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基于激光诱导击穿光谱的微生物种类鉴别研究
饶刚福 , 黄林 , 刘木华 , 陈添兵 , 陈金印 , 罗子奕 , 许方豪 , 杨晖 , 何秀文 , 周华茂 , 林金龙 , 姚明印
doi:  10.11895/j.issn.0253-3820.171448
建立了激光诱导击穿光谱(Laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)全光学诊断方法,对微生物种类进行快速鉴别。制取10种微生物样品,优选滤纸为富集载体,采集等离子体羽时间演变形貌图及LIBS光谱指纹图分析了鉴别微生物种类的可行性;运用九点平滑(Nine smooth,9SM)、多元散射校正(Multiple scatter correction,MSC)对波长范围200~420 nm和560~680 nm微生物LIBS全谱数据进行了预处理;分析比较了主成分分析(Principal component analysis,PCA)、随机森林结合主成分分析(Random forest combined with principal component analysis,PCA-RF)两种方法对微生物种类的鉴别结果。结果表明,运用一定的数据预处理方法,采用PCA-RF算法对10类微生物种类鉴别,训练集总准确率为99.6%,预测集总准确率为96.7%,说明选择合适的LIBS光谱预处理及模型构建方法,对微生物种类的快速准确鉴别具有可行性。
关键词: 微生物, 快速鉴别, 等离子羽, 激光诱导击穿光谱, 随机森林, 主成分分析
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
doi:  10.19756/j.issn.0253-3820.191731
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