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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了一种基于便携式光谱数据优化模型的砷离子浓度分析方法，属于机器学习与环境交叉技术领域。方法包括以下步骤：S1、配置若干组不同浓度的砷离子溶液，并获取所述砷离子溶液的光谱图数据；S2、对所述光谱图数据进行预处理，得到样本数据；S3、采用所述样本数据训练回归模型，得到训练后的回归模型；训练后的回归模型用于进行砷离子浓度预测；S4、对待预测砷离子浓度的光谱图数据进行预处理，将预处理后的待预测砷离子浓度的光谱图数据输入训练后的回归模型，得到砷离子浓度预测结果。本发明实现了DBD发射光谱仪高效，快速，便携式的高精确度定性定量检测分析。
主权项：1.一种基于便携式光谱数据优化模型的砷离子浓度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、配置若干组不同浓度的砷离子溶液，并获取所述砷离子溶液的光谱图数据；S2、对所述光谱图数据进行预处理，得到样本数据；S3、采用所述样本数据训练回归模型，得到训练后的回归模型；训练后的回归模型用于进行砷离子浓度预测；S4、对待预测砷离子浓度的光谱图数据进行预处理，将预处理后的待预测砷离子浓度的光谱图数据输入训练后的回归模型，得到砷离子浓度预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种基于便携式光谱数据优化模型的砷离子浓度分析方法
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