山西省科技攻关计划项目(20090311088)
- 作品数：2 被引量：22H指数：2
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- 发文基金：山西高校科技研究开发项目山西省科技攻关计划项目国家基础科学人才培养基金更多>>
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- 基于BP神经网络的荧光光谱法农药残留检测被引量：14
- 2010年
- 针对目前农药残留难以实现快速准确检测的问题,利用人工神经网络方法对啶虫脒农药残留测量中的荧光混合光谱进行分离,设计了能够快速检测固体表面啶虫脒农药残留量的荧光光谱测量系统。根据反向传播算法,应用三层人工神经网络原理,对荧光光谱严重重叠的啶虫脒和滤纸混合体系进行啶虫脒残留量检测。在340nm～400nm范围内,以20个特征波长处荧光强度值作为网络特征参数,经网络训练和测试,啶虫脒浓度为40mg/kg和90mg/kg的回收率分别为102%和97%,测定结果相对标准偏差分别为1.4%和1.9%。实验结果表明,BP神经网络辅助荧光光谱法测定滤纸上啶虫脒农药残留,具有网络训练速度快、检测周期短、测量精度高等特点。
- 王雷乔晓艳张姝赵法刚董有尔
- 关键词：人工神经网络荧光光谱法BP算法啶虫脒
- 偏最小二乘法荧光光谱预测啶虫脒农药残留被引量：8
- 2010年
- 为满足农药残留多组分含量测定的要求,对荧光光谱法测量农药残留得到的混合光谱进行分离,基于偏最小二乘法建立荧光光谱测量系统校正模型,并预测啶虫脒残留量。选择20个特征波长,采用交互验证方法,以预测残差平方和为评价指标,确定最优主成份数,获得了最佳分析模型。通过对预测集进行测试,滤纸带和西红柿表面啶虫脒残留浓度为100,220,450mg/kg的预测值分别是101.45,222.91,440.08mg/kg和98.67,208.56,419.22mg/kg,预测值和真实值的相关系数分别达到0.996和0.988。实验显示,采用偏最小二乘法结合荧光光谱测定啶虫脒农药残留,具有快速、无损、测量精度高等特点,并表明该方法用于定量分析复杂多组分体系是有效的。
- 乔晓艳王艳景李刚
- 关键词：荧光光谱法偏最小二乘农药残留啶虫脒
