为了提高复杂水环境中性激素的分类识别率,提出一种三维荧光光谱法结合改进的鸡群算法(ICSO)优化支持向量机(SVM)的模型。利用FS920荧光光谱仪对雌酮、雌二醇和雌三醇3种典型性激素的单组分溶液及混合溶液进行荧光特性分析,并在光谱重叠严重的前提下建立ICSO-SVM模型对3种性激素进行分类鉴别。ICSO-SVM模型不仅训练过程稳定,收敛速度快,而且测试集的性激素识别率为100%,均优于PSO-SVM模型。结果表明,三维荧光光谱法结合ICSO-SVM模型是一种有效的性激素检测方法。

山梨酸钾是日常生活中一种典型的食品防腐剂。 过量食用防腐剂山梨酸钾, 会严重危害人身体健康。 以橙汁作为背景溶液, 配制山梨酸钾含量在0.007 0～0.100 0 g·L-1之间的山梨酸钾橙汁溶液样本共22组。 应用FS920荧光光谱仪对防腐剂山梨酸钾的水溶液以及橙汁溶液的荧光特性进行了研究。 由于山梨酸钾和橙汁的荧光特性相互干扰, 山梨酸钾橙汁溶液的浓度与荧光强度不再满足线性关系, 所以物质浓度的预测比较复杂。 通过构建改进鸡群算法优化支持向量机(ICSO-SVM)的模型对荧光光谱数据进行处理。 模型选取18个样本作为训练集, 4个样本作为预测集。 提取各样本在最佳激发波长λex=375 nm下, 发射波长在450～520 nm范围内的荧光强度值作为输入, 以山梨酸钾橙汁溶液的浓度值作为输出。 首先对改进鸡群算法(ICSO)的各个参数进行初始化, 然后经过训练输出支持向量机(SVM)的惩罚因子C和核参数g的最佳值, 再将得到的最佳值输入SVM模型, 得到4组预测浓度值分别为0.011 5, 0.026 0, 0.077 0和0.092 0 g·L-1。 ICSO-SVM模型的均方误差为1.02×10-5 g·L-1, 平均回收率为101.88%。 相同条件下与鸡群算法优化支持向量机(CSO-SVM)、 遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)和粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)进行对比。 结果表明ICSO-SVM模型的预测精度高于CSO-SVM, GA-SVM和PSO-SVM, 而且改进鸡群算法在训练过程中更容易找到全局最优值, 迭代速度更快。 该研究为物质浓度预测提供了一种新方法。