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文章编号:10062446X (2008)022*******支持向量回归—铬天青S 分光光度法同时测定Fe 3+和Al3+侯振雨3 姚树文 郝海玲 张 洁(河南科技学院化工系,河南 新乡 453003)摘 要:在溴化十六烷基三甲胺(CTMAB )和丙酮存在的条件下,于波长500～750nm 范围内,测定Fe 3+、Al 3+和铬天青S (CAS )显色体系的吸光度,用连续小波变换(CWT )对光谱数据进行预处理,再用支持向量回归(SVR)建模,建立了连续小波变换2支持向量回归方法(CW T 2SVR)。
方法用于模拟水样中Fe 3+和Al 3+的同时测定,结果满意。
关键词:均匀设计法;支持向量回归;连续小波变换;分光光度法中图分类号:O 657132 文献标识码:A化学计量学作为一门新兴学科,在分析化学诸多领域尤其是光谱分析领域日益受到广大分析工作者的关注。
目前,化学计量学的主成分分析(PCA)、偏最小二乘(PL S)等线性回归分析方法在多组分的同时分析中已得到了广泛使用[1]。
但是,在对实际样品的多组分进行测定时,由于各组分间的互相干扰,含量和光谱之间往往存在一定的非线性关系,致使用线性方法已不能很好地解决问题。
支持向量回归(support vector regression ,简称SVR )是由VAPN IK 等[2]提出的一种新的化学计量学方法。
该法通过结构风险最小化原理提高泛化能力,较好地解决了小样本、非线性、高维数等实际问题,在分析化学领域已得到了初步的应用[325],在复杂体系的多组分同时测定方面具有广阔的应用前景。
铬天青S (CA S)作为一种显色剂,对Fe 3+、Al 3+等三价离子的测定灵敏度较高,但由于Fe 3+2CAS 和Al 3+2CA S 显色配合物的吸收光谱严重重叠,使CAS 光度法同时测定铁和铝的准确度较低[6]。
因此,用化学计量学方法实现CAS 显色体系中Fe 3+、Al 3+的同时测定受到了人们的重视。
机器学习在光谱学分析中的应用光谱学是一门研究物质的成分、结构和性质的科学，它包括多种技术和方法，从可见光到无线电波等不同波长的电磁波都能被利用。
随着科学技术的不断进步，光谱学逐渐发展出了多种新的应用领域，而机器学习技术则在其中扮演了越来越重要的角色。
机器学习是一种人工智能的学习方式，它通过让计算机根据给定的数据集来自动学习规律并做出决策的过程。
在光谱学分析中，机器学习能够处理大量复杂的光谱数据，并从中发现潜在的模式和信息，使科学家们能够更好地理解和分析实验结果。
其中，一项应用最广泛的机器学习技术是人工神经网络(ANN)。
ANN是一种由多个神经元相互连接组成的网络结构，它能够通过训练过程自动调整权重和偏差等参数来提高预测精度。
在光谱学中，ANN可以通过学习已知样本的光谱特征，从而快速推断其他未知样本的成分和浓度等信息。
举个例子，有研究人员采用ANN对激光诱导荧光(LIF)光谱进行了分析。
LIF是一种非常敏感的光谱技术，可以用于检测生物分子、化学元素等。
但LIF光谱数据非常复杂，需要专业的技能和经验来解析。
通过使用ANN，研究人员能够从大量的LIF光谱数据中提取相关特征，并且成功预测出各种生物分子的浓度和类型，从而实现了快速、准确的分析。
除了ANN，支持向量机(SVM)是另一个在光谱学分析中应用广泛的机器学习算法。
SVM可以通过构建多个超平面来实现对不同数据类别的分类和预测，具有较高的预测准确性和良好的泛化能力。
在光谱学中，SVM常常用于为人们提供黄酮类化合物、土壤样本、污染物等的分类和识别。
尽管机器学习在光谱学中的应用非常广泛，但其也存在一些挑战。
最大的问题之一是数据质量问题，由于光谱数据具有很高的噪声和干扰，因此需要专业的技能和方法来净化和优化数据，从而提高机器学习的预测精度。
另外，特征选择也是机器学习过程中必须解决的问题之一，需要根据实验目的和数据情况来确定最有效的特征值。
同时，机器学习技术的应用，也需要专业领域的专家进行指导和验证，从而更好地发挥其应有的作用。
支持向量回归作者：冯雪松，刘雅茹，王大成，孟繁浩，刘俊亭【关键词】紫外光谱摘要:目的建立同时测定小儿氨酚匹林咖啡因片中3种组分：阿司匹林、对乙酰氨基酚和咖啡因含量的紫外光谱的支持向量回归校正方法。
方法对复方制剂的紫外光谱数据进行预处理和主成分分析后不经分离，采用支持向量回归（SVR）算法同时测定3组分的含量。
结果测定正交设计标样中的阿司匹林、对乙酰氨基酚和咖啡因的平均回收率分别在98.2%～101.2％之间，RSD在0.47%～0.91％之间。
将SVR法与偏最小二乘回归和径向基神经网络建模方法相比较，SVR所建模型的预测准确性优于后两者。
结论本法可用于小儿氨酚匹林咖啡因片的紫外光谱的含量测定分析。
关键词:小儿氨酚匹林咖啡因片；紫外光谱；支持向量回归Abstract: Objective To use multivariate spectrophotometric calibration for the simultaneous analysis of paracetamol,aspirin and caffeine in tab lets for children. Methods After UV data were pretreated and the principal component analyzed,support vector regression (SVR) was employed to analysis the three components with a high degree of spectral overlap．Results The proposed method was compared with partial least square regression and radialbasis function neural network modeling methods．The predictive accuracy of UV calibration models built by SVR was much better than that of the models built by partial least square regression and radial-basis function neural network．The average recoveries for the three components were between 98.2% and 101.2％(n=49) and RSD were between 0.47% and 0.91％(n=49)．Conclusion The method could be used for simultaneous analysis of the contents of paracetamol,aspirin and caffeine in tablets for children.Key words:pediatric paracetamol pspirin and caffeine tabletes；UV spectroscopy；support vector regression紫外光谱分析方法是最常见、简便、快捷的定性定量分析手段，随着分析对象的复杂及要求的提高，近来已有被色谱光谱联用技术所取代的趋势。
基于深度学习的微纳结构光谱设计研究进展目录一、内容概览 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 文献综述 (5)二、深度学习在微纳结构光谱设计中的应用基础 (6)2.1 深度学习概述 (7)2.2 微纳结构光谱设计原理 (8)2.3 深度学习与微纳结构光谱设计的结合 (10)三、基于深度学习的微纳结构光谱设计方法 (11)3.1 数据集准备与处理 (12)3.2 模型构建与优化 (13)3.3 设计流程与关键步骤 (14)3.4 实验验证与结果分析 (15)四、典型应用案例分析 (16)4.1 光谱分析 (18)4.2 能源转换 (18)4.3 生物传感 (19)4.4 其他领域的应用 (20)五、挑战与展望 (22)5.1 现有研究的局限性 (23)5.2 未来发展方向 (24)5.3 技术创新与突破 (25)六、结论 (27)6.1 主要研究成果总结 (28)6.2 对后续研究的建议 (29)一、内容概览随着微纳技术的发展，基于深度学习的微纳结构光谱设计研究已经成为当前光学领域的热点之一。
本文将对近年来在基于深度学习的微纳结构光谱设计研究方面的进展进行概述，包括理论研究和实验研究两个方面。
我们将介绍深度学习在微纳结构光谱设计领域的应用背景和意义，以及目前研究的主要方向和挑战。
我们将详细介绍基于深度学习的微纳结构光谱设计方法，包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)等模型的设计和应用。
在此基础上，我们将探讨如何利用深度学习优化微纳结构的设计与制备过程，以实现更高的光谱性能和更低的成本。
我们还将关注基于深度学习的微纳结构光谱设计在实际应用中的潜在价值，如在生物医学成像、环境监测、食品安全检测等领域的应用前景。
我们将对未来基于深度学习的微纳结构光谱设计研究的发展趋势和挑战进行展望。
1.1 研究背景随着科技的飞速发展，微纳结构光谱设计在材料科学、生物医学、光子学等领域中扮演着日益重要的角色。
多指标光谱数据处理方法优化比较光谱数据处理方法在各个领域中具有广泛的应用，尤其在遥感领域中，多指标光谱数据处理方法的优化比较对地质勘探、农业生产、环境监测等方面具有重要意义。
本文将从优化比较的角度，探讨多指标光谱数据处理方法的研究现状、方法特点和应用前景。
多指标光谱数据处理方法是基于光谱数据的多参数分析技术，通过利用光谱上的多个指标进行数据处理和分析，实现对目标物体或现象进行无损检测和定量分析。
其优势在于可以从不同角度对光谱数据进行解读，提取更全面和准确的信息。
然而，随着光谱仪器技术的不断发展和光谱数据规模的不断增大，如何优化和比较多指标光谱数据处理方法变得非常重要。
目前，多指标光谱数据处理方法的研究主要集中在特征提取、分类识别和定量分析三个方面。
在特征提取方面，研究者致力于寻找更有效的特征参数，以提高光谱数据处理的准确性。
例如，常用的特征参数包括光谱反射率、光谱吸收率、光谱能量等。
同时，通过使用特征选择和降维技术，如主成分分析（PCA）和小波变换等，可以减少光谱维度，提高计算效率。
在分类识别方面，多指标光谱数据处理方法常常被应用于遥感图像的监督分类和非监督分类。
监督分类利用已标记的样本数据来训练分类器，并将其应用于整个遥感图像。
非监督分类则利用聚类算法将相似的像元进行分组，再根据特定的准则将每个类别与地物进行关联。
常用的监督分类算法包括支持向量机（SVM）、最大似然分类器（MLC）和随机森林（RF）等，而非监督分类算法常用的有k均值聚类、高斯混合模型（GMM）等。
在定量分析方面，多指标光谱数据处理方法可用于分析光谱与目标参数之间的关联程度，从而进行目标参数的定量预测。
例如，通过与实测样本建立回归模型，可以预测农作物的生长情况、土壤的含水量等。
同时，根据光谱和目标参数之间的关系，可以进一步优化模型，提高预测精度。
常见的定量分析方法包括多元线性回归（MLR）、支持向量回归（SVR）等。
综上所述，多指标光谱数据处理方法在遥感领域中具有广泛的应用前景。
