基于PCA-BP神经网络的EDXRF分析测定地质样品中铁、钛元素含量的应用研究

摘要

为实现地质样品中元素含量的准确预测,提出了基于主成分分析(PCA)的改进型BP神经网络模型.采用X荧光光谱法,对新疆西天山地质样品中Fe,Ti,V,Pb和Zn等元素进行测量,将得到的X荧光计数作为输入变量,应用该模型对未知地质样品中Fe和Ti元素进行定量预测.结果表明:主成分分析与改进型BP神经网络模型取得了较好的预测效果,预测结果与化学分析值的相对误差小于3％,为地质样品元素含量预测提供了一种新型有效的方法.