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
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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). |
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