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该杂志刊期列表
- 2026年
- 1期
国内刊号:51-1125/TN
国际刊号:1001-3806
发布日期:
作者:李江涛, 鲁翠萍, 沙文
关键词:光谱学, 支持向量机回归, 激光诱导击穿光谱, 磷元素, 网格搜索法
为了在复合肥生产中对其成分进行快速检测, 达到指导生产的目的, 采用激光诱导击穿光谱技术(LIBS)与支持向量机(SVM)方法结合对复合肥中磷(P)元素进行定量分析。实验中选取磷元素的P Ⅰ 213.5nm, P Ⅰ 214.9nm和P Ⅰ 215.4nm 3条特征谱线对58个复合肥样品进行分析。采用随机选择法将58个样品划分为训练集(43个样本)和测试集(15个样本), 用网格搜索法对复合肥中P元素的定量分析模型进行参量寻优, 构建了SVM分析模型。结果表明, 所建立的训练集定标模型的相关系数R2=0.981, 说明训练集的参考值和预测值的相关性较高; 测试集中验证样本P元素的参考值与预测值的相关系数R2=0.992, 均方误差为4.95×10-5, 说明所构建的SVM模型的适用性较强; 训练集的平均绝对误差和相对误差分别为5.9×10-4和3.99×10-3; 测试集的平均绝对误差和相对误差分别为5.6×10-4和3.28×10-3。将SVM算法与LIBS技术结合可实现复合肥中磷元素的快速检测, 这为复合肥中元素含量快速检测提供了参考。
来源:2019年第5期
《激光技术》期刊编辑部
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