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基于群智能优化多分类器的DOM组分检测研究
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作者 付丽辉 戴峻峰 王晓燕 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2349-2356,共8页
可溶解有机物(DOM)是影响生态环境和居民生活安全的重要因素之一。当DOM总量达到一定水平时,将通过水体富营养化引致藻类爆发式生长,使得DOM成分更为复杂、影响更为严峻。常见的DOM检测方法虽然可以对DOM进行定性分析,但对于DOM组分的... 可溶解有机物(DOM)是影响生态环境和居民生活安全的重要因素之一。当DOM总量达到一定水平时,将通过水体富营养化引致藻类爆发式生长,使得DOM成分更为复杂、影响更为严峻。常见的DOM检测方法虽然可以对DOM进行定性分析,但对于DOM组分的测定一直存在瓶颈,单传感器难以完成对水体DOM总量与组分的复杂性测试。提出基于等离子共振传感器(SPR)的交叉敏感性的DOM测试方案。利用群智能算法(PSO)训练的BP神经网络(BP),构建三个分类器。利用多模光纤,镀以55~85 nm的7种不同厚度的金膜,构成具有不同最佳折射率测量值的SPR传感探头,使各传感探头的最佳折射率测量值有效分布在1.33~1.43 RIU范围内,保证每个传感头在最佳测量区间内具有较好的灵敏度、线性度,在其他传感头对应的测量区间内,通过波长、谱宽和光强的变化,有着尽可能敏感的交叉响应。结合基于PSO-BP的三分类器的智能算法,通过对DOM的水样制备、DOM成分的测定、折射率的测量、SPR效应的测量、人工智能网络的训练、验证等实验步骤,实现对被测样本的SPR效应的共振波长、谱宽和光强的综合训练,从而完成对里运河(A)、洪泽湖(B)、公园景观湖(C)、校园景观湖(D)四种被测水体的五种DOM组分(酪氨酸类蛋白质、色氨酸类蛋白质、富里酸、溶解性微生物代谢产物、腐殖酸)浓度的有效预测。对四种不同被测水体(A、B、C、D)DOM组分浓度的最高预测率分别为81.2%(酪氨酸)、85%(色氨酸)、82%(色氨酸)、82.6%(色氨酸)。考察了响应参数及分类器个数对预测效果的影响,结果表明,与双分类器和单分类器相比较,三分类器的预测效果最好,对综合水样的五种不同DOM组分浓度的预测正确率分别为81.5%、84%、81%、82%、68.3%,验证了PSO-BP的多分类器及光纤SPR传感器在DOM组分预测中的正确性及可行性。 展开更多
关键词 多分类器 光纤等离子共振传感器 可溶性有机物组分检测 BP神经网络 PSO算法
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