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J-GLOBAL ID：202202232926195477   整理番号：22A1118097

X線蛍光コアスキャナによる海洋堆積物コアのその場解析への遺伝的アルゴリズムに基づく逆伝搬ニューラルネットワークモデルの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of a back propagation neural network model based on genetic algorithm to in situ analysis of marine sediment cores by X-ray fluorescence core scanner

著者 (10件)： Li Qiang (Guangzhou Marine Geological Survey, 510760, Guangzhou, China) ,  Li Qiang (Key Laboratory of Marine Mineral Resources, Ministry of Natural Resources of the People’s Republic of China, 510075, Guangzhou, China) ,  Tu Gongping (Guangzhou Marine Geological Survey, 510760, Guangzhou, China) ,  Tu Gongping (Key Laboratory of Marine Mineral Resources, Ministry of Natural Resources of the People’s Republic of China, 510075, Guangzhou, China) ,  Zhang Xuehua (Guangzhou Marine Geological Survey, 510760, Guangzhou, China) ,  Zhang Xuehua (Key Laboratory of Marine Mineral Resources, Ministry of Natural Resources of the People’s Republic of China, 510075, Guangzhou, China) ,  Cheng Sihai (Guangzhou Marine Geological Survey, 510760, Guangzhou, China) ,  Cheng Sihai (Key Laboratory of Marine Mineral Resources, Ministry of Natural Resources of the People’s Republic of China, 510075, Guangzhou, China) ,  Yang Tianbang (Guangzhou Marine Geological Survey, 510760, Guangzhou, China) ,  Yang Tianbang (Key Laboratory of Marine Mineral Resources, Ministry of Natural Resources of the People’s Republic of China, 510075, Guangzhou, China)
資料名： Applied Radiation and Isotopes  (Applied Radiation and Isotopes)
巻： 184  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0201A  ISSN： 0969-8043  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： X線蛍光(XRF)分光分析を実行するためのコアスキャナの使用は,海洋地質研究における適用に役立たない標的元素の強度のみを得ることができる。本論文では,コアスキャナを用いて,その場測定を15成分:Al_2O_3,SiO_2,K_2O,CaO,TiO_2,MnO,Fe_2O_3,V,Cr,Zn,Rb,Sr,Y,Zr,およびBaについて行った。著者らは,Caの強度およびインコヒーレントに対するコヒーレント比を用いて,元の強度を正規化することによって,格子間水の影響を低減する実現可能性を検討し,そして,遺伝的アルゴリズム-逆伝搬ニューラルネットワークモデルを導入し,そして,マトリックス効果を修正するために,その非線形フィッティング能力を使用した。この方法の予測精度は0.6~15.4%であった。提案方法は,海洋堆積物コア試料中の主要および微量成分の迅速分析に適し,一方,XRFコアスキャナの高分解能を完全に利用した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *蛍光 ,  コヒーレンス ,  カルシウム ,  バリウム ,  *ニューラルネットワーク ,  分光分析 ,  *海底堆積物 ,  *海洋 ,  *走査装置 ,  迅速分析 ,  高分解能 ,  正規化 ,  マトリックス効果
準シソーラス用語： 予測精度 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ニューラルネットワーク ,  X線蛍光コアスキャナ ,  海洋堆積物コア ,  in situ分析 ,  Majorと微量成分 ,  マトリックス効果

分類 (2件)： 年代測定  (DD01050W) ,  放射線計測・計測器一般  (AD08010Y)

タイトルに関連する用語 (11件)： X線 ,  蛍光 ,  コア ,  スキャナ ,  海洋 ,  堆積物コア ,  解析 ,  遺伝的アルゴリズム ,  逆伝搬ニューラルネットワーク ,  モデル ,  応用