三维荧光光谱结合HGA-RBF神经网络在多环芳烃浓度检测中的应用（英文）

作者：王书涛; 郑亚南; 王志芳; 马晓晴; 王昌冰; 程琪

来源：光子学报, 2017, 46(09): 75-81.

• 光谱学
• 三维荧光光谱
• 递阶算法优化的径向基神经网络
• 多环芳烃
• 浓度检测

采用FS920荧光光谱仪分析了苯并[k]荧蒽(BkF)、苯并[b]荧蒽(BbF)和两者混合物的荧光特性.结果表明BkF的两个荧光峰分别位于306nm/405nm和306nm/430nm,BbF的两个荧光峰分别位于306nm/410nm和306nm/435nm.BkF和BbF不同浓度配比及其相互间的荧光干扰,使得混合物荧光特性差异较大,荧光强度和浓度间关系变得复杂.为准确测定混合物中BkF和BbF的浓度,采用递阶算法优化的径向基神经网络对其进行检测,结果表明BkF和BbF的平均回收率分别为98.45%和97.71%.该方法能够实现多环芳烃类污染物共存成分的识别和浓度预测.

• 出版日期2017
• 单位燕山大学