光谱学

本文针对炼锌溶液中痕量铜离子光谱信号掩蔽、重叠、干扰严重以及铜离子非线性特性在高、低浓度区间差异显著等导致痕量铜离子浓度检测困难的问题，提出一种基于分区建模的锌液痕量铜离子光谱检测方法。该方法首先采用导数光谱结合小波去噪的方法对光谱信号进行预处理，重现待测铜离子谱峰；其后以相关系数-稳定性值作为变量的评价指标对波长变量排序，并结合支持向量回归（SVR）模型选取最佳波长变量；在此基础上，根据混合溶液中铜离子光谱信号非线性特性将浓度划分区间；最后分别针对每个区间建立粒子群优化支持向量回归（PSO-SVR）模型并计算出铜离子浓度。将所提方法与现有多种回归方法相比较，结果表明该方法将预测均方根误差降低至0.0678，模型决定系数提高到99.61%，最大相对误差为6.94%，平均相对误差为2.74%。

朱红求, 吴书君, 李勇刚, 阳春华. 基于分区建模的锌液痕量铜离子光谱检测方法[J]. 光学学报, 2019, 39(02): 2.  复制并引用该论文