偏最小二乘分光光度法同时测定砷和磷

在砷、磷钼蓝同时于水相显色的基础上 ,运用偏最小二乘法 (PLS)处理二者重叠吸收峰 ,实现了砷、磷的同时测定。方法的线性范围 :砷 0～ 12 0 μg/5 0mL ,磷 0～ 70 μg/5 0mL ,平均加标回收率 :砷为 95.8%～ 10 3.6% ,磷为 96.2 %～ 10 0 .7% ,相对标准偏差为 4.3 %～ 7.8%。     

偏最小二乘分光光度法同时测定钢铁中铬和锰的研究

在酸性介质中,以AgNO3作催化剂,(NH4)2S2O8作氧化剂,将溶液中的Cr(Ⅲ)和Mn2+氧化成Cr2O72-和MnO4-。Cr2O72-和MnO4-的质量浓度分别在20~80μg/mL和4~14μg/mL范围内遵守比耳定律,并且二者的吸光度具有很好的加和性。据此,提出了不经分离,直接用偏最小二乘分光光度法测定铬和锰。方法用于PCrNi3Mo,GCr15和86CrMoV7三种钢铁样品中铬和锰的测定,测定结果与用国家标准方法测定的结果相符。     

偏最小二乘—分光光度法多组分同时测定

本文分别以 PAR,5-Br-PADAP 作显色剂分光光度法测定多个波长下络合物的吸光度,用偏最小二乘法(PLS 法)建立校正模型并进行预测,对铜、钴、镍及铜、镍两混合体系进行了各元素的同时测定,获得了比较满意的结果。与主成分回归(PCR)及多元素线性回归(MLR)法计算结果相比,PLS 法结果最优。     

因子分析光度法同时测定合金钢中钨和钼

基于加权单纯形法可用于优化实验条件,因子分析法可用于同时测定多组份的特性,本文研究了W、Mo—PF—CTMAB体系同时测定W、Mo的可能性。结果表明,本方法不仅提高了灵敏度,而且扩大了检测范围,同时使络合体系的稳定性明显增强。本法用于合金钢中W、Mo同时测定,得到了满意的结果。     

分光光度化学计量学法同时测定痕量钛、钼和钨

在强酸性溶液中,钛（Ⅵ）,钼（Ⅵ）和钨（Ⅵ）均与水杨基荧光酮和阳离子表面活性剂溴化十六烷基三甲基铵发生高灵敏的显色反应,生成稳定的三元胶束络合物。其λｍａｘ分别为５３６．２,５２３.０和５１４．２ｎｍ,表明吸收光谱严重重叠;其表观摩尔吸光系数　和　分别为１２８×１０~５,１.２８×１０~５和１.２７×１０~５,用偏最小二乘法和迭代目标转换因子分析法辅助分光光度法,不经分离,同时测定了模拟样和低合金钢标样中的痕量或少量钛、钼和钨,取得了满意的结果。由于体系的加和性较差,故用模拟纯谱卡尔曼滤波法和ＣＰＡ－Ｐ矩     

胶束增溶-偏最小二乘回归光度法同时测定锇、钌的研究

采用胶束增溶-偏最小二乘回归光度法在 BRB-SnCl_2-AG-OP 离子缔合物体系中,对锇、钌同时测定进行了研究.结果表明,该方法的灵敏度高,其表观摩尔吸光系数分别为1.32×10~6, 2.30×10~6;相对标准偏差(RSD)分别为3.54%及2.87%;模拟样品分析的相对误差均小于10%;该方法可不经蒸馏分离同时测定锇、钌。     

人工神经网络解析分光光度法同时测定钨和钼

用单纯形法优化了钨、钼－二溴羟基苯基荧光酮－ＣＴＭＡＢ显色体系的实验条件。应用三层ＡＮＮ－ＢＰ网络解析钨和钼的吸收光谱,分光光度法同时测定了钨和钼并与偏最小二乘法、因子分析、Ｐ－矩阵法、卡尔曼滤波、主成分回归等化学计量学方法的解析结果进行了比较,表明神经网络方法优于其它方法。使用改进的ＢＰ算法,避免了神经网络学习过程中可能产生的麻痹现象。提出了目标向量的简单变换方法及便于网络参数选择的收敛评价函数。     

基于最小二乘支持向量机对偶优化问题的核偏最小二乘

提出了一种基于对偶优化的核最小二乘(KPLS)方法,把KPLS用最小二乘支持向量机的形式表示.推导了KPLS对偶优化形式的公式,且使其具有最小二乘支持向量机的风格.在初始空间中构造优化问题,应用核技术在特征空间中解对偶问题,这种解与非线性的KPLS具有相似性.实验验证了这种方法的效果,表明了该方法的有效性和优越性.     

化学计量学在钨和钼同时分光光度法测定中的应用

总结了钨、钼同时测定的分光光度法,着重探讨了化学计量学的应用。按照方法的原理,对双波长分光光度法、三波长分光光度法、导数分光光度法、最小二乘分光光度法、因子分析分光光度法、卡尔曼滤波分光光度法、线性规划法、人工神经网络—分光光度法一一加以叙述,引用文献28篇。     

电感耦合等离子体质谱法同时测定矿石中钨钼铜

研究了过氧化钠碱熔 柠檬酸络合钨 盐酸酸化,电感耦合等离子体质谱法同时检测矿石中钨、钼、铜三种元素的分析方法。对助熔剂用量,柠檬酸用量,盐酸用量进行了条件实验,确定了样品处理方法;对分析检测仪器参数进行了优化,筛选了仪器测量条件;用标准物质验证了分析方法正确度和精密度,相对误差均小于4%,相对标准偏差（RSD, n=12）均小于5%。本分析方法实现了在同一体系中对钨、钼、铜的同时快速检测,检测范围适合常量和微量钨、钼、铜的分析。     

利用偏最小二乘回归方法(PLS)解析、优化钢铁生产流程的各限制性环节

介绍了分析复杂系统规律的第二代多元统计分析方法——偏最小二乘回归(PLS)的原理和技术特点,利用国内第一款在Excel中实现PLS的软件——PEW( PLS+ Excel+ Word)对钢铁流程之一的烧结工序限制性环节——影响烧结矿低温还原粉化指数RDI的因素进行了分析.此技术提供了一种模型简单有效,物理意义清晰明确的...     

水杨酸荧光酮-罗丹明B荧光共振能量转移光谱信号解析同时测定合金钢中铬锰钼

研究了水杨基荧光酮（SAF） 罗丹明B（RHB）体系的荧光共振能量转移机理,结合偏最小二乘法同时测定钢样中铬（Cr）、锰（Mn）、钼（Mo）。实验表明,在十六烷基三甲基溴化铵胶束水溶液中,SAF与RHB能发生有效的荧光共振能量转移,计算了两者间荧光共振能量转移参数。通过偏最小二乘法对Cr、Mn、Mo加入后能量转移体系光谱信号的改变进行解析,实现了该体系对3种元素的同时测定。结果表明,在优化实验条件下,Cr、Mn、Mo的质量浓度分别在0.14~1.3 mg/L、0.10~0.95 mg/L、0.13~1.26 mg/L范围内整个光谱均呈现出线性变化。对模拟样品和实际样品测定,RSD＜3%,回收率在94.0%~107%之间。     

遗传神经网络-分光光度法同时测定钢中铋和铈

应用遗传算法优化BP神经网络的结构和参数,解决了BP神经网络过拟合问题;建立一种遗传神经网络算法(GA-BP-ANN),用少量训练样本自适应概率搜索确定神经网络中隐含层结点数、学习速率(η)、动量因子(α)三者最佳匹配;在铋(铈)-二溴羧基偶氮胂同时测定显色体系中,应用遗传神经网络-分光光度法同时测定铋和铈,铋和铈络合物的表观摩尔吸光系数分别为8.3×104L.mol-1.cm-1和1.2×105L.mol-1.cm-1;25mL溶液中铋在0～25μg,铈在0～13μg服从比尔定律。方法用于钢中铋和铈的同     

激光诱导击穿光谱技术结合自吸收修正和偏最小二乘法的铁矿石酸度分析

铁矿石冶炼过程中对其酸度进行准确把控将对铁矿石利用率及冶炼过程产生严重影响。因此,亟需一种铁矿石酸度快速准确分析方法。实验基于激光诱导击穿光谱(Laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术结合偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)方法成功地提出了一种铁矿石酸度快速定量分析方法。首先,采集了20组铁矿石样品的LIBS光谱数据,并采用美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,NIST)数据库对铁矿石的LIBS特征谱线进行标定。然后,采用内参考线自吸收修正(Internal reference for self-absorption correction,IRSAC)和5折交叉验证分别对光谱数据以及PLSR模型潜变量(Latent variables,LVs)进行优化。最后,基于优化后的光谱数据以及LVs构建了PLSR模型用于预测集铁矿石酸度的分析。结果表明,该模型具有较好的预测性能,其预测集决定系数(R²_p)为0.9784,均方根误差(RMSEP)为2.916%。说明LIBS结合自吸收修正和PLSR法为铁矿石酸度的快速定量分析提供了一种可行的方法。     

激光诱导击穿光谱技术结合自吸收修正和偏最小二乘法的铁矿石酸度分析

铁矿石冶炼过程中对其酸度进行准确把控将对铁矿石利用率及冶炼过程产生严重影响。因此,亟需一种铁矿石酸度快速准确分析方法。实验基于激光诱导击穿光谱(Laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术结合偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)方法成功地提出了一种铁矿石酸度快速定量分析方法。首先,采集了20组铁矿石样品的LIBS光谱数据,并采用美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,NIST)数据库对铁矿石的LIBS特征谱线进行标定。然后,采用内参考线自吸收修正(Internal reference for self-absorption correction,IRSAC)和5折交叉验证分别对光谱数据以及PLSR模型潜变量(Latent variables,LVs)进行优化。最后,基于优化后的光谱数据以及LVs构建了PLSR模型用于预测集铁矿石酸度的分析。结果表明,该模型具有较好的预测性能,其预测集决定系数(R_p<...     

基于互信息特征筛选偏最小二乘的激光诱导击穿光谱铁矿浆定量分析

目前检测矿浆品位相对准确的方法是传统化学分析,但周期长、有滞后性,无法实现在线检测。实验利用激光诱导击穿光谱(Laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)在线、原位、快速等优点,分析了铁矿选矿过程尾矿浆中铁元素的品位值。由于LIBS采集到的光谱数据中存在大量对成分分析无用的冗余信息,进而增加了建模复杂程度,导致建立的模型精确度不够、泛化能力不强。因此,在偏最小二乘(PLS)模型基础上,提出了基于互信息特征筛选的偏最小二乘模型。实验结果表明,与传统的PLS模型相比,基于互信息特征筛选的偏最小二乘模型在分析精度上得到了明显改善,测试样品的决定系数R²从0.52提高到0.90,测试样本的平均绝对误差(MAEP)从2.87%下降到1.38%,总样本的平均绝对误差(MAE)从1.0%下降到0.60%。     

小波遗传神经网络-阳极溶出伏安法同时测定钢中铜和铅

研究了二硫代二安替吡啉甲烷作修饰剂的修饰玻碳电极,并以此为工作电极,建立了测定铜和铅的阳极溶出伏安法。应用小波变换去噪、数据压缩和背景扣除功能对峰电流信号进行处理,用遗传算法自适应概率搜索神经网络的最优网络结构和参数,解决神经网络过拟合问题,将小波神经网络(WT-BP-ANN)、小波遗传神经网络(WT-GA-BP-ANN)的分析结果进行比较,Cu2+,Pb2+测定结果的RSD分别为3.49%,2.33%;3.77%,1.89%,表明小波遗传神经网络优于小波神经网络。