基于主成分回归的土壤重金属LIBS定量分析方法研究

	基于主成分回归的土壤重金属LIBS定量分析方法研究
	谷艳红 1; 赵南京 1; 孟德硕 1; 余洋 1; 贾尧 1; 方丽 1; 王园园 1; 刘建国 1; 刘文清 1; 马明俊 1
刊名	光电子·激光
	2016
卷号	27
关键词	激光诱导击穿光谱(LIBS) 主成分分析(PCA) 土壤偏最小二乘回归(PLSR) 定量分析
ISSN号	1005-0086
其他题名	Quantitative analysis of Cr in soils using LIBS with principal components regression
英文摘要	采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术结合主成分分析(PCA)和基于PCA的偏最小二乘回归法(PLSR),对8种土壤样品进行分类及Cr元素含量的分析研究。对比分析了不同土壤样品基体元素的特征光谱,利用PCA对8种土壤样品进行分类,并采用PLSR定量分析不同土壤中Cr元素的含量。研究结果表明,不同土壤样品中的基体元素特征光谱出现较大差异,8种土壤样品经PCA分析后大致分为3类;利用PLSR 训练模型得到的定标曲线将拟合相关系数提高至0. 986,对同一类的土壤样品Cr的含量预测相对误差小于7.5%,对非同一类土壤样品Cr的预测相对误差较大。这说明,对待测样品定量分析前,采用PCA对土壤样品分类可以提高对待测样品重金属元素定量检测的精确度,对建立定量分析模型提供指导。
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:5754676
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.hfcas.ac.cn:8080/handle/334002/51536]
专题	中国科学院合肥物质科学研究院
作者单位	1.中国科学院安徽光学精密机械研究所 2.中国科学院安徽光学精密机械研究所 3.中国科学院安徽光学精密机械研究所 4.中国科学院安徽光学精密机械研究所 5.中国科学院安徽光学精密机械研究所 6.中国科学院安徽光学精密机械研究所 7.中国科学院安徽光学精密机械研究所 8.中国科学院安徽光学精密机械研究所 9.中国科学院安徽光学精密机械研究所 10.中国科学院安徽光学精密机械研究所
推荐引用方式 GB/T 7714	谷艳红,赵南京,孟德硕,等. 基于主成分回归的土壤重金属LIBS定量分析方法研究[J]. 光电子·激光,2016,27.
APA	谷艳红.,赵南京.,孟德硕.,余洋.,贾尧.,...&马明俊.(2016).基于主成分回归的土壤重金属LIBS定量分析方法研究.光电子·激光,27.
MLA	谷艳红,et al."基于主成分回归的土壤重金属LIBS定量分析方法研究".光电子·激光 27(2016).