直接荧光光度法同时测定水中痕量的1-萘酚、2-萘酚

基于1-萘酚、2-萘酚荧光光谱扫描时激发波长与发射波长所存在的差异,建立了一种利用荧光光度法同时检测痕量的1-萘酚、2-萘酚的方法。文章综合考虑了pH值、温度、表面活性剂等因素对目标物检测的影响,同时研究了类似有机物和无机离子对本方法的干扰情况。与传统方法相比,该方法无需采用复杂的预处理步骤,无需昂贵的仪器设备,方法简单、快速,精密度和准确度高,对1-萘酚、2-萘酚的相对标准偏差(RSD)分别为1.26 %和1.45%;检出限均为8.6×1 0-3ng·mL-1;该法用于合成样品和模拟的环境水样中1-萘酚、2-萘酚的同时测定,当1-萘酚2-萘酚比在1∶19～19∶1之间时,实验结果满意,回收率在95%～105%之间。说明本方法简单,灵敏,结果可靠,可用于环境水样中1-萘酚,2-萘酚的同时检测。     

三维荧光光谱结合PCA-SVM对几种浓香型白酒的鉴别

提出一种利用三维荧光光谱技术鉴别不同品牌浓香型白酒的方法。运用FLS920荧光光谱仪测量了七个不同品牌浓香型白酒的三维荧光光谱,不同品牌浓香型白酒的荧光光谱特征相似,仅凭荧光特征参数较难区分。采用求偏导和小波压缩相结合的数据预处理方法,求解光谱数据中每一激发波长下,荧光强度对发射波长的一阶和二阶偏导数,选取db7紧支撑正交小波对数据进行压缩,选择4尺度分解后的近似系数作为新的数据矩阵,然后做主成分分析(PCA)。将提取的主成分作为支持向量机(SVM)的输入,并利用K-fold交叉验证的方法寻找支持向量机的最优参数c和γ,建立不同品牌白酒的分类鉴别模型。从每个品牌白酒中随机选取14个样本,共98个样本组成训练集,其余的42个样本组成预测集。分别比较了数据不求偏导,对数据求一阶偏导和二阶偏导的预处理后对鉴别模型的影响。结果表明：三维荧光光谱经过二阶偏导的预处理后,结合主成分分析和支持向量机能很好地实现不同品牌浓香型白酒的分类鉴别,模型的准确率为98.98%,预测集的准确率为100%。该方法具有简单,快速,成本低的优点,可为中国白酒的检测和鉴别技术的发展提供帮助。     

三维荧光光谱结合稀疏主成分分析和支持向量机的油类识别方法研究

石油污染的出现,导致生态环境遭到破坏。因此,油类识别方法的研究对于环境的保护具有重要意义。采用荧光光谱法获得石油光谱数据,并对其进行预处理,再通过降维方法来提取特征信息,最后利用模式识别算法进行分类,从而可以实现对油类的定性分析,因此研究一种更高效的数据降维方法以及识别分类算法极其重要。基于三维荧光光谱技术,利用稀疏主成分分析（SPCA）对FS920光谱仪测得的荧光光谱数据进行特征提取,再利用支持向量机（SVM）算法对提取的特征数据进行分类识别,获得了一种更加高效的油类识别方法。首先,利用海水和十二烷基硫酸钠（SDS）配制成浓度为0.1 mol·L-1的胶束溶液,将其作为溶剂配制柴油、航空煤油、汽油以及润滑油各20种不同浓度的溶液;然后,利用FS920光谱仪测得样本溶液的三维荧光光谱数据,对得到的光谱数据进行预处理;最后,对预处理后的数据分别利用SPCA和主成分分析（PCA）进行特征提取,再利用SVM和K最近邻（KNN）两种模式识别算法对特征向量进行分类,最终得到四种模型PCA-KNN,SPCA-KNN,PCA-SVM以及SPCA-SVM的分类结果。研究结果表明,由四种模型得到的分类准确率分别为85%,90%,90%和95%,其中,在同种分类算法中,利用SPCA进行特征提取得到的分类准确率均比PCA的准确率高5%,因此可知,SPCA的稀疏性具有突出主要成分的作用,在提取光谱特征时能够减小非必要成分的影响,并且载荷矩阵的稀疏化可以去除变量之间的冗余信息,优化降维特征信息,为后续分类提供更有效的数据特征信息;在同种特征提取算法下,利用SVM算法进行分类得到的分类准确率均比KNN算法得到的准确率高5%,表明SVM算法在分类中更具有优势。因此,本文利用三维荧光光谱技术结合SPCA和SVM算法,实现了对石油的准确识别与分类,为今后对石油污染物的高效检测提供了新思路。     

基于支持向量机的非线性荧光光谱的识别

提出将支持向量机网络应用于含不同浓度杂质气体的非线性荧光光谱的识别。由于原始光谱数据的光谱通道数目很大,首先用小波变换去噪压缩,然后采用主成分分析方法对光谱信息进行连续两次的特征提取。在保持原光谱数据主要信息基本不变的情况下,将数据维数由3979压缩到514(小波变换)并提取9个主成分。这样,不仅减少了网络的输入维数,而且加快了网络的训练速度。实验结果表明,无论对训练样本还是未学习过的测试样本,其正确识别率均可达到100%。网络的训练和测试速度较快,可以更有效地应用于大气杂质气体的实时监测。     

拉曼光谱技术的汽油组分含量测定

为实现汽油中所含组分含量的快速测定,对93号、97号汽油,芳烃、烯烃、苯、甲醇、乙醇等几类物质,以及往汽油中添加几类物质后的410个汽油混合物进行拉曼光谱检测。将获取的原始拉曼光谱经过有效波段提取、平滑去噪、基线扣除、数据归一化等一系列预处理过程,最终提取出每个汽油混合样品光谱中所含的33个特征峰信息,依据现行的国标检测方法,以气相色谱法测定的汽油中各组分含量值为基础,结合化学计量学多重回归分析方法,建立了汽油组分含量测定模型。经过比较,使用多输出最小二乘支持向量回归机(MLS-SVR)建立的模型优于偏最小二乘(PLS)模型。MLS-SVR模型对汽油中芳烃、烯烃、苯、甲醇、乙醇测定精度均较好,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.27%,0.30%,0.16%, 0.17%, 0.12%;相应的相关系数(r)为0.999 2,0.998 4,0.998 5,0.992 6,0.996 8。通过对未知混合汽油样品的测定,证明了该方法具有较好的推广预测精度,预测均方根误差不超过0.5%,能够满足工业中的测量需求。拉曼光谱结合多输出最小二乘支持向量机为汽油组分测定提供了一种高精确、快捷、方便的测定方法。     

基于近红外光谱技术与支持向量机的苜蓿秋眠类型测定研究

提出出了一种基于近红外光谱分析技术快速无损测定苜蓿秋眠类型的新方法.应用近红外光谱漫反射技术测定苜蓿样本的光谱并对其进行主成分分析(PCA),根据主成分的累积贡献率选取前10个主成分建立支持向量机(SVM)分类模型,并对其参数及核函数类型进行了详细的分析和讨论.试验结果表明,当c=0.339 2,g=32时,测试集的预测准确率可达98.182%,可以作为初步测定苜蓿秋眠类型的手段之一.同时,与主成分回归分析、偏最小二乘法、BP神经网络、LVQ神经网络等方法相比较的结果表明,PCA-SVM模型可以有效地解决小样本问题,且可以避免陷入局部极小.     

基于三维荧光光谱和PSO-SVM对胭脂红含量的测定

胭脂红是一种应用广泛的食品色素，在各种食品、饮料的添加剂里都有它的身影，过量食用人工合成色素会严重危害健康。食物中色素一般都是多种联用，各种色素之间会相互产生干扰，这加大了对食品中色素检测的难度，模拟食品中多种色素共存的环境，采用荧光光谱技术，结合PSO-SVM算法，建立一种测定混合溶液中胭脂红含量的方法。从试剂公司购买胭脂红和苋菜红固体粉末，选择胭脂红为待检测色素，苋菜红为干扰色素，配成不同浓度的胭脂红单色溶液以及加入苋菜红后的混合溶液样本，其中胭脂红的浓度在0.1~30 μg·mL-1之间，干扰色素苋菜红的浓度在0.1~10 μg·mL-1之间随意添加。运用Edinburgh Instruments 公司生产的FS920稳态荧光光谱仪, 测得胭脂红单色溶液与加入苋菜红后混合溶液的荧光光谱图，分析得到胭脂红的最佳激发波长为λ_ex＝326 nm，最佳发射波长为λ_em＝430 nm。各选取6组不同浓度的单色样本以及混合色素样本，其中，胭脂红的物质浓度同为3，4，5，6，7和8 μg·mL-1，苋菜红的物质浓度都定在2 μg·mL-1。观察6组样本在激发波长λ_ex=326 nm时的发射光谱和荧光强度的关系。单色样本中，胭脂红浓度与荧光强度线性关系良好；而在混合溶液中，随着胭脂红浓度的增加，荧光强度呈现出先降后增再降的过程，光谱线型、强度与各组分浓度间存在复杂的非线性关系，得以证明混合溶液的荧光光谱并不是由各组分光谱简单的叠加，而是在吸收光谱的过程中，胭脂红溶液与苋菜红溶液存在竞争和相互影响。配取25组胭脂红、苋菜红混合溶液，从中选择7个作为预测样本，其余18组作为训练样本。7 个预测样本中胭脂红的浓度分别为 1.0，2.0，4.0，6.0，9.0，12和15 μg·mL-1，干扰物质苋菜红的物质浓度在0.1~10 μg·mL-1之间。选择各组样本在最佳激发波长λ_ex＝326 nm 下对应的荧光强度，作为检测模型的输入，以胭脂红的预测浓度作为输出。对PSO参数初始化设置后，训练输出SVM的最佳参数c和g，将所得的最佳参数输入PSO-SVM模型, 得到7组预测样本的浓度预测结果分别为：1.146 9，1.860 6，3.854 4，6.146 9，9.133 8，11.857 6和14.859 8 μg·mL-1。分析PSO-SVM的预测结果，得到胭脂红平均回收率为100.84%，预测均方根误差(RMSEP)为1.03×10-4，模型输出与真实值之间的相关系数是0.999。在同等条件下，采用误差逆向传播算法(BP)预测得到的7组样本浓度分别为：1.140 1，2.139 8，3.188 2，6.436 2，8.882 7，11.860 1和12.664 3 μg·mL-1，其平均回收率为98.56%，均方根误差为4.65×10-3，输出值与真实值之间的相关系数为0.972。与误差逆向传播算法(BP)的预测结果相比较，PSO-SVM 相关系数高出2.7%，平均回收率高出0.6%，均方根误差降低了将近一个数量级。分析结果表明，通过荧光光谱技术与PSO-SVM相结合的方法，能够有效的避开干扰色素的影响，准确的测定混合溶液中胭脂红的含量，并且效果相比较于BP更加理想。     

基于可见光-近红外光谱的煤岩识别方法实验研究

以淮南矿区谢桥矿和潘二矿的煤和岩石样本为研究对象,通过地物光谱仪采集样本反射率光谱曲线,同时检测样本氧化物含量、水分、灰分及挥发分含量,将样本的反射率光谱曲线和样本成分含量分别作为自变量,样本类别“煤”和“岩石”两种矿物类型作为因变量,建立煤和岩石识别模型对煤和岩石进行二分类。该研究主要采用三种模型,分别为主成分分析结合支持向量机(PCA-SVM)、主成分分析结合BP神经网络(PCA-BP)模型和核主成分分析结合支持向量机(KPCA-SVM)模型。结果表明,基于可见光近红外光谱的三个模型中,核主成分分析结合支持向量机模型的识别精度最高,建模平均精度为95.5%,验证平均精度约为90.56%;基于样本成分的三个模型中,核主成分分析结合支持向量机模型的识别精度最高,建模平均精度为98.5%,验证平均精度约为95%。     

主成分分析结合支持向量机辅助激光诱导击穿光谱对塑料快速分类识别

大量废弃的塑料制品给生态环境造成严重破坏,当务之急是要对塑料进行分类回收.传统的分类方法普遍存在成本高,效率低,操作复杂等问题,不能满足工业生产的需要.激光诱导击穿光谱技术由于具备简单灵活,快速灵敏等优点,在物质鉴别领域有广泛应用.采用激光诱导击穿光谱技术结合主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)算法对20种塑料进...     

SVM回归法在近红外光谱定量分析中的应用研究

研究了基于统计学习理论的支持向量机（SVM）回归法在近红外光谱定量分析中的应用。以66个小麦样品为实验材料,由33个小麦样品作为校正样品,采用4种不同核函数方法对小麦样品蛋白质含量与小麦样品近红外光谱进行SVM回归建模。以所建4种不同SVM回归模型对33个小麦预测样品的蛋白质含量进行了预测;不同回归模型的预测结果与凯氏定氮法确定的蛋白质含量的标准化学值间的相关系数均在0．97以上,平均绝对误差小于0．32。为了考察SVM回归校正模型的预测效果,同所建PLS回归模型的预测结果进行了比较,表明所建预测小麦样品蛋白质含量的SVM回归模型亦可通过近红外光谱进行实际样品的定量分析,且有较好的分析效果。     

基于改进标准加入法的碳酸饮料中防腐剂和甜味剂高通量筛查分析

利用正交设计分别配制含有三种防腐剂、四种甜味剂的模拟水样,采用核独立成分分析（KICA）处理模拟水样与加入不同含量标准品的饮料样品的紫外光谱(UV)数据,得到其中待测添加剂或背景成分的UV轮廓的独立组分(IC)信息,以IC的系数矩阵进行支持向量回归（SVR）分析,建立模拟样品中防腐剂与甜味剂的UV-KICA-SVR预测模型。添加不同含量水平添加剂的碳酸饮料样品,采用KICA处理其测试得到的UV光谱数据,得到与添加剂对应的IC信息及量,加入量与预测量线性回归方程截距即为饮料中添加剂含量。利用化学计量学“盲源信号分离”方法提取饮料样品中的待测添加剂IC信息与样品基质信息,利用SVR对解析得到的IC信号回归分析建模,改进传统单一组分测定的标准加入法,建立了碳酸饮料样品中防腐剂和甜味剂高通量筛查分析的新方法。方法用于测定碳酸饮料中山梨酸钾,苯甲酸钠、对羟基苯甲酸甲酯钠三种防腐剂与糖精钠、安赛蜜,阿斯巴甜和甘草酸铵四种甜味剂含量,检测限(LOD)为0.2～1.0 mg·L-1,测定结果与传统的色谱方法相当。     

光谱法研究1-萘酚、2-萘酚与瓜环的包结作用

用荧光光谱、紫外吸收光谱法研究了瓜环与1-萘酚、2-萘酚的相互作用,考察了pH对体系的影响。结果表明,1-萘酚、2-萘酚与六元、七元瓜环都不发生作用,而与八元瓜环发生相互作用,形成物质的量比为1∶1的稳定包结配合物。用荧光法测定1-萘酚、2-萘酚与八元瓜环包结配合物的稳定常数为4.2×104 L·mol-1和1.6×104 L·mol-1,紫外光谱法测定的稳定常数为4.2×104 L·mol-1和5.4×104 L·mol-1;在酸性和中性条件下1-萘酚、2-萘酚与八元瓜环发生包结作用,形成稳定包结物,而在强碱性条件下不发生包结作用。     

1-亚硝基-2-萘酚为配合剂流动注射固相富集原子吸收光谱法测定铜和钴

本文研究了用１－亚硝基－２－萘酚为配合剂，Ｃ１８键合硅胶为固相富集材料，流动注射在线固相萃取预富集火焰原子吸收测定痕量和钴的方法。该方法自动化程度高，选择性强，方法的采样速度达９０ｈ＾－１时，铜和钴的订九分别达２０倍和１８倍，检出限分别达１．８μｇ／Ｌ和３μｇ／Ｌ。用这一方法来测定生物样品淡菜、钢样ＮＢＳ－３６４和ＮＢＳ－３６２等标准样品，结果与标准值相符。     

基于小波变换和支持向量机的光谱多组分分析

以符合朗伯—比尔定律的光谱信号为研究对象，在运用小波变换对光谱信号进行去除噪声处理的基础上，建立了基于支持向量机的多组分分析模型，最后采用计算机模拟的方式对该方法进行了举例说明.实例表明，该方法能较好地解决非线性、小样本条件下的多组分分析问题.     

高光谱反射率的滨海地区土壤全磷含量反演

反射光谱在近年来广泛应用于土壤属性的估算.作为一种有效估算土壤全磷含量的手段,反射光谱技术可以很大程度上减少传统化学测量方法所损耗的人力物力.以江苏滨海土壤为研究对象,在30个采样点采集了共147个土样,测量土壤样品光谱反射率及全磷含量.利用原始光谱反射率数据及6种不同的光谱变换结果,通过随机抽样(RS)、KS、SPX...     

基于支持向量机的模型传递方法研究

模型传递是以数学方法通过在2台不同仪器之间寻求一种变换关系来增强光谱仪数据通用性、可比性的一种基本途径。由于实际测量数据具有非线性特征,加上校正样本集合的有限性,使得解决小样本条件下非线性关系的模型传递问题显得尤为重要。文章在概述支持向量机基本原理的基础上,探讨了支持向量机方法在光谱仪的模型传递问题中的应用,提出了基于支持向量机的分段直接校正方法,最后采用计算机模拟的方式对该方法进行了举例说明,并和人工神经网络方法进行了相应的比较。     

基于相依成分分析-红外光谱法的黄芩炮制过程分析

将相依成分分析(DCA)算法用于模拟混合组分红外光谱(IR)分析及黄芩炮制过程分析与终点确定。研究结果表明,DCA法能从黄芩炮制过程测定的IR信号中提取相依组分(DC)信息,而且这些DC对应的光谱特征信息与对应的黄芩活性组分光谱特征相一致;通过观测DC相对强度变化趋势,确定黄芩炮制过程终点为55 min。该研究为黄芩炮制过程分析与终点确定提供了新途径。