發(fā)布時(shí)間：2021-10-22 23:51

　　近年來(lái)隨著人均耕地面積進(jìn)一步減少,國(guó)家越來(lái)越重視“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”的發(fā)展�！熬珳�(zhǔn)農(nóng)業(yè)”不僅要求種植戶做到“精準(zhǔn)施肥”還要做到“精準(zhǔn)播種”,具體到實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中既要清楚復(fù)合肥中營(yíng)養(yǎng)元素的種類與含量,還要對(duì)土壤中所含養(yǎng)分元素種類和含量有明確的概念。精準(zhǔn)施肥的前提是要對(duì)農(nóng)作物的生長(zhǎng)環(huán)境有充分了解,因而獲取土壤中微量元素含量的分布在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中起著至關(guān)重要的作用,是指導(dǎo)我國(guó)農(nóng)作物生產(chǎn)的關(guān)鍵。目前國(guó)內(nèi)對(duì)土壤中微量元素的檢測(cè)主要以實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)為主,需耗費(fèi)大量的人力物力,所需時(shí)間較長(zhǎng),主要包括土壤樣品的采樣、前期預(yù)處理、國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)方法檢測(cè)、后期數(shù)據(jù)處理及分析。同時(shí),這些方法對(duì)操作人員要求較高,需要專業(yè)人員進(jìn)行操作,檢測(cè)成本大、耗時(shí)長(zhǎng)、存在二次污染。激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)（Laser-induced Breakdown Spectroscopy:LIBS）是一種全新的物質(zhì)分析檢測(cè)方法,其具有檢測(cè)時(shí)間短,可同時(shí)檢測(cè)多元素,前期預(yù)處理較少,污染較小等特點(diǎn),已被廣大研究者用于土壤中微量元素的快速檢測(cè),為我國(guó)“精準(zhǔn)施肥”提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。本論文首先分析了土壤微量元素檢測(cè)的常規(guī)檢測(cè)方法,提出現(xiàn)有檢測(cè)方法存在的問(wèn)題。對(duì)于采用LIB... 

【文章來(lái)源】：安徽大學(xué)安徽省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

激光等離子體能級(jí)示意圖

安徽大學(xué)碩士學(xué)位論文9圖2.1激光誘導(dǎo)等離子體形成示意圖Figure2.1Schematicoflaser-inducedplasmaformation激光等離子體能級(jí)大致分為準(zhǔn)連續(xù)區(qū)、連續(xù)區(qū)、分立能級(jí)區(qū)三個(gè)，短脈沖激光停止對(duì)物體表面作用，高能量等離子體逐漸冷卻，自由電子主要以三種方式躍遷：束縛態(tài)-束縛態(tài)(Bound-bound)、自由態(tài)-自由態(tài)(Free-free)、自由態(tài)-束縛態(tài)(Free-bound)，即對(duì)應(yīng)激發(fā)輻射、軔致輻射、復(fù)合輻射。如圖2.2所示圖2.2激光等離子體能級(jí)示意圖Figure2.2Schematicdiagramoflaserplasmaenergylevels因?yàn)檐愔螺椛浜蛷?fù)合輻射有各種頻率，產(chǎn)生連續(xù)輻射干擾，不利于LIBS技術(shù)定量分析，由激發(fā)或者碰撞產(chǎn)生的具有高能量的激發(fā)態(tài)電子由高能級(jí)向低能級(jí)躍遷發(fā)射出的相對(duì)應(yīng)的分立特征光譜，該過(guò)程被稱為激發(fā)輻射，激發(fā)輻射產(chǎn)生線性光譜，代表原子或離子特征的線性光譜具有譜線展寬特性，而在實(shí)際實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)為分布在某段波長(zhǎng)內(nèi)的特征波峰，這些特征波峰能代表元素濃度是LIBS技術(shù)定量分析基矗圖2.3為實(shí)驗(yàn)中波長(zhǎng)在278nm~286nm間Mg元素的譜線分布。

第二章LIBS系統(tǒng)原理和SVM尋優(yōu)模型12上消除基體效應(yīng)和實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)誤差對(duì)于實(shí)驗(yàn)的影響，對(duì)于元素復(fù)雜的樣本檢測(cè)譜線特別豐富，元素間干擾較為嚴(yán)重，嚴(yán)重影響元素定量分析。以上三點(diǎn)限制了基于單變量定量分析元素含量的準(zhǔn)確性，為解決LIBS定量分析誤差大的難題提出了多變量定量分析法，如偏最小二乘法(PLS)、如多元非線性回歸(MNLR)、支持向量機(jī)(SVM)和主成分回歸等方法。2.2.1支持向量機(jī)回歸方法常用于解決分類問(wèn)題(SVC)和回歸問(wèn)題(SVR)的支持向量機(jī)(SVM)方法以統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論(SLT)為基矗統(tǒng)計(jì)分析方法多用于當(dāng)缺少理論模型，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析方法將無(wú)窮多的訓(xùn)練樣本為前提以大數(shù)定律為理論依據(jù)，故對(duì)于解決樣本數(shù)量準(zhǔn)確率得不到保證，至于那些小樣本數(shù)據(jù)，處理效果更是差別較大。本實(shí)驗(yàn)為44個(gè)土壤小樣本數(shù)據(jù)，為了取得較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，需要尋找一種適用于小樣本的數(shù)據(jù)處理模型。支持向量機(jī)(SVM)是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的數(shù)據(jù)分析方法，其主要核心思想是將原空間難以解決的問(wèn)題映射到多維空間進(jìn)行處理，尋求最優(yōu)超平面進(jìn)行劃分。2.2.2SVR算法原理Vapnik在解釋SVR算法模型時(shí)引入ε-不敏感誤差函數(shù)，如圖2.4所示：圖2.4ε-不敏感誤差函數(shù)圖Figure2.4ε-insensitiveerrorfunctiongraphε-不敏感誤差函數(shù)公式表達(dá)為：0|z|<ε()||zz其它L(2-7)注：Z為預(yù)測(cè)值與訓(xùn)練實(shí)際觀測(cè)值之差；ε為回歸帶寬直接決定模型準(zhǔn)確性。由于一維和高維空間SVR算法均間隔最大化，簡(jiǎn)單起見(jiàn)將一維向量作為描述SVR模型。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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