激光与光电子学进展, 2020, 57 (19): 193002, 网络出版: 2020-09-23   

基于激光诱导击穿光谱与径向基函数神经网络的铝合金定量分析 下载: 800次

Quantitative Analysis of Aluminum Alloy Based on Laser-Induced Breakdown Spectroscopy and Radial Basis Function Neural Network
作者单位
南京航空航天大学机电学院, 江苏 南京 210001
引用该论文

潘立剑, 陈蔚芳, 崔榕芳, 李苗苗. 基于激光诱导击穿光谱与径向基函数神经网络的铝合金定量分析[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(19): 193002.

Lijian Pan, Weifang Chen, Rongfang Cui, Miaomiao Li. Quantitative Analysis of Aluminum Alloy Based on Laser-Induced Breakdown Spectroscopy and Radial Basis Function Neural Network[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(19): 193002.

引用列表
1、 钛合金的激光诱导击穿光谱快速分类光子学报, 2022, 51 (4): 0430001
2、 一种用于激光焊接参数运算的可配置型BP神经网络计算加速器激光与光电子学进展, 2022, 59 (2): 0214001

潘立剑, 陈蔚芳, 崔榕芳, 李苗苗. 基于激光诱导击穿光谱与径向基函数神经网络的铝合金定量分析[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(19): 193002. Lijian Pan, Weifang Chen, Rongfang Cui, Miaomiao Li. Quantitative Analysis of Aluminum Alloy Based on Laser-Induced Breakdown Spectroscopy and Radial Basis Function Neural Network[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(19): 193002.

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