Der Artikel basiert auf der XRF-Spektroskopietechnologie und erstellt quantitative Erkennungsmodelle für die Gehalte an Schwermetallen im Boden (Cu, Zn, As, Pb, Cr) durch das Sammeln von Röntgenfluoreszenzspektralwerten von 87 vorbereiteten Bodenproben. Zunächst wurde eine Variablenauswahl mit dem iterativen Informationserhaltungsalgorithmus (IRIV) durchgeführt, anschließend in Kombination mit dem geführten Soft-Threshold-Algorithmus (BOSS) unter Verwendung der Frequenzauswahlstrategie die Häufigkeit jeder Variable ermittelt, wobei Variablen mit einer Frequenz von 30 oder 35 Mal oder mehr als endgültige Eingaben für den Aufbau eines partiellen kleinsten Quadrate (PLS)-Modells ausgewählt wurden. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass der IRIV-BOSS-Algorithmus mit Frequenzauswahlstrategie die Vorhersagegenauigkeit effektiv verbessert; die Bestimmtheitsmaße für Cu, Zn, As, Pb, Cr im Testdatensatz betrugen jeweils: 0,9948, 0,9907, 0,9967, 0,9938, 0,9942, und die Anzahl der optimierten charakteristischen Wellenlängen betrug jeweils: 69, 53, 60, 51, 67. Der IRIV-BOSS-Algorithmus basierend auf der Frequenzauswahlstrategie kann effektiv störende Variablen entfernen und gleichzeitig Schlüsselinformationen erhalten, die Vorhersagegenauigkeit des Modells verbessern und bietet theoretische Unterstützung und praktischen Wert für die Anwendung der XRF-Technologie in der quantitativen Analyse von Schwermetallen im Boden.

Röntgenfluoreszenzspektroskopie;Schwermetalle im Boden;Wellenlängenauswahl;iterativer Informationserhaltungsalgorithmus;geführter Soft-Threshold-Algorithmus