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摘要
基于基础BP神经网络,将VLBP神经网络应用在能量色散X荧光分析中。并分别采用基础BP、VLBP两个模型,对同一批实测铅锌矿样本进行预测,证明VLBP算法在定量分析中的优势。然后通过使用VLBP算法对铅锌矿石样品的Zn元素含量进行了预测,并与样品化学分析值对比。结果表明:预测值与化学分析值的相对误差小于5%。从样本中选取特征峰计数超过训练范围的样品进行预测,预测值与参考值的相对误差小于5%,可作为一个新型有效的方法应用在地质样品元素定量分析领域。
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单位自动化学院; 成都理工大学
