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一种基于PARAFAC和SVR的快速检测复杂环境中萘浓度的方法 

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申请/专利权人:淮阴工学院

摘要:本发明属于水体中有害物质检测技术领域,具体公开了一种基于PARAFAC和SVR的快速检测复杂环境中萘浓度的方法,包括以下步骤:应用荧光分光光度计对配制的萘、富里酸标准溶液以及混合溶液进行光谱检测,得萘标准溶液的二维荧光光谱和富里酸‑萘混合溶液的三维荧光光谱;对光谱数据预处理;并将混合溶液的原始三维数据变换成符合三线性模型的立方矩阵形式;应用PARAFAC算法对三维荧光光谱进行分析、解谱,分离混合样品中的富里酸和萘,并获得PARAFAC得分值;应用SVR算法建立FARAFAC得分值与萘浓度之间的定量分析模型,实现复杂背景下萘浓度的精准预测;本发明提高了萘检测精度,具有操作简单、时间成本低等特点,可推广应用至实际环境水样中的污染物检测分析。

主权项:1.一种基于PARAFAC和SVR的快速检测复杂环境中萘浓度的方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:配制样品溶液;分别制备萘、富里酸标准溶液;将不同体积的萘标准溶液和富里酸标准溶液进行混合,得到多个不同浓度富里酸-萘混合溶液样品;步骤2:采集光谱数据;应用荧光分光光度计对配制的标准溶液和混合溶液进行光谱检测,扫描得到萘标准溶液的二维荧光光谱和富里酸-萘混合溶液的三维荧光光谱;步骤3:光谱数据预处理;预处理主要包括:去除瑞利散射和拉曼散射、光谱平滑滤波和归一化;同时,将混合溶液的原始三维数据变换成符合三线性模型的立方矩阵形式,便于后续进行PARAFAC分析;步骤4:应用PARAFAC解谱分析;应用PARAFAC算法对富里酸-萘混合溶液的三维荧光光谱进行分析,通过确定组分数、拆半检验等进行解谱,分离混合样品中的富里酸和萘,并获得PARAFAC得分值;步骤5:建立SVR定量分析模型;应用SVR算法建立FARAFAC得分值与萘浓度之间的定量分析模型,实现复杂背景下萘浓度的精准预测;步骤6:模型验证;计算模型性能评价指标,验证模型对萘浓度预测的精确度。

全文数据:

权利要求:

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