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

作     者：潘钊 崔耀耀 吴希军 苑媛媛 刘婷婷 PAN Zhao;CUI Yao-yao;WU Xi-jun;YUAN Yuan-yuan;LIU Ting-ting

作者机构：燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 

出 版 物：《光谱学与光谱分析》 (Spectroscopy and Spectral Analysis)

年 卷 期：2018年第38卷第12期

页      面：3785-3789页

核心收录：

学科分类：082803[工学-农业生物环境与能源工程] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 0804[工学-仪器科学与技术] 

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)资助 

主　　题：三维荧光光谱 Krawtchouk矩 平均影响值 广义回归神经网络 

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。