基于人工神经网络的激光诱导击穿光谱在土壤重金属Cr检测中的应用

利用Nd:YAG激光器、OceanHR2000+ICCD光谱仪建立激光诱导击穿光谱(LIBS)实验系统,设置合理的实验参数得到土壤样品LIBS数据,利用基于误差反向传播的人工神经网络(BP-ANN)算法,对含Cr浓度不同的样品进行了分析,选择CrI:425.435 nm为分析谱线,选择FeI:425.079 nm为参考线,在以相对峰强为输入模式下,对网络进行训练,建立定量分析模型,利用该模型进行预测,预测的相对标准偏差和相对误差均优于传统的定标曲线法得到的结果。