【摘 要】
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为了探索人工智能在铁矿石品质快速检验中的应用,研究了机器学习算法与化学计量学和X射线荧光光谱仪(XRF)相结合快速测定铁矿石中全铁含量的方法。收集来自于不同产地的,主要
【机 构】
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唐山学院环境与化学工程系,河北出入境检验检疫局检验检疫技术中心
【基金项目】
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河北省科技条件建设项目(12966912D);河北省科技计划项目(13273707);河北省唐山市科技计划项目(14130238B)
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为了探索人工智能在铁矿石品质快速检验中的应用,研究了机器学习算法与化学计量学和X射线荧光光谱仪(XRF)相结合快速测定铁矿石中全铁含量的方法。收集来自于不同产地的,主要物相为赤铁矿、褐铁矿、磁铁矿、针铁矿和多物相混和结构的铁矿石样品共1098个作为样本集。采用X射线荧光光谱仪对铁矿石样品熔片进行扫描,扫描后的光谱图提取数据点后作为神经网络的输入,以全铁含量作为输出结果。然后依据X射线衍射(XRD)得到的物相结构优化自组织(SOM)网络,并对全部样本的XRF图谱进行分类,对分类后的每一个子集分别采用反向传播
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