水质痕量石油类污染物分类识别方法

发布时间：2019-04-17 08:48

【摘要】：基于水质中石油类污染物的强荧光特性,构建了荧光检测实验系统,分别以50种不同浓度的汽油、柴油、煤油和机油的水溶液为测量样本,分析了其荧光特性.由于四者荧光峰位置相似,很难直接识别,提出了一种运用神经网络进行模式识别的新方法,将主成分分析法(PCA)和可拓神经网络(ENN)相结合对输入矢量进行降维并进行分类识别.结果表明,该方法与ENN和PCA-BP算法相比,迭代数由265降低到60;识别离差平方和由0.236 5降到0.014 5;识别效率由72.50%提升到96.25%;识别精度可达10-6级别.PCA-ENN算法具有较高的识别精度和识别效率,同时也可用于水质中其它痕量有机物质的光谱识别.
[Abstract]:Based on the strong fluorescence characteristics of petroleum pollutants in water, a fluorescence detection experiment system was constructed. The fluorescence characteristics of 50 aqueous solutions of gasoline, diesel oil, kerosene and oil were analyzed with 50 different concentrations of gasoline, diesel oil, kerosene and oil as measuring samples. Because the position of four fluorescence peaks is similar, it is difficult to recognize them directly. A new method of pattern recognition based on neural network is proposed. The principal component analysis (PCA) and the extension neural network (ENN) are combined to reduce the dimension of the input vector and classify and recognize the input vector. The results show that compared with ENN and PCA-BP, the number of iterations is reduced from 265 to 60, the square sum of deviation is reduced from 0.236 to 0.014 5, and the recognition efficiency is increased from 72.50% to 96.25%. The PCA-ENN algorithm has high recognition accuracy and efficiency, and can also be used for the spectral identification of other trace organic substances in water quality.
【作者单位】： 燕山大学电气工程学院;
【基金】：河北省自然科学基金(No.F2017203220) 国家自然科学青年基金(No.61501394) 河北省自然科学青年基金(No.F2016203155) 秦皇岛市科学技术研究与发展计划(No.201502A017)资助~~
【分类号】：O657.3;X832

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本文编号：2459279