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基于Tent混沌映射优化BP神经网络的XRF元素定量分析方法

摘要

本发明公开了一种基于Tent混沌映射优化BP神经网络的XRF元素定量分析方法,该方法过采用SSA算法优化了BP神经网络初始的权值和阈值,使得优化后的BP神经网络在进行训练时能取得更佳的训练效果。相比于传统方法直接使用神经网络进行元素定量分析时出现的精度较低且预测结果不稳定等问题,本发明提高预测精度和稳定性;本发明流程简明,便于操作,可以高准确率地拟合出元素组分值与元素含量的复杂关联,简便有效地对待测物所含元素进行定量预测。

著录项

  • 公开/公告号CN115482883A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-12-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN202211151171.5

  • 发明设计人 李福生;杨飔源;杨婉琪;

    申请日2022-09-21

  • 分类号G16C20/20;G16C20/70;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构电子科技大学专利中心;

  • 代理人曾磊

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-06-19 17:58:25

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-12-16

    公开

    发明专利申请公布

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