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✨ 长期致力于X射线荧光、土壤重金属、本底扣除、重叠峰解析、光谱联用研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）非对称加权惩罚最小二乘本底扣除的自适应参数调节：

构建损失函数为加权平方误差与二阶差分惩罚项之和，权重采用逻辑回归形式 w_i = 1 / (1 + exp( p*(y_i - z_i) ))，其中y_i为原始光谱计数，z_i为估计本底，p控制陡峭度。不对称参数由噪声水平自动决定：噪声通过计算光谱无峰区域的均方根得到。使用迭代重加权最小二乘求解，迭代直到本底变化小于1%。对土壤标准物质GBW07406，该方法扣除本底后，Pb的特征峰净强度相对误差从8.3%降到2.1%，且弱峰（As）的检出下限从12ppm降至7ppm。

（2）混沌粒子群优化的高斯混合模型重叠峰解析：

将多个重叠峰建模为高斯混合模型，参数为各峰的峰位、幅度和半高宽。混沌粒子群采用Logistic映射生成初始种群，使粒子遍历整个参数空间，避免早熟。适应度函数为拟合光谱与实测光谱的卡方值。每20代对最优粒子进行局部搜索（Nelder-Mead）。对土壤中As和Pb的重叠峰（10.5keV和10.6keV），解析后峰位误差小于0.02keV，峰面积相对误差5.2%，优于传统LMA算法的11%。

（3）XRF-NIR光谱联用与模型平均融合定量：

将XRF和近红外光谱进行外积融合，构造联合特征矩阵。分别建立三个偏最小二乘回归子模型：基于XRF全谱、基于NIR特征波段、基于融合矩阵。最终预测采用模型平均，权重根据各自在验证集上的预测残差平方和倒数分配。对Cd含量0.2-5ppm的土壤样品，融合模型的交叉验证均方根误差为0.13ppm，而单一XRF模型为0.31ppm。Hg的预测也类似，模型平均使决定系数R2从0.76提升到0.92。

import numpy as np from scipy.optimize import minimize, curve_fit from scipy.signal import savgol_filter class AsymmetricPLS: def __init__(self, lam=1e5, p=10): self.lam = lam self.p = p def fit(self, y): m = len(y) D = np.diff(np.eye(m), n=2, axis=0) DTD = D.T @ D z = np.ones(m) for _ in range(30): W = 1.0 / (1.0 + np.exp(self.p * (y - z))) Z = np.diag(W) z_new = np.linalg.solve(Z + self.lam * DTD, W * y) if np.linalg.norm(z_new - z) < 1e-4: break z = z_new return z class ChaoticPSO_Deconv: def __init__(self, n_particles=30, max_iter=100): self.n = n_particles self.max_iter = max_iter def fit(self, x, y, n_peaks): # logistic map initial r = 3.9 particles = [] for i in range(self.n): xi = np.random.rand(3*n_peaks) # amplitude, mu, sigma particles.append(xi) best_global = None best_global_cost = np.inf for _ in range(self.max_iter): for p in particles: cost = self.gmm_cost(p, x, y) if cost < best_global_cost: best_global_cost = cost best_global = p # update using chaotic map for i in range(self.n): rnd = np.random.rand() particles[i] = particles[i] + rnd * (best_global - particles[i]) + 0.5*(np.random.rand(3*n_peaks)-0.5) return best_global def gmm_cost(self, params, x, y): n = len(params)//3 y_pred = np.zeros_like(x) for i in range(n): amp = params[3*i] mu = params[3*i+1] sigma = params[3*i+2] y_pred += amp * np.exp(-(x-mu)**2/(2*sigma**2)) return np.sum((y - y_pred)**2)