文献类型： 中文期刊
作者： 李芳 1 ; 陆安祥 2 ; 王纪华 3 ;
作者机构： 1.北京农业质量标准与检测技术研究中心
2.农产品产地环境监测北京市重点实验室
3.农业部农产品质量安全风险评估实验室(北京)
关键词： 列文伯格-马夸尔特算法;反向传播神经网络;X射线荧光光谱
期刊名称： 食品安全质量检测学报
ISSN： 2095-0381
年卷期： 2016 年 7 卷 03 期
页码： 1152-1158
摘要： 目的建立一种基于列文伯格-马夸尔特-反向传播人工神经网络(Levenberg-Marquardt back-propagation artificial neural networks,LM-BP-ANN)的X射线荧光光谱(XRF)的定量检测分析方法。方法采集84个土壤样品光谱数据,预处理后应用主成分分析(PCA)提取特征参数,随机选取训练集、校正集、预测集样品个数分别为42、21、21。以均方差(MSE)、校正决定系数(R~2)、校正标准差(SEC)、验证决定系数(r~2)、预测标准差(SEP)和相对预测误差(RPD)为评价指标,同时分析比较LM-BP-ANN、BP-ANN、PLS三种算法的建模结果,并利用模型预测土壤重金属含量。结果实验确定隐含层神经元数目、学习率和迭代次数值依次为:6、0.1和8,3种建模方法中LM-BP-ANN效果最优,模型的相关系数高于0.98,表明模型有效。结论模型分析快速,可用于实际土壤样品中重金属含量的检测,对于改进X射线荧光光谱仪的检测准确度有着重要的意义。
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