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最优线性联想记忆网络方法在人发X射线荧光分析中的应用研究
引用本文:袁学东,吴丽萍,龙先灌,周厚全.最优线性联想记忆网络方法在人发X射线荧光分析中的应用研究[J].四川大学学报(自然科学版),2000,37(4):558-562.
作者姓名:袁学东  吴丽萍  龙先灌  周厚全
作者单位:1. 四川大学物理系,成都610064
2. 四川大学原子核科学技术研究所,成都610064
摘    要:作者针对X荧光分析中散射峰干扰和直线拟合精度差等问题,采用最优线性联想记忆(OLAM)神经网络方法解谱,研究了无散射峰标准谱的产生和本底干扰问题.通过用一维高斯分布随机数模拟本底计数产生无散射峰标准谱的方法,提高了分析精度.

关 键 词:X射线荧光分析  OLAM神经网络  微量元素  人发
修稿时间:1999年12月30

STUDY OF APPLICATION OF OLAM NEURAL NETWORKS IN HAIR XRF ANALYSIS
YUAN Xue-dong,WU li-ping,LONG Xian-guan,ZOU Hou-quan.STUDY OF APPLICATION OF OLAM NEURAL NETWORKS IN HAIR XRF ANALYSIS[J].Journal of Sichuan University (Natural Science Edition),2000,37(4):558-562.
Authors:YUAN Xue-dong  WU li-ping  LONG Xian-guan  ZOU Hou-quan
Abstract:The methods of OLAM neural network have been introduced into the analysis of the hair XRF analysis to overcome the problems such as the disturbance of scattering peaks and the poor accuracy of linear fit of data. Simulating the background spectrum with one dimension Gauss random numbers a method of producing the standard spectra without the scattering peaks is presented for the use of OLAM neural network techniques. The accuracy of measurement of hair XRF analysis is improved and the good measurement results are given.
Keywords:XRF analysis  OLAM net works  trace element  hair
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