《表2 3个模型的硅元素含量预测性能对比》
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《神经网络与激光诱导击穿光谱技术结合的烧结矿中硅元素定量分析方法探究》
*RE为相对误差;**此处的标准曲线是由包含训练集与测试集的全部样本共同建立,0.230 9为拟合出的特征线强度与元素浓度的相关系数。
将标准曲线法、多特征量BP神经网络以及少特征量BP神经网络3个模型的各项结果进行对比,同时为了进一步证明神经网络定量分析性能,引入偏最小二乘模型(PLS)进行比较,对比结果如表2所示。
图表编号 | XD00214141200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2021.01.01 |
作者 | 陈雨娟、丁宇、朱绍农、邓凡、陈非凡 |
绘制单位 | 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京信息工程大学、江苏省气象能源利用与控制工程技术研究中心南京信息工程大学、江苏省大数据分析技术重点实验室南京信息工程大学、江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京信息工程大学、江苏省气象能源利用与控制工程技术研究中心南京信息工程大学、江苏省大数据分析技术重点实验室南京信息工程大学、江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京信息工程大学、江苏省气象能源利用与控制工程技术研究中心南京信息工程大学、江苏省大数据分析技术重点实验室南京信息工程大学、江苏省大气环境与装备技术协同创 |
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