[发明专利]一种顺序式波长色散X射线荧光光谱智能分析方法有效
申请号: | 201910160301.3 | 申请日: | 2019-03-04 |
公开(公告)号: | CN109829513B | 公开(公告)日: | 2023-09-15 |
发明(设计)人: | 李元香;高晶 | 申请(专利权)人: | 武汉大学 |
主分类号: | G06F18/2411 | 分类号: | G06F18/2411;G06F18/23213;G06F18/27;G01N23/223 |
代理公司: | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人: | 魏波 |
地址: | 430072 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 顺序 波长 色散 射线 荧光 光谱 智能 分析 方法 | ||
本发明公开了一种顺序式波长色散X射线荧光光谱智能分析方法,使用智能分析技术对顺序式波长色散X荧光光谱(XRF)数据进行分析处理。首先对标准样本和待测样本的X射线荧光光谱数据进行去重叠和干扰修正,得到校正后的元素含量数据;然后对获取的标准已知样本的X射线荧光光谱数据,使用适合于稀疏数据的谱聚类方法进行训练和自动聚类;最后分析处理待测样本的X射线荧光光谱数据,使用SVM算法对待测样本予以分类。针对目前国内顺序式波长色散X荧光光谱领域的图谱分析自动化技术相关研究的空白和缺失,本发明能在很大程度上减少XRF分析中的人工干预,从而极大提高了对XRF数据的分析和处理效率,对光谱仪的自动化有着十分重要的意义。
技术领域
本发明属于波谱分析技术领域,涉及一种顺序式波长色散X射线荧光光谱分析方法,特别涉及一种对顺序式波长色散荧光光谱仪数据进行智能分析和自动处理的方法。
背景技术
近几十年计算机技术快速地发展,对于波谱类分析技术而言,产生了十足影响,使得传统的分析技术渐渐地转向智能化,并且各种分析仪器在使用时,人工干预程度也逐渐降低。智能分析软件作为XRF谱仪的灵魂,对改善其分析结果精确度和保障其稳定运行有着不可替代的作用。首先,产品本身的分析模型需要运用软件工程技术进行规范设计和开发完善;其次,该模型也需在产品的应用过程中运用智能计算技术进行分析,逐步完善模型的分析能力,提高其分析精度;再次,随着产品的推广应用和检测技术的发展,将会积累越来越多的实际应用数据和技术数据,为了充分运用这些不可多得的宝贵资料,必须依靠智能计算技术进行深入挖掘,运用软件技术进行规范整理;最后,随着产品市场的拓展,光谱仪应用行业的增加,也需根据各行业特征进行有效的管理。
发明内容
针对目前国内顺序式波长色散X荧光光谱领域的图谱分析自动化技术相关研究的空白和缺失,本发明开拓性地提出了一种顺序式波长色散X射线荧光光谱分析方法。
本发明所采用的技术方案是:一种顺序式波长色散X射线荧光光谱智能分析方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:获取标准样品数据;
获取的标准样品数记为n,标准样品的数据包括元素含量wij和元素荧光强度Iij,元素含量wij为元素j在样品i中的含量,在标准样品中所有元素含量是已知的;经荧光光谱仪测得的元素荧光强度Iij表示样品i中的元素j所测得的荧光强度,单位为CPS;其中,j∈[1,m],i∈[1,n],m表示样品i中含有的元素总量;
步骤2:标准样品数据预处理;
首先计算出需要考虑的元素的总含量,然后分别计算出各个元素在其中的占比,以此替代含量作为聚类分析的依据;
步骤3:对标准样品进行聚类;
步骤4:测试待测样本数据,得到待测样品中的元素荧光强度;
步骤5:去重叠和干扰修正;
步骤6:利用SVM实现对待测样本的分类,确定未知样本的种类。
本发明具有如下优点和有益效果:
(1)本发明中建立了顺序式色散波长X射线荧光光谱的数据库系统,能收集所测样品的数据信息,可进一步利用深度学习等智能分析方法对数据的隐藏特征进行挖掘,对于完善和改进目前的先验知识库有着极大的帮助;
(2)借助本智能分析方法,相比之前的人工经验分析能对标准样品进行更加准确的类别划分,也提高了对待测样品种类预测的效率;
(3)本发明中的智能分析方法,减少了实际应用中对荧光光谱仪产生的测试数据进行校正和分析的人工干预,能进一步使荧光光谱仪的功能自动化;
(4)本发明降低了使用荧光光谱分析仪的学习成本,对使用者的专业知识要求大大降低。
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