【摘 要】
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在空气环境下,采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对土壤成分进行检测,建立了基于遗传算法(GA)和偏最小二乘法(PLS)的定量分析模型。将配制的58个土壤样品分为定标集、监控集和
【机 构】
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华中科技大学武汉光电国家实验室(筹)激光与太赫兹功能实验室,
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在空气环境下,采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对土壤成分进行检测,建立了基于遗传算法(GA)和偏最小二乘法(PLS)的定量分析模型。将配制的58个土壤样品分为定标集、监控集和预测集,对11种组分Mn,Cr,Cu,Pb,Ba,Al2O3,Ca O,Fe2O3,Mg O,Na2O和K2O的含量分别进行预测。结果表明,GA作为一种谱线选择的预处理方法,可以有效减少用于PLS建模的光谱谱线的数目,从而简化模型。对于土壤中的大部分组成成分,GA-PLS模型能够显著改善传统PLS模型的预测能力。以Mn元素为例,浓度预测均方根误差(RMSEP)从0.0215%降低至0.0167%,平均百分比误差(MPE)从8.10%降低至5.20%。本研究为进一步提高土壤的LIBS定量分析准确度提供了方法参考。
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