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郑亚南

作品数:3 被引量:12H指数:2
供职机构:燕山大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金河北省自然科学基金更多>>
相关领域:机械工程理学更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇机械工程
  • 2篇理学

主题

  • 3篇荧光
  • 2篇多环芳烃
  • 2篇荧光光谱
  • 2篇荧光检测
  • 2篇光谱
  • 1篇荧光光谱法
  • 1篇优化算法
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇谱学
  • 1篇子群
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘支持...
  • 1篇向量机
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇粒子群优化算...
  • 1篇光谱法
  • 1篇光谱学
  • 1篇二阶校正

机构

  • 3篇燕山大学

作者

  • 3篇郑亚南
  • 2篇王书涛
  • 2篇王志芳
  • 2篇马晓晴
  • 1篇张强
  • 1篇杨雪莹
  • 1篇张彩霞

传媒

  • 1篇激光与光电子...
  • 1篇发光学报

年份

  • 1篇2018
  • 2篇2017
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
荧光光谱法和ABC-RBF神经网络在多环芳烃浓度检测中的应用被引量:6
2017年
多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbon,PAHs)具有强致癌性,极大威胁着人类身体健康。因此,寻找一种高效、精确的多环芳烃浓度检测方法十分必要。采用FS920荧光光谱仪分析了苯并(k)荧蒽(BkF)、苯并(b)荧蒽(BbF)、苯并(a)芘(BaP)混合溶液的荧光光谱特性。发现在激发波长260~400 nm、发射波长300~500 nm范围内,混合溶液的荧光光谱重叠严重。当混合物浓度配比不同时,荧光特性也存在很大差异。针对光谱图不能直接反映混合物各组分浓度的特点,将人工蜂群(ABC)算法优化的径向基函数(RBF)神经网络应用于浓度检测中,对比分析普通RBF和ABC-RBF神经网络模型。结果表明,ABC-RBF神经网络模型预测误差相对较小,训练到95次时,均方差精度达到10^(-3)。BkF、BbF和BaP的回收率平均值分别为99.20%、99.12%和99.23%,证明此网络适用于检测多环芳烃溶液,为检测多环芳烃浓度提供了一种快速、有效的新方法。
王书涛郑亚南王志芳苑媛媛马晓晴杨雪莹
关键词:多环芳烃荧光光谱
基于二阶校正法的多环芳烃荧光检测技术研究
近年来,环境污染越来越引起人们的关注,大气环境污染、水环境污染、垃圾处理以及有机物污染等问题均于无形之中影响着我们的生活。多环芳烃作为一种分布广泛并长期滞存于生活环境之中的有机污染物,因其自身拥有较强的“三致效应”即致畸...
郑亚南
关键词:多环芳烃荧光检测二阶校正
最小二乘支持向量机在对羟基苯甲酸甲酯钠荧光检测中的应用被引量:5
2017年
对羟基苯甲酸甲酯钠是一种常见的食品添加剂,如果长时间食用或者超量食用会对人体造成一定的危害。采用FS920荧光光谱仪对对羟基苯甲酸甲酯钠橙汁溶液和水溶液进行检测,实验结果表明两者的特征峰发生了明显的变化。经分析得出,对羟基苯甲酸甲酯钠橙汁溶液的荧光光谱受到橙汁荧光特性干扰,一定浓度范围的溶液光谱图存在较大差距,对羟基苯甲酸甲酯钠浓度与荧光强度之间的关系复杂。为了精确地检测橙汁中对羟基苯甲酸甲酯钠的浓度,结合荧光光谱法与最小二乘支持向量机,建立了橙汁溶液中对羟基苯甲酸甲酯钠的检测模型,使用改进的粒子群优化算法得到影响模型性能的正则化参数和核函数。实验得到了较为理想的结果,与普通反向传播(BP)神经网络、基本粒子群寻参的最小二乘支持向量机等方法相比,该方法性能最优,得到的平均回收率为97.05%,平均相对误差为2.71%,均方根误差为3.04%,模型输出与真实值之间的相关系数是0.9999。该方案可以做为橙汁中对羟基苯甲酸甲酯钠浓度的精确检测方法。
王书涛张彩霞王志芳张强马晓晴郑亚南
关键词:光谱学荧光光谱粒子群优化算法最小二乘支持向量机
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