问题,提出基于深度卷积神经网络回归预测模型。对原始土壤进行相关预处理,用粉末压片法制作土壤压片,采用X射线荧光光
【机 构】
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燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室,河南理工大学资源与环境学院,中国地质调查局水文地质环境地质调查中心,河北先河环保科技股份有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC1800903,2016YFC1400601-3),河北省重点研发计划项目(19273901D,20373301D),河北省自然科学基金项目(F2020203066),中国博士后基金项目(2018M630279),河北省博士后择优资助项目(D2018003028),河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2018243)资助
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结合X射线荧光光谱法,针对土壤中重金属元素Zn含量的预测问题,提出基于深度卷积神经网络回归预测模型。对原始土壤进行相关预处理,用粉末压片法制作土壤压片,采用X射线荧光光谱法(X-Ray-fluorescence,XRF)获取土壤光谱,相比于传统检测方式,XR F法具有检测速度快、精度高、操作简单、不破坏样品属性并且可实现多种重金属元素同时检测等优点,故将XRF与深度卷积神经网络相结合,实现对土壤中重金属Zn元素含量的精确预测。采用箱型图来剔除X射线荧光光谱中的异常数据,采用熵权法结合多元散射校正来对样品盒
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