基礎金屬	銅電解銅銅精礦銅管銅棒廢銅銅排銅合金精銅桿再生銅桿銅板帶鋁鋁土礦氧化鋁電解鋁鋁輔料鋁棒鋁合金錠廢鋁鋁桿鋁型材鋁板卷鉛鉛精礦鉛錠鉛蓄電池再生精鉛還原鉛廢鉛蓄電池鉛合金鋅鋅精礦電解鋅鋅合金氧化鋅鋅粉錫錫精礦錫錠錫材
稀貴金屬	稀土稀土礦稀土氧化物稀土金屬釹鐵硼小金屬銻鉍銦鍺鎵硒鉭鋯貴金屬白銀
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華東	上海上海保稅區(qū)江蘇南京無錫徐州常州蘇州南通連云港淮安鹽城揚州鎮(zhèn)江泰州宿遷南京港宜興浙江杭州寧波溫州紹興湖州嘉興金華衢州臺州麗水舟山安徽合肥蕪湖蚌埠淮南馬鞍山淮北銅陵安慶黃山阜陽宿州滁州六安宣城池州亳州福建福州廈門漳州泉州三明莆田南平龍巖寧德江西南昌九江上饒撫州宜春吉安贛州景德鎮(zhèn)萍鄉(xiāng)新余鷹潭山東濟南青島淄博棗莊東營煙臺濰坊濟寧泰安威海日照濱州德州聊城臨沂菏澤萊州港龍口港黃島前灣港董家口港日照港青島港威海港煙臺港鄒平萊蕪
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基于分段智能優(yōu)選的譜圖化學計量學解析方法

889 編輯：管理員來源：中冶有色技術網

2023-03-19 06:57:49

本發(fā)明涉及一種基于分段智能優(yōu)選的譜圖化學計量學解析方法，本發(fā)明采用所有樣品譜圖和化驗分析數據并智能優(yōu)選條件建立主模型的基礎上，將建模所用的樣品按照物性數據排序后根據性質分布特點分成若干段，每一段通過智能算法優(yōu)選出最佳的譜圖預處理方法及建模所用譜圖區(qū)域等條件，從而在每一段內分別建立該指標的分模型，進而提高分析結果的準確性。另外還可以樣品按照物性數據排序后根據性質分布特點，將種類或結構相似、性質相近的樣品化為一類，并將該段范圍內樣品譜圖和數據在智能優(yōu)選預處理方法、建模區(qū)域等條件后，建立相應的分段模型；按性質分布特點進行分段后，可將種類或結構相似的樣品劃分為一類，在智能優(yōu)選條件后建立單獨的分模型，可有效解決現有快評分析方法物性變化范圍較大時分析模型準確性不高的問題。

聲明：

“基于分段智能優(yōu)選的譜圖化學計量學解析方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)