【摘 要】
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运用能量色散X射线荧光分析方法,结合聚类分析和小波神经网络建立改进算法模型对EDXRF中Fe、Ta元素含量进行更好的定量准确分析。结果表明,改进后的算法模型与未加入聚类分析
【机 构】
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成都理工大学工程技术学院,核工业西南物理研究院
【基金项目】
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成都理工大学工程技术学院青年科学基金(C122016010),乐山市科技局项目(17GZD044)资助.
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运用能量色散X射线荧光分析方法,结合聚类分析和小波神经网络建立改进算法模型对EDXRF中Fe、Ta元素含量进行更好的定量准确分析。结果表明,改进后的算法模型与未加入聚类分析的小波神经网络算法结果相比,对五种矿物Fe含量的平均相对误差降低了11.89%,对Ta含量的平均’相对误差降低了9.94%;对Fe含量的平均均方根误差降低了15.21%,对Ta含量的平均均方根误差降低了11.24%。该模型可以更好地反映元素特征X射线强度计数与含量之间的非线性关系,提高解析精准度。
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