首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到15条相似文献,搜索用时 77 毫秒
1.
本文用人工神经网络法中的误差反传学习算法对色氨酸、酪氨酸混合体系的荧光光谱进行解析,提出了同时测定这两种氨基酸的计算分析方法。以pH=7.15的KH_2PO_4-K_2HPO_4的缓冲溶液为介质,用224nm为激发波长,在290~400nm的范围内,以14个特征波长处的荧光强度值作为网络特征参数,进行网络训练。网络训练了12次即达到误差精度要求(误差平方和小于0.1)。以同样方法对复合氨基酸注射液进行测定,通过训练好的网络进行色氨酸、酪氨酸含量的计算,相对误差分别为4.0%和2.6%。实验表明,该方法与现有的算法相比具有训练速度快、预测结果准确度高等特点。该方法与荧光法结合有望成为多组分分析的有效方法之一。  相似文献   

2.
本文应用人工神经网络原理 ,采用误差反向传播算法 ,对环境水样中的苯酚、间苯二酚和间氨基酚可以用分光光度法不经分离进行了同时测定。三种酚类的平均回收率分别为 98 0 % ,99 6 %和 99 7%。实验证明 ,反向传播 人工神经网络方法应用在本体系中进行结果校正 ,结果令人满意。  相似文献   

3.
双波长标准加入法同时测定苯酚和间苯二酚   总被引:4,自引:0,他引:4  
本文首次将双波长标准加入法应用于荧光分析中,并测定了复方雷索辛涂剂中的苯酚和间苯二酚。  相似文献   

4.
双波长线性回归光度法同时测定苯酚和间苯二酚   总被引:2,自引:1,他引:1  
对吸收峰严重重叠的苯酚和间苯二酚二组分体系同时测定进行了研究.在波长250~290 nm范围内,每隔0.5 nm测定苯酚和间苯二酚二组分体系的吸光度,选择280.5,273.5 nm作为测量波长,建立了双波长线性回归法测定二组分.按正交设计表L25(56)配置25组标准混合溶液,对苯酚和间苯二酚二组分进行线性回归;同时测定了模拟混合样的苯酚和间苯二酚二组分含量.测量结果表明,苯酚和间苯二酚二组分在模拟混合样和模拟复方雷锁辛涂剂处方配比中,分析结果相对误差小于5%.双波长线性回归法测定苯酚和间苯二酚二组分,测量体系稳定,结果可靠,提供了一种新的测量途径.  相似文献   

5.
应用人工神经网络原理,以Levenberg-marquardt back propagation(LM-BP)算法,对光谱严重重叠的邻苯二酚、问苯二酚和对苯二酚3组分进行同时测定。挑选283.5,279.5,276.5nm处3波长为3种苯二酚的测量波长,按正交设计表L25(5^6)配置25组标准混合溶液,对3种苯二酚进行训练,平均平方误差(MSE)达到最小值0.0831143;同时预测了模拟混合样本中的邻苯二酚、间苯二酚和对苯二酚含量,3种苯二酚异构体在低浓度时误差稍大,绝大部分分析结果相对误差小于5%,特别是对吸收光谱严重重叠的邻苯二酚、间苯二酚有令人满意的分析结果。  相似文献   

6.
随着海洋溢油问题的日益严重,多种遥感技术被用于海面溢油监测,其中激光诱导荧光(LIF)技术是目前被认为最有效的海面溢油探测技术之一。Hoge等基于LIF技术提出了一种利用拉曼散射光评估薄油膜厚度的积分反演算法并广泛应用于海面溢油探测,针对该算法存在误差较大的问题,提出一种融合拉曼散射光和荧光信号评估海面溢油厚度的反演算法。首先利用拉曼散射光信号反演油膜厚度,然后利用该反演结果计算获取溢油油品的荧光特征光谱,最后利用荧光信号反演油膜厚度。文中推导了利用荧光信号反演油膜厚度的算法,给出了油品荧光特征光谱的逼近算法,并给出了利用荧光信号反演油膜厚度的误差分析。通过实验对该方法进行了验证,选用原油和柴油为实验油品,以波长405 nm的激光作为激发光源,采集波长范围为420~700 nm,采集了海水的背景荧光和拉曼散射光信号、实验油品2,5,10和20 μm等不同厚度油膜的光谱信号。将采集数据分为训练集和测试集,利用训练集数据采用梯度下降法获取油品的荧光特征光谱,利用测试集数据分别采用积分拉曼法和该方法反演油膜厚度。采用积分拉曼法,原油不同厚度油膜反演结果的平均误差分别为12.6%,4.6%,4.4%和2.3%,柴油不同厚度油膜反演结果的平均误差分别为14.0%,7.0%,4.2%和3.6%;采用本文方法,原油不同厚度油膜反演结果的平均误差分别为2.5%,2.2%,1.2%和1.1%,柴油不同厚度油膜反演结果的平均误差分别为3.0%,2.4%,2.7%和1.6%。实验结果表明,2 μm油膜反演结果的误差降低最多,原油和柴油2 μm油膜的反演结果误差分别由12.6%和14.0%降低为2.5%和3.0%,其他厚度油膜反演结果的误差也有较大程度的降低,油膜厚度反演结果的误差均小于3%,采用本文算法可以有效提高油膜厚度反演结果的精度。  相似文献   

7.
基于BP神经网络的荧光光谱法农药残留检测   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对目前农药残留难以实现快速准确检测的问题,利用人工神经网络方法对啶虫脒农药残留测量中的荧光混合光谱进行分离,设计了能够快速检测固体表面啶虫脒农药残留量的荧光光谱测量系统。根据反向传播算法,应用三层人工神经网络原理,对荧光光谱严重重叠的啶虫脒和滤纸混合体系进行啶虫脒残留量检测。在340nm~400nm范围内,以20个特征波长处荧光强度值作为网络特征参数,经网络训练和测试,啶虫脒浓度为40mg/kg和90mg/kg的回收率分别为102%和97%,测定结果相对标准偏差分别为1.4%和1.9%。实验结果表明,BP神经网络辅助荧光光谱法测定滤纸上啶虫脒农药残留,具有网络训练速度快、检测周期短、测量精度高等特点。  相似文献   

8.
本文叙述了吸光度比值-导数光谱新方法的原理,研究了在普通分光光度计上用计算法完成吸光度比值导数运算、同时测定苯酚和间苯二酚含量的实验方法,取得了较为满意的结果。苯酚的回收率为99.4%~104.2%(n=25,RSD=1.1%),间苯二酚的回收率为97.1%~102.8%(n=25,RSD=1.6%)。  相似文献   

9.
人工神经网络-荧光光谱法同时测定维生素B1,B2,B6   总被引:6,自引:0,他引:6  
应用人工神经网络原理 ,以Levenberg MarquardtBP算法对荧光光谱严重重叠的维生素B1 ,B2 ,B6三组份混合体系同时进行了含量测定。在 390~ 5 2 0nm的范围内 ,以 15个特征波长处的荧光强度值作为网络特征参数 ,并通过均匀设计安排样本 ,经网络训练和计算得出维生素B1 ,B2 ,B6 三者的平均回收率分别为 99 86 % ,99 6 0 % ,99 4 9% ,测定结果的相对标准偏差各为 1 7% ,1 6 % ,1 7%。  相似文献   

10.
多元校正-紫外分光光度法同时测定苯酚和间苯二酚   总被引:1,自引:0,他引:1  
实验表明苯酚和间苯二酚分别在4--80μg/mL和4--80μg/mL范围内遵守朗伯一比耳定律,并且两者的吸光度具有较好的加和性,但二者在250--285nm范围内产生严重的相互干扰。本文利用多元校正中的偏最小二乘法对光谱严重重叠的苯酚和间苯二酚的混合物进行了同时测定,实现了不经分离同时测定混合试样中的苯酚和间苯二酚,并利用该方法测定了复方雷琐辛涂剂模拟试样,试验结果满意,这表明对于复杂的多组分测量体系,偏最小二乘法是一种较好的多元校正方法。  相似文献   

11.
人工神经网络用于光度法同时测定三组分染料混合物   总被引:3,自引:0,他引:3  
应用人工神经网络原理,以快速BP算法,对紫外可见吸收光谱严重重叠的三组分的染料溶液同时进行含量测定。在200~590nm的范围内,以7个特征波长处的吸收值作为网络特征参数,通过网络训练,复品红、结晶紫、藏红T的相对标准偏差分别为0.34%,0.67%,1.03%,三者的回收率在95.5%~104%之间。实验表明,该算法速度快,预测结果准确,可望用人工神经网络和光度法结合定量测定混合染料。  相似文献   

12.
王玉田  张艳林 《光子学报》2014,39(7):1330-1333
介绍了运用神经网络进行模式识别的基本原理,将主成分分析法和BP神经网络相结合,提出矿物油三维荧光谱鉴别方案,并进行了系统设计,建立了基本的模型框架.选取矿物油三维荧光谱的特征参量,组成原始特征向量,采用主成分分析法进行预处理,而后选取主成分运用BP神经网络实现油种鉴别.该方法减少了输入变量的维数,消除了各输入变量的相关性,同时简化了网络结构,提高了程序运行的速度.通过实例进行了分析,结果证明该方法有效地实现了矿物油三维荧光谱的油种鉴别,同时该系统也可用于其它物质的光谱识别技术领域.  相似文献   

13.
X-ray fluorescence (XRF) is widely applied as a mature nondestructive testing method, and appropriate improvement of quantitative analysis methods can improve the accuracy of XRF. Artificial neural network is an intelligent information processing system, its developments and application in XRF are reviewed, and representative models (back propagation, radial basis function, genetic algorithm artificial neural network, and others) are discussed in more details in overfitting, generalization, and algorithm efficiency. Potential directions of developing artificial neural network applied in XRF are proposed in this review as a further study.  相似文献   

14.
多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbon,PAHs)具有强致癌性,极大威胁着人类身体健康。因此,寻找一种高效、精确的多环芳烃浓度检测方法十分必要。采用FS920荧光光谱仪分析了苯并(k)荧蒽(BkF)、苯并(b)荧蒽(BbF)、苯并(a)芘(BaP)混合溶液的荧光光谱特性。发现在激发波长260~400 nm、发射波长300~500 nm范围内,混合溶液的荧光光谱重叠严重。当混合物浓度配比不同时,荧光特性也存在很大差异。针对光谱图不能直接反映混合物各组分浓度的特点,将人工蜂群(ABC)算法优化的径向基函数(RBF)神经网络应用于浓度检测中,对比分析普通RBF和ABC-RBF神经网络模型。结果表明,ABC-RBF神经网络模型预测误差相对较小,训练到95次时,均方差精度达到10~(-3)。BkF、BbF和BaP的回收率平均值分别为99.20%、99.12%和99.23%,证明此网络适用于检测多环芳烃溶液,为检测多环芳烃浓度提供了一种快速、有效的新方法。  相似文献   

15.
血清自体荧光光谱联合肿瘤标志物群在肺癌诊断中的价值   总被引:3,自引:0,他引:3  
血清自体荧光光谱可以反映血清中癌细胞在代谢过程中发生的异常改变而导致的血清中荧光物质的成分、含最及微环境的变化,可作为癌症辅助诊断的一种新方法.利用荧光光谱分析技术,探讨了肺癌、肺良性疾病以及正常人血清的荧光光谱的异同,建立了血清荧光光谱检测的方法.同时联合肿瘤标志物群CEA,NSE,SCC-Ag,CYFRA21-1和p16甲基化,并运用人工神经网络技术和Fisher线性判别分析法分别建立了肺癌的诊断预测模趔,并用ROC判别法对其预测结果进行比较.结果表明,荧光光谱联合肿瘤标志物建立的人工神经网络模型的预测效果优于单纯的荧光光谱神经网络模型,判别效果优于Fisher线性判别分析.  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号