作者：李强,杨天邦,涂公平 单位：中国仪器仪表行业协会;北京市北分仪器技术有限责任公司 出版：《分析仪器》2018年第01期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFFXYQ2018010140 DOC编号：DOCFXYQ2018010149 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 采用岩芯扫描仪测定海洋沉积物中的Al_2O_3、SiO_2、K_2O、CaO、TiO_2、MnO、Fe_2O_3、V、Cr、Cu、Zn、Rb、Sr、Y、Zr、Ba和Pb等17种元素，尝试引入遗传算法(GA)优化的BP神经网络模型利用其非线性拟合能力校正基体效应。实验表明，以水系沉积物、海洋沉积物和岩石国家标准物质以及定值海洋沉积物样品为校准样品，采用压片法制样，测定校准样品中相关组分的强度，并作为训练样本代入GA-BP神经网络(17-18-17)，可以有效校正基体效应的影响，建立半定量预测模型。海洋沉积物实际岩芯样品的分析结果表明，各层位待测组分预测值与分层取样定值结果的变化趋势基本吻合，适合于海洋沉积物中多种主次量组分的快速分析。

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