文献

J-GLOBAL ID：202202213808360522   整理番号：22A0448560

多層パーセプトロンに基づくX線蛍光を用いた土壌中の金属元素含有量の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of metal elements content in soil using x-ray fluorescence based on multilayer perceptron

著者 (7件)： Li Fang (School of Agricultural Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, Jiangsu, China) ,  Li Fang (Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing, China) ,  Zhang Xiaofeng (College of Computer and Information Technology, Three Gorges University, Yichang, Hubei, China) ,  Lu Anxiang (Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing, China) ,  Xu Li (Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing, China) ,  Ren Dong (College of Computer and Information Technology, Three Gorges University, Yichang, Hubei, China) ,  You Tianyan (School of Agricultural Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, Jiangsu, China)
資料名： Environmental Monitoring and Assessment  (Environmental Monitoring and Assessment)
巻： 194  号： 2  ページ： 95  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0789B  ISSN： 0167-6369  CODEN： EMASDH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： X線蛍光(XRF)は,土壌中の重金属を迅速に検出するために広く使用されている。スペクトル処理は,精度を改善する重要な研究題目である。本研究では,80の土壌試料を屋内条件下でXRFにより分析し,異なる前処理と定量分析法を予測精度に関して比較した。ノイズ除去アルゴリズムを用いて,土壌中のAs,Pb,Cu,Cr,およびCdの予測モデルを確立する前に土壌スペクトルを前処理した。異なるモデルの予測効果に対する雑音除去法の影響を比較し,議論した。5つの重金属スペクトルの結果は,適切なスペクトル前処理法がモデルの予測性能を効果的に改良できることを示した。多層パーセプトロンモデルは,5つの金属元素に対して有望な解析とモデリングを提供する。モデルの決定係数(R2)は,それぞれ0.857,0.976,0.977,0.995,および0.886であった。提案した方法はXRF分析による正確な定量を支援する可能性を示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *蛍光 ,  カドミウム ,  前処理 ,  定量分析 ,  重金属 ,  スペクトル ,  *金属元素 ,  雑音低減 ,  *多層パーセプトロン ,  雑音除去 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  決定係数 ,  土壌試料 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： X線蛍光 ,  重金属 ,  土壌 ,  多層パーセプトロン

分類 (2件)： 重金属とその化合物一般  (SB05021R) ,  土壌汚染  (FB04100T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 多層パーセプトロン ,  X線 ,  蛍光 ,  土壌 ,  金属元素 ,  含有量 ,  推定