遗传神经网络在激光诱导击穿光谱元素定量分析中的应用

"基于遗传神经网络的激光诱导击穿光谱元素定量分析技术" 本文介绍了一种创新的激光诱导击穿光谱（LIBS）分析技术，它利用遗传神经网络（GNN）来提高元素定量检测的精度。激光诱导击穿光谱是一种非接触、快速的光谱分析技术，它通过激光激发样品产生光谱，进而分析其中包含的元素。而遗传神经网络则是结合了人工神经网络（ANN）和遗传算法的优势，用于优化网络参数，以提高模型的预测能力。 在文章中，研究者构建了一个三层的误差反向传播（BP）神经网络结构，此结构能够处理LIBS光谱数据。遗传算法被用来优化网络的权重和阈值，以提升模型的拟合度。将这种优化的GNN模型应用到LIBS技术中，使得对元素含量的测定更为准确。实验中，他们针对土壤样本中的钡（Ba）和镍（Ni）元素进行了定量检测，平均相对误差分别为4.15%和6.06%，相关系数达到0.983和0.990，这表明了这种方法的高精度和良好的线性关系。 相较于传统的BP-ANN方法和内标法，遗传神经网络模型在元素检测上的表现更优。内标法虽然常用，但在某些情况下可能会受到样品基体效应的影响，而GNN模型则通过自我学习和优化过程，减少了这类影响，从而提高了分析的准确性。 这项工作揭示了遗传神经网络在LIBS技术中的潜力，为高精度的元素检测提供了一个新的建模策略。这一方法不仅可能适用于土壤分析，还可以扩展到其他领域，如环境监测、材料科学、生物医学等，对于复杂样品中微量元素的快速、准确检测具有重要意义。因此，遗传神经网络在光谱分析领域的应用有望推动相关技术的进步，进一步提高数据分析的效率和可靠性。