分散式农村污水基于三维荧光光谱和紫外-可见全波段吸收光谱的“聚类-回归”COD预测模型

基于三维荧光光谱与有机物特征荧光峰之间的关系,提出利用三维荧光光谱进行聚类,再针对不同类的水样利用紫外-可见全波段吸收光谱数据建立COD预测模型的技术路线。比较分析了平行因子分析（PARAFAC）算法和荧光体积积分（FRI）算法两种不同的光谱分析方法,再使用模糊c-均值（FCM）算法进行聚类,并完成了不同类水样的COD预测模型的建立。研究的水样采集于江苏省常熟市周边的农村区域,样品均来自不同的分散式农村生活污水处理装置出水,共100个实验水样;将测得的水样三维荧光光谱数据经过去散射预处理后利用PARAFAC算法和FRI算法分别提取荧光特征数据;之后,利用FCM聚类算法进行相似性聚类;最后,利用偏最小二乘（PLS）算法建立水样的紫外-可见全波段吸收光谱和COD之间的回归和预测模型,并使用决定系数和均方根误差对模型的预测精度进行评价。研究结果表明：未分类、使用FRI、使用PARAFAC算法提取荧光特征信息后再预测的模型的平均决定系数R2分别为0.632,0.819和0.906;平均均方根误差RMSE分别为27.857,23.621和13.071。聚类后的回归和预测精度均得到显著提升,且使用PARAFAC算法提取荧光特征信息后再建模具有最高的预测精度,相比于未分类预测模型的R2提高了0.274。本研究提出的基于三维荧光光谱联合紫外可见全波段吸收光谱,采用“PARAFAC-FCM-PLS”组合算法构建的COD预测模型,可以有效的提高COD的预测精度,为高精度的水质在线监测提供了一种新的思路。     

PARAFAC法解析太湖水体DOM三维荧光光谱

采用平行因子法(PARAFAC法)对太湖水样溶解性有机质(DOM)三维荧光光谱进行解析。通过比较因子数分别为3,4和5时,PARAFAC模型的核一致函数、 激发和发射光谱误差平方和、 各水样模拟的三维荧光光谱和残差谱图等情况,选择因子数为3作为太湖水样DOM三维荧光光谱PARAFAC模型的最佳因子数。太湖水样DOM的3类主要荧光组分分别是类腐殖质荧光物质、 类色氨酸荧光物质、 类酪氨酸荧光物质。     

AdaBoost算法在矿井突水水源的荧光光谱识别中的研究

矿井突水是影响矿井安全生产的重要因素之一,如果矿井发生突水,能够快速、准确地判别突水水源类型是治理矿井突水灾害保证生产安全的重要环节,因此,建立一个能够快速识别矿井突水水源的模型具有重要的意义。水化学分析法作为在传统的矿井突水水源类型识别方法里应用最为广泛的识别方法,通过获得相应的pH值、离子浓度、电导率等参数,然后利用这些参数来建立突水水源的类型识别模型对矿井突水的类型进行判别。针对这种传统矿井突水水源识别方法在判别时间上耗时长和识别准确率低等不足,鉴于LIF技术具有分析速度快、灵敏度高等优点,提出了将线性判别分析（LDA）算法作为弱分类器的自适应提升（AdaBoost）算法用于激光诱导荧光（LIF）光谱识别矿井突水水源的新方法。用于实验的九种水样（每种水样各取50个样本）由淮南地区某矿的老空水、灰岩水以及按不同比例混合的老空水与灰岩水的七种混合水构成。将405 nm激光器发射的激光打入被测水体并采集荧光光谱数据,然后对采集到450组荧光光谱数据进行分析,取其中360组光谱数据（每种水样各40组）用作训练集,取剩余90组光谱数据用作测试集。分别选取三种算法针对水样的激光诱导荧光光谱的分类进行了建模并将三种结果进行对比。首先利用决策树算法对光谱进行分类识别,在节点个数为8时决策树对测试集的分类效果最好,分类准确率达到91.11%。然后针对决策树算法分类效果的不足,利用决策树算法作为弱分类器的AdaBoost算法,当选取节点个数为9的决策树作为弱分类器的时,对训练集的分类准确率为97.78%。最后针对基于决策树的AdaBoost算法的泛化性能不足和为了获得更好的分类效果,提出了基于LDA算法作为弱分类器的AdaBoost算法,在设置迭代次数为150后对水样光谱数据分类准确率可以达到100%。通过实验结果可以发现,集成学习算法的分类能力比传统的分类算法对水样的光谱的分类识别能力更强,相较于同为九个节点的决策树算法,采用节点数为9的决策树作为弱学习器的AdaBoost算法对测试集的分类准确率从88.89%提升到了97.78%,对训练集的分类准确率从99.72%提升到了100%;然后可以发现相对于使用决策树作为弱分类器的AdaBoost算法,采用LDA算法作为AdaBoost算法的弱分类器对水样的光谱的测试集的分类准确率从97.78%提升到了100%,对训练集的分类准确率达到100%,具有更好的识别效果,并且具有更好的泛化性能。实验结果证明采用Adaboost-LDA算法为激光荧光光谱的模式分类用于矿井突水水源的判别和预警是可行且有效的。     

三维荧光光谱结合组合算法在环境污染监测中的应用:油种鉴别与定量分析

针对油类污染物成分复杂,光谱重叠难以识别的问题,提出采用三维荧光光谱结合组合算法对油类污染物进行了定性和定量分析。荧光光谱中存在的瑞利散射对三维荧光光谱检测有较大影响,提出了缺损数据修复-主成分分析（MDR-PCA）方法对矿物油三维荧光光谱的瑞利散射进行处理,原理是单个荧光光谱激发发射矩阵符合双线性,可用主成分分析（PCA）法来解析。MDR-PCA法首先将荧光数据中的散射干扰数据全部扣除,之后利用主成分分析（PCA）迭代过程对扣除数据进行重构修复后补全数据。该方法在消除散射干扰的同时充分利用了荧光物质光谱矩阵中的有效信息。利用不同浓度的矿物油的激发-发射荧光光谱构建了三维数据。样品数据来源于柴油、汽油和煤油三种溶质的四氯化碳溶液。常用于三维荧光光谱数据分析的三线性分解算法有平行因子分析（PARAFAC）、交替三线性分解（ATLD）和自加权交替三线性分解算法（SWATLD）等。PARAFAC基于严格意义上的最小二乘原则,具有抗噪声强、模型稳定、微小预期误差等优点,可以实现三维数据阵列的最佳拟合,但该算法收敛速度较慢,对组分数敏感。ATLD算法通过提取对角主元和切尾奇异值求解广义逆,极大提高了收敛速度并降低了对组分数的敏感度,从而实现三线性分解。然而,取对角元时易使ATLD方法对噪声敏感。SWATLD算法既继承了对组分数不敏感、收敛速度快等优点,又降低了噪声水平的影响。但是在抗共线程度方面,SWATLD算法在抵抗共线性程度方面的能力较ATLD略有降低。基于此,论文根据三线性分解算法迭代过程中损失函数的变化,对迭代过程进行划分,提出了三线性迭代方法的组合算法（algorithm combination methodology, ACM）—将ATLD, SWATLD与PARAFAC组合在一起,充分发挥各算法的优点,实现二阶校正算法的优势互补。采用ACM算法对两组分及三组分矿物油样品的三维荧光光谱数据进行解析,并对三种矿物油的回收率进行了计算。柴油的回收率为97.08%,汽油的回收率为97.34%,煤油的回收率为97.25%。解析光谱和回收率表明,ACM算法能够实现油类污染物的种类识别及浓度测量。     

平行因子法分解成分分析在三维荧光光谱数据中的实现

系统分析了PARAFAC法解析立方阵数据的实现过程。以建立PARAFAC模型对湖泊水样三维荧光光谱数据进行荧光物质成分分解为例,通过对核心阵元素分布、核一致函数、模型谱图与原始谱图拟合程度以及拟分解成分物理意义的分析,确定PARAFAC法分解样品荧光物质成分的合理成分数,实现PARAFAC法对荧光物质成分的合理分解与识别。     

pH值对滇池水体溶解性有机质(DOM)光降解作用的影响

运用紫外光谱、三维荧光光谱技术结合平行因子分析法（PARAFAC）探讨了pH值对滇池水体环境中溶解性有机质（DOM）光化学降解特性（紫外光谱特征、荧光组分及其荧光强度）的影响。掌握了不同pH值条件下DOM光化学降解特性及其差异性,可为DOM的生物地球化学循环基础数据提供有利支撑,同时对富营养化湖泊水质改善和有效控制具有重要的启示作用。结果表明,在光降解发生过程中（0～30 d）,DOM被识别出具有三个主要荧光组分,分别为长波类富里酸组分C1（325,425 nm）,类蛋白类组分C2（295, 390 nm）和具有高芳香度特性的类腐殖质组分C3（260/350,360/450 nm）;pH值的变化对DOM光降解过程中的紫外光谱和三维荧光光谱特征均产生重要影响;当pH值从4.0增加到9.0,DOM的紫外吸光系数随pH值增大而增大,总荧光强度随pH值增加而逐渐下降;类蛋白组分C2从降解的第8天开始,其荧光强度也表现出随pH值增加逐渐下降的趋势,这表明高pH值能够促进水体DOM的光降解作用。鉴于pH值能够对DOM光降解过程及其紫外光谱和三维荧光光谱特征产生重要影响,研究认为,对比不同来源DOM（自然水体、DOM提取物等）的紫外光谱、三维荧光光谱和平行因子分析结果时,应监测并报告DOM溶液的pH值,pH值应尽量保持一致,以保证结果的可比性。     

平行因子法和区域积分法优选可溶性有机物三维荧光提取方法及时间

为明确DOM组分和总量的提取效果是否存在差异,及是否需要分别设置提取时间,选用常用的振荡和离心两种提取方式,根据高速离心机与恒温振荡箱的工作上限设置提取时间梯度,采用常用的光谱解析方法平行因子模型（PARAFAC）和荧光区域积分（FRI）分别表征设定时段内DOM组成特征的变化情况。通过对上述两种方法解析的组分进行相关性和主成分分析得出：使用FRI解析时类腐殖质组分与类蛋白质组分存在明显差异;PARAFAC分析类腐殖酸组分与类富里酸类组分存在明显差异,需要分别对总量和组分设置提取时间。以经济和提取组分分布稳定为原则,筛选出荧光区域积分值或最大荧光强度得分值（F_max）达到最大值的时间。结果显示,室温25 ℃下时,在离心处理下采用两种方法分析得出的DOM总量与各组分的最佳提取时间均为45 min;振荡处理下DOM总量、类腐殖酸、类富里酸、类色氨酸、类络氨酸和微生物代谢产物的最优提取时间分别为12, 21, 12, 12, 12和12 h,PARAFAC分析得出DOM总量、C1、C2、C3的最优提取时间分别为12, 21, 12和39 h。综上,两种提取方式各有优点,离心处理下组分与总量可采用同一提取时间。振荡处理下区域积分值与F_max呈现振荡大于离心,且变化幅度较小,提取效果较为稳定。研究成果可为在进行三维荧光光谱测量DOM时优化提取方案提供一定的参考,减小对后续研究产生的误差。     

KNN结合PCA在激光诱导荧光光谱识别矿井突水中的应用

矿井突水的迅速识别与分类对于井下水灾防治工作有着重要的意义。提出一种KNN结合PCA运用在激光诱导荧光光谱快速识别矿井突水水源中的新方法。利用激光器发射激光通过可浸入式探头射入水样,得到四种突水水样共80组荧光光谱数据,再分别对每组数据进行预处理,处理后的数据中每种水样取15组数据作为训练集,共60组,其余20组作为预测集。利用主成分分析(PCA)对数据进行处理,之后在主成分分析的基础上利用KNN算法进行分类识别。实验过程中,各预处理方法在主成分个数为2的情况下,进行KNN算法分类的正确率都达到100%。     

基于温度变量的四维荧光光谱的石油类污染物测定

三维荧光光谱结合多元校正分析对石油类污染物复杂多组分体系测定方法多谱图混叠,且易受到空白荧光和干扰物荧光影响降低了测定准确性。提出在三维荧光光谱中增加一维温度信息构造激发波长-发射波长-温度-样品（EEM-temperature data array）的四维荧光光谱数据阵列,应用四线性成分模型建立高维荧光光谱定性定量分析的方法。实验证明在15～25 ℃温度范围内,矿物油荧光光谱轮廓形状不随温度变化,而其强度随温度线性变化,满足四线性要求,这为构建四维荧光光谱发展高维数据的三阶校正提取更丰富的有效信息提供了可能。三阶校正不仅可以在干扰物共存的情况下对感兴趣组份进行定量测定,即具有“二阶优势”,还具有更高的选择性和灵敏性,可以对高共线性和背景干扰的重叠光谱表现更好的解析能力,即“三阶优势”。对0#柴油、97#汽油和机油为混合油待测组分,腐殖酸为水体干扰组分组成的复杂体系污染油样品为进行实验,得到的三维荧光光谱利用平行因子（PARAFAC）算法和交替惩罚三线性分解（APTLD）算法进行二阶校正分析,将三维荧光光谱在温度方向上堆叠构成增加温度维度的四维荧光光谱数阵,并将其利用四维平行因子算法（4-PARAFAC）和交替惩罚四线性分解（APQLD）算法进行三阶校正分析,比较,0#柴油、97#汽油和机油的预测结果表明增加了影响荧光光谱的温度因素构造的四维荧光光谱提高了有效信息提取能力,四维荧光光谱结合高阶校正算法能提高油种光谱识别和浓度精确检测,较传统的三维荧光光谱分析提高了回收率（recovery rate）和预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）,有利于石油类污染物的有效,准确,实时,绿色环保检测。同时指出了4-PARAFAC和APQLD算法各自的特点及其不同适用环境,为油类污染物检测具体情况提供算法选择依据。引入温度参量的四维荧光光谱结合三阶校正算法的检测技术较三维荧光光谱技术,在组分光谱定性分辨和浓度定量检测方面能对复杂体系油类污染物实现快速有效,绿色无污染地检测,实现“数学分离”更有效代替“化学分离”。     

獐子岛附近海域溶解有机物的荧光特征

利用平行因子分析(PARAFAC)模型对三维荧光光谱(EEMs)进行解析,研究了獐子岛附近海域不同季节荧光溶解有机物(DOM)荧光的组成特点及分布变化。调查水域在不同季节的DOM荧光组成基本一致,包含类腐殖质荧光组分C1(265/440nm),C2(410～450/520～550nm)和类蛋白荧光组分C3(230,280/330nm),且三者有很好的相关性,表明它们有着相同的来源或彼此间存在某种关系。各组分在不同季节不同水层的分布有在獐子岛周围海域荧光强度相对较大的共同点。通过对各组分与叶绿素a和盐度变化的关系研究发现,调查海区OM受现场浮游植物和人类生产活动的共同作用。分析结果有效的证明了EEMs与PARAFAC相结合对DOM荧光进行分析鉴别的可行性。     

基于FCM的煤矿突水激光诱导荧光光谱分析

快速识别煤矿突水水源类型对于矿井水害防治意义非凡。鉴于传统水化学方法水源识别耗时较长等诸多不足,提出了将模糊C均值聚类(FCM)算法和多维标度分析(MDS)用于激光诱导荧光光谱识别煤矿突水水源这一新思路。由于FCM算法在光谱分析和模式识别等方面都有着成功的应用,况且激光光谱具有时间响应快、灵敏度高、干扰小等优点,通过实时采集水样的荧光光谱数据,利用FCM和MDS对光谱数据分析后就可以辨别水样类型。以华东地区某矿的老空水和奥灰水以及按比例混合得到水样共7种(每种水样各20个样本)为实验材料,利用405 nm激光打入被测水体,一共采集了140组荧光光谱数据,随后选择合适的波长区间进行分析。取每种水样各15组共105组光谱数据用作训练集,其余35组光谱数据用作测试集。使用MDS建立七种不同水样的模型,再利用FCM算法进行聚类分析得到七种水样的簇中心,最后使用得到的簇中心对测试集进行验证。实验结果表明,不同水样的光谱图有着较大差异,选取合适的波长区间下的光谱数据,在MDS下选择维度为2,利用FCM算法对水样进行分类,全部140组样本的准确率是100%。     

三维荧光结合平行因子分析在东海溶解有机物研究中的应用

利用三维荧光光谱（EEMs）结合平行因子分析（PARAFAC）,研究了东海夏、秋两季溶解有机物（DOM）的荧光组分特征,并对其种类、分布和来源进行了分析和讨论。共识别出三个荧光组分,分别为类蛋白荧光组分C1（235, 280/330）、陆源或海源类腐殖质组分C2(255, 330/400)以及陆源类腐殖质组分C3（275, 360/480）。两个类腐殖质组分C2和C3之间呈显著正相关,表明他们有相同的来源或在结构上存在某种联系。三组分在两个季节不同水层的分布总体呈现近岸高,远海低的特点。各组分与叶绿素a和盐度的关系表明调查海域的DOM受现存浮游植物的直接影响很小,夏季长江输入是长江口三组分的重要来源,而秋季受长江输入的影响减弱。本研究显示了三维荧光与平行因子分析相结合在海洋溶解有机物的研究中具有很好的应用前景。     

三维荧光偏导数光谱结合平行因子算法对石油类混合油液的检测

石油类混合油液的组分检测是三维荧光光谱领域重要的研究内容,由于实际获得的混合油液三维荧光光谱数据存在不同组分光谱重叠严重、数据三线性较差等问题,通过平行因子算法解析时,会出现解析谱与标准谱差异过大或者不能正确判断油种的情况。在验证三维荧光偏导数光谱应用平行因子算法具有可行性的基础上,将三维荧光偏导数光谱与平行因子算法结合,能够提高平行因子算法得到的混合油解析谱与标准谱的拟合程度,实现石油类混合油液组分的准确检测。首先,以十二烷基硫酸钠（SDS）溶液作为溶剂,配制航空煤油、润滑油不同浓度的纯油溶液各15份,将航空煤油、润滑油按照不同浓度比配制9份混合油溶液;并利用FS920荧光光谱仪得到39份三维荧光光谱数据。然后,对三维荧光光谱数据进行预处理：通过扣除空白法去除拉曼散射,并将瑞利散射区域扣除,再利用分段三次hermite插值方法对扣除区域进行插值;利用小波变换阈值去噪法去除光谱数据中的高频噪声,得到预处理完成后的三维荧光光谱数据。最后,利用Savitzky-Golay拟合求导方法求三维荧光光谱的一阶偏导数光谱,并利用平行因子算法对三维荧光光谱和三维荧光偏导数光谱进行解析。将解析谱与纯油标准谱进行比较,实验结果表明：利用平行因子算法对混合油液的三维荧光光谱进行解析时,得到的润滑油解析结果较好,但航空煤油的解析结果存在较大问题。而三维荧光偏导数光谱经平行因子算法解析后,在保证润滑油解析结果的同时,显著提高了航空煤油的解析结果：航空煤油解析谱与标准谱之间的相关系数提升了12.0%（发射光谱）、6.7%（激发光谱）,均方根误差减少了70.4%（发射光谱）、20.6%（激发光谱）。在三维荧光光谱数据三线性较差的情况下,三维荧光偏导数光谱结合平行因子分析方法优于三维荧光光谱结合平行因子分析方法,实现了对混合油液组分准确检测的目的。     

RF-CARS结合LIF光谱用于矿井涌水的预测评估

快速且准确识别矿井涌水水源对于防范煤矿水灾事故有着重大的研究意义。利用激光诱导荧光(LIF)光谱融合智能分类算法进行矿井涌水水源识别打破了传统水化学方法耗时过长等不足,具有灵敏度高、响应速度快等特点;然而目前这些已使用的算法仅能依靠分类准确率定性判别不同矿井涌水水样的种类。把随机森林(RF)算法和竞争性自适应重加权(CARS)算法相结合,基于激光诱导荧光的水样荧光光谱数据建立偏最小二乘回归(PLSR)模型来预测不同矿井涌水的含量,实现水样的定量评估。首先,采集300组以老空水为基础混入不同含量砂岩水的矿井涌水样本,将采集到的水样按4∶1比例随机划分成校正集和预测集,校正集共240组用于建立回归模型,预测集共60组用于预测不同水样,搭建激光诱导荧光涌水光谱系统完成光谱数据的获取并生成荧光光谱图。然后分别通过S-G卷积平滑法和Lowess平滑法对原始荧光光谱进行去噪处理,发现处理后的荧光光谱较原始光谱更为分散,适合光谱分析,对比了两种去噪方法的预测精度,选择Lowess平滑法作为最终去噪方法。接着采用RF算法约简去噪后属性重要度较低的光谱属性,依据最优回归模型的性能选择约简出的223个属性再用于CARS算法的二次属性精简,根据CARS算法采样过程中交叉验证均方根误差值最小原则选择出的77个属性光谱数据建立PLSR模型。最后与全光谱、其他变量选择方法、不同回归模型相比, RF-CARS算法属性精简效果最好,较全光谱建模,属性由2 048个减少到77个,模型预测集判定系数R■由0.991 4增长到0.996 7,预测均方根误差RMSEP由0.029 4减少到0.018 3,预测精度得到提升,其余评估指标也相对较好。实验结果表明, RF-CARS结合激光诱导荧光光谱可快速、精准预测矿井涌水,精简出的光谱属性用来建立回归模型,为实现矿井涌水含量的实时定量评估提供了一定的理论保障。     

激光诱导荧光探测水体中溶解有机物浓度

用Nd∶YAG激光器的三倍频355 nm光作为激发光源，根据激光诱导荧光（LIF）方法激发并探测污染水体的荧光光谱.通过对荧光光谱的分析处理研究归一化荧光强度，即450 nm处水中溶解有机物（DOM）峰与405 nm处水的拉曼峰的比值，反演溶解有机物浓度.用商品腐殖酸和去离子水配置成已知浓度的溶液代替标准DOM溶液进行标定，得到回归方程.结果证明，DOM的归一化荧光强度与水体中DOM浓度有较好的线性关系，因此LIF方法是对大面积水域水质进行动态遥测的较理想方法.     

南漪湖叶绿素a浓度荧光反演算法研究

叶绿素a（Chlorophyll-a, Chl-a）浓度是监测浮游植物和水质状况的代表性指标，对湖泊富营养化评价具有重要意义。为了探求南漪湖多时相的Chl-a浓度高光谱特征及反演方法，选取2020年—2021年间南漪湖8次走航式水体实验同步采集的98组高光谱数据和Chl-a浓度数据，分析不同Chl-a浓度条件下南漪湖实测光谱的变化特征，同时考虑水质组分变化和采样时间变化对光谱的影响，提取能反映Chl-a浓度信息的特征波段。然后引入峰谷距离法、荧光基线高度法、峰面积法和基于峰面积法改进的谷上峰面积法共同反演南漪湖Chl-a浓度，并利用5折交叉验证法比较不同反演算法的优劣。研究结果表明：（1）随着Chl-a浓度的增大，荧光峰位置向红外方向移动，Chl-a吸收谷和荧光峰分别有加深和升高的趋势，峰谷差异更加明显，荧光峰附近谱段能够有效反映Chl-a浓度变化；（2）利用5折交叉验证法将样本分为5组，依次作为验证集进行建模，对于不同组别的验证集各方法的RMSE和 MAPE极差平均值分别为0.437 5 μg·L-1和28.27%，可见样本建模集与验证集的选取会显著影响精度评价结果，5折交叉验证的方法可以减小上述误差，在样本范围内最大程度地比较出各方法的优劣；（3）结合Chl-a浓度吸收谷极小值处水平切线提出的谷上峰面积法取得了最优的反演结果，其验证精度分别为R2=0.756 7，RMSE=1.653 1 μg·L-1，MAPE=40.77%，相较于峰谷距离法、荧光基线高度法和峰面积法精度均有提升，为叶绿素a浓度荧光反演提供了新的思路。     

三维荧光光谱结合组合算法在环境污染监测中的应用：油种鉴别与定量分析（英文）

针对油类污染物成分复杂,光谱重叠难以识别的问题,提出采用三维荧光光谱结合组合算法对油类污染物进行了定性和定量分析。荧光光谱中存在的瑞利散射对三维荧光光谱检测有较大影响,提出了缺损数据修复-主成分分析(MDR-PCA)方法对矿物油三维荧光光谱的瑞利散射进行处理,原理是单个荧光光谱激发发射矩阵符合双线性,可用主成分分析(PCA)法来解析。MDR-PCA法首先将荧光数据中的散射干扰数据全部扣除,之后利用主成分分析(PCA)迭代过程对扣除数据进行重构修复后补全数据。该方法在消除散射干扰的同时充分利用了荧光物质光谱矩阵中的有效信息。利用不同浓度的矿物油的激发-发射荧光光谱构建了三维数据。样品数据来源于柴油、汽油和煤油三种溶质的四氯化碳溶液。常用于三维荧光光谱数据分析的三线性分解算法有平行因子分析(PARAFAC)、交替三线性分解(ATLD)和自加权交替三线性分解算法(SWATLD)等。PARAFAC基于严格意义上的最小二乘原则,具有抗噪声强、模型稳定、微小预期误差等优点,可以实现三维数据阵列的最佳拟合,但该算法收敛速度较慢,对组分数敏感。ATLD算法通过提取对角主元和切尾奇异值求解广义逆,极大提高了收敛速度并降低了对组分数的敏感度,从而实现三线性分解。然而,取对角元时易使ATLD方法对噪声敏感。SWATLD算法既继承了对组分数不敏感、收敛速度快等优点,又降低了噪声水平的影响。但是在抗共线程度方面, SWATLD算法在抵抗共线性程度方面的能力较ATLD略有降低。基于此,论文根据三线性分解算法迭代过程中损失函数的变化,对迭代过程进行划分,提出了三线性迭代方法的组合算法(algorithm combination methodology, ACM)—将ATLD, SWATLD与PARAFAC组合在一起,充分发挥各算法的优点,实现二阶校正算法的优势互补。采用ACM算法对两组分及三组分矿物油样品的三维荧光光谱数据进行解析,并对三种矿物油的回收率进行了计算。柴油的回收率为97.08%,汽油的回收率为97.34%,煤油的回收率为97.25%。解析光谱和回收率表明, ACM算法能够实现油类污染物的种类识别及浓度测量。     

荧光光谱结合校正算法测定混合色素溶液中各组分的浓度

应用英国Edinburgh公司生产的FLS920P荧光光谱仪实验测定了诱惑红、日落黄和亮蓝三种合成食品色素混合溶液的三维荧光光谱,将荧光光谱数据应用化学计量学中的平行因子分析(PARAFAC)和交替三线性分解(ATLD)二阶校正算法进行计算处理,对混合合成食品色素溶液中各组分进行了定性和定量检测。应用核一致诊断法,确定主成分数为3。PARAFAC算法解析后的回收率分别为98.75%±8.9%,97.22%±2.9%和99.00%±2.9%,ATLD算法解析后的回收率分别为99.78%±5.9%,92.52%±5.5%和97.23%±5.8%。结果表明,两种方法都可以用于三个组分的直接快速测定,PARAFAC算法更稳定,更具优势。     

无监督学习AE和MVO-DBSCAN结合LIF在煤矿突水识别中的应用

快速准确的识别突水类型和突水来源对煤矿安全开采具有重要意义,激光诱导荧光（LIF）技术在检测中具有快速性和灵敏性,将LIF应用于煤矿突水的检测,再结合模式识别算法,可快速识别出突水来源。目前用于识别水样光谱的算法过于依赖预先建立的水样光谱数据库,当突水水源不在该库中时,易引发误识别。无监督学习算法DBSCAN在聚类时不需样本集的标签和类别信息,能降低对未知类别的误识别,因此把DBSCAN算法用于突水的激光诱导荧光光谱识别,并将MVO用于DBSCAN的参数寻优,省去繁琐的人工参数寻优过程。实验中,从谢桥煤矿采水点获取四个水样,利用像素为2 048的USB2000+光谱仪采集水样的荧光光谱,每种水样采集30组光谱数据。首先,利用无监督学习算法自动编码器(AE)对原始光谱数据降维,以减少光谱数据中冗余信息对聚类的影响,设计的AE的结构是介于浅层和深层之间的多层网络模型,可将原始光谱数据降到2维;为使降维模型具有稀疏性,在传统的AE算法中加入一个Dropout层,由实验可知,加入Dropout层后的降维模型具有较快的收敛速度。将多元宇宙优化(MVO)算法用于DBSCAN参数寻优,在参数寻优过程中,DBSCAN对降维后的水样光谱识别率最高为97.5%,此时参数所对应的取值范围为[0.023 66 0.040 65];为验证AE对水样光谱数据降维的有效性,把归一化后的未降维的光谱数据用于DBSCAN聚类识别,DBSCAN对原始水样光谱的识别率最高为95%,比降维后的后水样光谱识别率低了2.5%,结果表明,使用AE降维光谱数据,可提高DBSCAN对不同光谱的识别率。最后,用监督学习算法K最近邻(KNN)识别降维后的水样光谱,将识别结果和无监督学习算法DBSCAN的识别结果对比,其中训练集选用三种水样,测试集使用四种水样;在测试集中,监督学习算法只能准确地识别训练集所包含的水样类别,但把训练集没有的类别全部识别错误,而DBSCAN能准确的识别出训练集中没有的水样光谱。非线性降维算法AE能实现对高维的水样光谱数据降维,把MVO-DBSCAN用于煤矿突水水源的LIF光谱识别,可有效降低因矿井水源光谱数据库建立不完备而引起的误识别。     

荧光光谱结合校正算法测定混合色素溶液中各组分的浓度（英文）

应用英国Edinburgh公司生产的FLS920P荧光光谱仪实验测定了诱惑红、日落黄和亮蓝三种合成食品色素混合溶液的三维荧光光谱,将荧光光谱数据应用化学计量学中的平行因子分析(PARAFAC)和交替三线性分解(ATLD)二阶校正算法进行计算处理,对混合合成食品色素溶液中各组分进行了定性和定量检测。应用核一致诊断法,确定主成分数为3。PARAFAC算法解析后的回收率分别为98.75%±8.9%,97.22%±2.9%和99.00%±2.9%,ATLD算法解析后的回收率分别为99.78%±5.9%,92.52%±5.5%和97.23%±5.8%。结果表明,两种方法都可以用于三个组分的直接快速测定,PARAFAC算法更稳定,更具优势。