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引用本文:   周华茂, 陈添兵, 刘木华, 徐将, 何秀文, 许方豪, 姚明印. 基于粒子群算法-支持向量机-激光诱导击穿光谱技术对稻壳中铬元素的定量分析模型. 分析化学, 2020, 48(6): 811-816. doi:  10.19756/j.issn.0253-3820.191731 [复制]

Citation:   ZHOU Hua-Mao , CHEN Tian-Bing , LIU Mu-Hua , XU Jiang , HE Xiu-Wen , XU Fang-Hao , YAO Ming-Yin . Quantitative Analysis of Chromium in Rice Husks by Laser Induced Breakdown Spectroscopy Based on Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine. Chinese Journal of Analytical Chemistry, 2020, 48(6): 811-816. doi: 10.19756/j.issn.0253-3820.191731 [复制]

基于粒子群算法-支持向量机-激光诱导击穿光谱技术对稻壳中铬元素的定量分析模型

收稿日期: 2019-12-11

基金项目: 本文系国家自然科学基金项目(No.31772072)和江西省教育厅项目(No.GJJ160404)资助

Quantitative Analysis of Chromium in Rice Husks by Laser Induced Breakdown Spectroscopy Based on Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine

Received Date:  2019-12-11

Fund Project:  This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (No.31460419) and the Project of Jiangxi Education Department (No. GJJ160404).

为了对稻壳中重金属铬(Cr)含量进行快速测定,利用激光诱导击穿光谱技术(LIBS)获取了江西省鄱阳湖周边24组水田污染区稻壳中Cr元素的等离子体信号光谱数据。通过在422.04~445.94 nm波段范围内构建光谱九点平滑和归一化数据预处理,选择18组数据作为训练样本,另外6组作为测试样本,提出了基于粒子群算法(PSO)的支持向量机(SVM)参数调节优化方法。建立了PSO-SVM智能算法对Cr含量的LIBS定量分析模型,得到测试集均方根误差(RMSE)为7.83 μg/g,平均绝对误差百分比(MAPE)为4.10%,预测值与测定值之间的相关系数为0.9948。在同等条件下,采用联合区间偏最小二乘法(siPLS)预测6组样本浓度,其RMSE为22.58 μg/g,MAPE为6.17%,相关系数为0.9840。结果表明,PSO-SVM回归定量方法可用于LIBS农产品的成分分析,其分析效果优于siPLS。

关键词:   激光诱导击穿光谱, 粒子群算法-支持向量机, , 稻壳
Key words:   Laser induced breakdown spectroscopy, Particle swarm optimization-support vector machine, Chromium, Rice husk
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基于粒子群算法-支持向量机-激光诱导击穿光谱技术对稻壳中铬元素的定量分析模型

周华茂, 陈添兵, 刘木华, 徐将, 何秀文, 许方豪, 姚明印

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