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基于遺傳算法與線性疊加模型的混合物組成拉曼光譜定量分析

溫國基 戴連奎 劉薇

引用本文: 溫國基, 戴連奎, 劉薇. 基于遺傳算法與線性疊加模型的混合物組成拉曼光譜定量分析[J]. 分析化學, 2021, 49(1): 85-94. doi: 10.19756/j.issn.0253-3820.201500 shu
Citation:  WEN Guo-Ji,  DAI Lian-Kui,  LIU Wei. Raman Spectroscopic Quantitative Analysis Based on Genetic Algorithm and Linear Superposition Principle[J]. Chinese Journal of Analytical Chemistry, 2021, 49(1): 85-94. doi: 10.19756/j.issn.0253-3820.201500 shu

基于遺傳算法與線性疊加模型的混合物組成拉曼光譜定量分析

    通訊作者: 戴連奎,E-mail:lkdai@zju.edu.cn
  • 基金項目:

    國家自然科學基金項目(No.U1609213)資助。

摘要: 提出了一種基于遺傳算法(Genetic algorithm,GA)與線性疊加模型的拉曼光譜定量分析算法。僅需已知一種主要物質的拉曼光譜,即可基于一批包括該物質的混合物樣本,結合相關分析獲得各組分的特征峰位;再利用遺傳算法擬合優化混合物對應的純物質光譜矩陣;最后利用擬合得到的光譜矩陣,建立混合物中各種物質的拉曼光譜定量分析模型。本方法只在模型訓練過程優化模型參數時計算量較大,而在實際預測時只需進行簡單的矩陣運算即可,實時計算量很小,適用于連續在線應用。本方法可應用于液相或氣相混合物的定量分析。以天然氣為例,僅知主要組分甲烷的拉曼光譜時,基于一組已知其組成與拉曼光譜的天然氣訓練樣本,建立了天然氣中主要組分(CH4、C2H6、C3H8、CO2、N2、H2、CO)拉曼光譜定量分析模型;對于測試樣本集,對應的預測均方根誤差(Root mean square error,RMSE)分別為0.488%、0.103%、0.358%、0.079%、0.087%、0.126%和0.022%,復相關系數(Multi-correlation coefficient,R2)分別為0.995、0.991、0.990、0.991、0.998、0.999和0.999。盡管此結果不及所有純物質光譜均已知情況下得到的結果,但為大多數純物質光譜未知的情況提供了一種解決方案。

English


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  • 收稿日期:  2020-08-16
  • 修回日期:  2020-11-04
通訊作者: 陳斌, bchen63@163.com
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    沈陽化工大學材料科學與工程學院 沈陽 110142

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