基于三维荧光光谱的Krawtchouk图像矩算法在多环芳烃定量分析中的应用

摘要：

以多环芳烃中的芴和苊为研究对象,提出一种将三维荧光光谱技术与Krawtchouk图像矩、广义回归神经网络相结合的定量分析的方法.利用FS920荧光光谱仪获取样品的三维荧光光谱数据,得到对应的三维光谱灰度图.直接计算三维光谱灰度图的Krawtchouk矩,将得到的Krawtchouk矩经平均影响值筛选后作为广义回归神经网络的输入,建立多环芳烃(PAHs)的定量模型.预测8组混合溶液的测试样本,芴和苊的平均相对误差分别为0.98％和2.15％.研究结果表明,Krawtchouk矩经过筛选后预测结果更为准确,该方法能够有效提取光谱的特征信息,简单、准确的预测PAHs的浓度.

关键词：三维荧光光谱、Krawtchouk矩、平均影响值、广义回归神经网络

所属期刊栏目：38

分类号：X830.2(环境监测)

资助基金：国家自然科学基金项目61471312;河北省自然科学基金项目F2015203072;河北省高等学校科学技术研究项目QN2018071;燕山大学基础研究专项课题16LGA008

在线出版日期：2019-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3785-3789