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| 1 | 基于SPA和多分类SVM的紫外-可见光光谱饮用水有机污染物判别方法研究显示文摘快速、有效地识别饮用水中污染物类别对于降低突发饮用水污染事件影响十分重要。目前基于紫外-可见光光谱法的饮用水污染物判别模型大多使用主成分分析(PCA)进行特征提取,然而,对于光谱相似度较高的有机污染物,仅从数据驱动的角度提取其方差最大的方向作为特征进行识别效果往往不佳。针对有机污染物光谱数据多重共线性以及谱峰重叠干扰的问题,开展了基于连续投影算法(SPA)和多分类支持向量机(M-SVM)的紫外-可见光光谱饮用水有机污染物判别方法研究。首先,使用紫外光谱仪测量苯酚、对苯二酚、间苯二酚和间苯二胺的原始光谱数据并进行预处理,在对四种污染物进行了波长与浓度的相关关系对比分析后,发现苯酚和间苯二酚、对苯二酚和间苯二胺的谱峰重叠较为严重;特征提取时,引入SPA筛选有机污染物紫外-可见光光谱数据的特征波长组合,并对不同波长个数时的光谱吸光度进行多元线性回归分析,选取对应最小预测标准偏差的参数及波段组合作为最优参数组合;基于最优特征波长组合,构建基于多分类SVM的饮用水有机污染物分类识别模型;最后,对比分析了全光谱、 PCA及SPA特征提取后的光谱数据在不同分类方法及不同污染物浓度下的分类效果,进一步说明了SPA的适用性和稳定性。实验结果表明, SPA作为一种提取光谱数据原始特征波段的方法,可以有效的对有机污染物的紫外-可见光光谱进行特征提取,提升不同物质之间的差异,在一定程度上消除多重共线性和谱峰重叠干扰,从而提高分类模型的准确率。该方法对于解决饮用水中谱峰重叠的污染物类型判别问题具有参考价值。 | 黄平捷 李宇涵 俞巧君 王柯 尹航 侯迪波 张光新 | 2020 | 光谱学与光谱分析2020，40，7： | 14 |
| 2 | 智能水产养殖管理系统中的物联网关键技术研究显示文摘随着5G技术的推进,接入网络的设备将越来越多,5G能为物联网的规模化发展提供更好的支撑,物联网技术及其应用将会深入到人们生活的各个方面。在传统的农业领域尤其是养殖业,养殖人员通常靠自己的经验来判断水库里的水质环境,需要随时防范安全事故的发生,一旦判断错误,将会造成较大的损失。在农业方面,物联网的感知层可以解决水产养殖中的水温、光照、溶氧量、氨氮量、pH值等的监测,也可用于动态图像视频的监控。这为水产养殖提供了科学的管理依据,大大减轻传统养殖的负担,使水产养殖精细化、科学化、智能化。 | 张仁蜜 | 2020 | 物联网技术2020，10，2： | 5 |
| 3 | 试纸法在食品与水质检测工作中的应用显示文摘试纸法因方便快捷的优点在各大检测领域得到使用,且具有极大的发展前景。通过研究试纸法在食品监察领域和水质监测领域的应用,分析试纸法的使用过程以及优缺点,以期为后来的试纸法的发展提供参考,推动试纸法在更大领域中得到应用。 | 甘晓露 孟丹丹 朱志方 | 2019 | 化工设计通讯2019，45，7： | 2 |
| 4 | 基于GA-SVM算法烟叶部位致香成分差异性分析显示文摘采用高效液相色谱-气相色谱-质谱联用法(HPLC-GC-MS)测定中部和下部烟叶的巨豆三烯酮、β-紫罗兰酮、氧化紫罗兰酮、茄酮等11种致香成分,应用遗传算法(GA)对筛选出的8种致香成分建立中部和下部烟叶支持向量机(SVM)分类判别模型.结果表明,中部和下部烟叶的SVM分类判别模型的建模、留一法及预报准确率分别为95.45%,89.39%和 81.25%.利用Fisher判别矢量方法考察了中部和下部烟叶的空间分布规律,分析出中部和下部烟叶致香成分中,巨豆三烯酮、β-紫罗兰酮、氧化紫罗兰酮差异显著. | 申玉姝 曹晓卫 于洁 沙云菲 岳宝华 | 2019 | 上海师范大学学报(自然科学版)2019，48，4： | 1 |
| 5 | 基于紫外-可见光谱法的工业废水CNN-GRU分类模型研究显示文摘工业废水分类是水污染防治和水资源管理的前提和基础,相较于生活污水,工业废水的分类研究相对滞后。水体化学需氧量(COD)是衡量水体质量的核心指标,针对现有工业废水COD分类算法中预测精度较低的问题,提出基于门控循环单元(GRU)的卷积神经网络(CNN)混合模型。该模型首先将紫外-可见光谱法测得的工业废水COD数据进行高斯滤波去噪,然后把去噪后的光谱数据输入CNN模型进行特征提取,最后通过GRU神经网络实现工业废水COD分类。实验结果显示,CNN-GRU分类模型经过200次训练后达到收敛,分类精度达到99.5%,与长短期记忆方法、GRU方法、CNN-LSTM方法相比,该混合模型的分类精度具有显著优势。 | 缪俊锋 汤斌 陈庆 龙邹荣 叶彬强 周彦 张金富 赵明富 周密 | 2024 | 大气与环境光学学报2024，19，1： | 0 |
| 6 | LoRa无线技术在无线水质传感器开发应用研究显示文摘为了有效改善水质问题,解决监测过程的难题,可以将LoRa技术与无线水质传感器技术结合起来,将其连接到微控制器上,在传输模块汇集数据信息,并将其连接进入互联网中,实时更新数据库内容。采用此技术研发的水质传感器能够精确监测水质变化,操作简单、价格较低,能有效帮助养殖户降低水产养殖风险,节约成本。该文主要叙述了LoRa无线技术在无线水质传感器开发应用过程中的有效策略。 | 杨永金 | 2021 | 科技资讯2021，19，25： | 0 |
| 7 | 利用紫外-可见光谱与平行因子分析法快速检测水体中多种有机磷农药的实验研究显示文摘为实现混合体系中多组分有机磷农药的定性识别和定量检测,采用紫外-可见吸收光谱法结合平行因子分析法(PARAFAC),对水体中多组分有机磷农药混合溶液进行快速分析测定。在纯净水中配置毒死蜱、甲基对硫磷、丙溴磷的单组分、2组分和3组分农药溶液为实验样本,采用紫外-可见光谱仪获取各组样本的吸收光谱。将测得的纯净水-有机磷农药吸收光谱数据构建为不同的三维数据矩阵,经核一致诊断法确定因子数后采用PARAFAC算法对三维数据进行分解,结果发现2组分和3组分混合农药经分解后得到的光谱图与实际单组分光谱图相似度很高,表明算法可以实现水体中多组分有机磷农药的定性分析。进一步地,利用算法分解得到的得分矩阵与各组分的真实浓度构建线性回归模型,再对不同的数据集(包括农田水为稀释背景的光谱数据集)进行预测。模型的预测结果表明,PARAFAC算法具有显著的二阶校正优势,即使是光谱重叠严重、预测集中存在校正集中不存在的干扰信息,算法依然可以有效地从混合体系中检测出目标物农药。模型对2组分混合溶液均实现了定性分析与定量检测,预测集决定系数R^(2)都大于0.9,预测残差RPD也都大于3;对3组分混合溶液的毒死蜱、甲基对硫磷、丙溴磷实现了定性分析,其中毒死蜱和甲基对硫磷均达到了定量检测要求,只有丙溴磷的定量检测结果不理想,可能是由于丙溴磷溶液的整体光谱强度水平显著低于相同浓度的毒死蜱和甲基对硫磷溶液,其光谱贡献最小,以致算法对其混合体系中丙溴磷的分辨效果较差。PARAFAC算法实现了“数学分离”代替“化学分离”的效果,不需要复杂的预处理即可对光谱重叠严重的多组分有机磷农药混合物进行定性识别和定量检测,这一方法为水体中有机磷农药残留的快速检测分析提供了理论依据。 | 黄丽 马瑞峻 陈瑜 蔡祥 颜振锋 唐昊 李艳芬 | 2023 | 光谱学与光谱分析2023，43，11： | 0 |
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