[发明专利]一种基于XRF-EGAN模型的土壤XRF谱图本底扣除方法在审
| 申请号： | 202210523696.0 | 申请日： | 2022-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN114861541A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 赵彦春;李福生;王欣然;张焕龙 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学长三角研究院（湖州） |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F17/10;G06N3/04;G06N3/08;G01N23/223 |
| 代理公司： | 成都东恒知盛知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 51304 | 代理人： | 李英 |
| 地址： | 313000 浙江省湖州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及XRF光谱分析领域，公开了一种基于XRF‑EGAN的土壤XRF光谱本底扣除方法，是基于GAN模型的设计模式，采用一维全卷积网络层和残差连接，构建模型的生成器，采用一维卷积和全连接层构建模型的判别器，并采用对抗训练模式训练XRF‑EGAN模型，进而获得训练好的生成器和判别器，且生成器是土壤XRF本底扣除模型，进而提高土壤XRF的元素净峰面积和含量之间的相关性，进而提升基于XRF光谱的元素定量分析的准确性。本发明的方法应用在土壤XRF光谱本底扣除中，实现土壤XRF光谱的本底扣除，消除因X荧光分析仪在分析过程中脉冲堆积导致的XRF本底干扰。本发明适用于土壤XRF光谱本底扣除。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 xrf egan 模型 土壤 本底 扣除 方法 | ||
【主权项】：
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