基于PCA和BP神经网络的硝酸盐氮浓度检测方法

来源 :应用光学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：kungm

【摘要】

：

针对紫外分光光度法(UV法)检测混有干扰物质的硝酸盐氮溶液浓度精度不高的问题,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和BP神经网络的硝酸盐氮浓度检测

【作者】

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陈朋严宪泽韩洋洋吴晨阳昝昊

【机构】

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浙江工业大学计算机科学与技术学院,浙江工业大学信息工程学院

【出处】

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应用光学

【发表日期】

：

2020年4期

【关键词】

：

光谱分析浓度神经网络硝酸盐氮主成分分析 spectral analysisconcentrationneural networknitrate nitr

【基金项目】

：

浙江省属高校基本科研业务费专项资金资助(RF-C2019001),浙江省教育厅一般科研项目(GZ18571030014),浙江省重点研发计划(2019C01007)

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针对紫外分光光度法(UV法)检测混有干扰物质的硝酸盐氮溶液浓度精度不高的问题,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和BP神经网络的硝酸盐氮浓度检测方法。通过微型光谱仪物质成分检测系统测得硝酸盐氮试剂在196 nm~631 nm波段的吸光度数据,分为测试集和训练集。通过PCA计算训练集,得到主成分。根据BP算法搭建三层人工神经网络。将所得主成分除以8后输入网络展开训练。训练过程中采用留一法交叉验证。用该模型计算训练集和测试集,所得值与真实浓度的平均相对误

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