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提出一种基于粒子群算法的最小二乘支持向量机(PSO-LS-SVM)方法,用于建立红花提取过程关键质控指标的定量分析模型.近红外光谱数据经波段选择、预处理和主成分分析(降维)后,利用粒子群优化(PSO)算法对最小二乘支持向量机算法中的参数进行优化,然后使用最优参数建立固含量和羟基红花黄色素A(HSYA)浓度的定量校正模型.将校正结果与偏最小二乘法回归(PLSR)和BP神经网络(BP-ANN)比较,并将所建的3个模型用于红花提取过程未知样本的预测.结果表明,BP-ANN校正结果优于PSO-LS-SVM和PLSR,但是对验证集和未知样品集的预测能力较差,而PSO-LS-SVM和PLSR模型的校正、验证结果相近,相关系数均大于0.987,RMSEC和RMSEP值相近且小于0.074,RPD值均大于6.26,RSEP均小于5.70%.对于未知样品集,pSO-LS-SVM模型的RPD值大于8.06,RMSEP和RSEP值分别小于0.07%和5.84%,较BP-ANN和PLSR模型更低.本研究所建立的PSO-LS-SVM模型表现出较好的模型稳定性和预测精度,具有一定的实践意义和应用价值,可推广用于红花提取过程的近红外光谱定量分析. 相似文献
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采用共沉淀-焙烧法合成了一系列不同含量的稀土Ce掺杂的ZnO光催化剂. 利用傅里叶变换红外(FT-IR)光谱、粉末X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)、紫外-可见(UV-Vis)光谱、光致发光(PL)谱等技术对所制备的光催化剂进行了系列表征. 以酸性橙II脱色降解为模型反应, 考察了掺杂不同含量的铈及不同焙烧温度对ZnO的物理结构和光催化脱色性能的影响. 结果表明: 掺入质量分数(w)为2%的铈可以明显改善氧化锌表面状态, 有利于产生更多的表面羟基; 同时可以抑制光生电子与光生空穴(e-/h+)的复合, 显著提高光催化脱色活性和光催化稳定性; 焙烧温度对光催化剂的晶体结构、表面性能和光催化活性产生较大影响, 500 °C的焙烧处理使样品的结晶度较高, 同时催化剂颗粒粒径较细, 表面具有丰富的羟基. 但过高的焙烧温度(600-800 °C)将导致催化剂的物理结构发生恶化, 降低光催化性能. 相似文献
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以三聚氰胺和氯铂酸(H2PtCl6·6H2O)为原材料,采用简单一步煅烧法制备了不同含量的Pt^2+/Pt^0掺杂石墨相氮化碳(Pt^2+/Pt^0-CN)。运用扫描电镜、透射电子显微镜、X射线光电子能谱、X射线粉末衍射、N2物理吸附-脱附、紫外-可见漫反射光谱和光电流测试等技术对制备的样品的形貌、化学组成、晶体结构、比表面积和光电性能等物理化学性质进行了表征。由XPS可知Pt粒子以二价Pt和零价Pt掺杂在催化剂的表面和内部,其中Pt^0与Pt^2+的比约为1∶7.26。与g-C3N4相比,Pt^2+/Pt^0-CN表现出高效的光催化降解活性。当Pt^2+/Pt^0理论负载质量分数为0.02%时,对环丙沙星、罗丹明B、酸性橙Ⅱ、甲基橙和亚甲基蓝的降解效率分别提升了43%、64%、39%、42%和52%。Pt^2+/Pt0掺杂使催化剂的比表面积大幅度增加,同时增强光催化剂对光的吸收能力,并抑制光生电子(e^-)和空穴(h^+)的复合。 相似文献
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采用溶剂热-煅烧法,通过F掺杂合成了一系列具有高暴露(001)晶面的BiOCl纳米片。应用X射线衍射、N_2物理吸附、扫描电子显微镜、透射电子显微镜、X射线光电子能谱、紫外可见漫反射光谱、红外光谱和光电流响应等物理化学方法对合成的样品进行了表征分析。结果表明,掺杂适量的F可以促进BiOCl(110)优势晶面的生长,形成高暴露(001)晶面,同时可抑制BiOCl晶粒的长大,并增大BiOCl纳米片的比表面积和提高其表面羟基的数量。在模拟太阳光下,光催化降解偶氮染料罗丹明B结果表明,F掺杂能显著提高BiOCl对罗丹明B的光催化降解活性。其中F_(1.0)-BiOCl对罗丹明B的降解速率是BiOCl的2.67倍。此外,F_(1.0)-BiOCl对酸性橙Ⅱ的光催化降解活性是商业光催化剂P25(TiO_2)的1.24倍。F掺杂引起光催化活性大幅提升的主要原因是,高暴露(001)晶面的生成提升了BiOCl纳米片对染料的吸附性能,同时加快了光生e~-和h~+分离。 相似文献
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