三維熒光光譜分類識(shí)別方法與實(shí)驗(yàn)研究.pdf

1、隨著光學(xué)、電子學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，三維熒光光譜檢測(cè)技術(shù)逐漸遍及工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生等領(lǐng)域，三維熒光光譜檢測(cè)技術(shù)具有檢測(cè)方法簡(jiǎn)潔、所需樣品少、選擇性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，受到研究者的廣泛關(guān)注。樣品的三維熒光光譜包含了樣品的豐富信息，高效的分類識(shí)別算法在三維熒光光譜的檢測(cè)技術(shù)中占有十分重要的地位。
　　 本文針對(duì)混合物中各純組分物質(zhì)分類識(shí)別的情況，提出了通過對(duì)由混合物樣品的三維熒光光譜組成的三維數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行二階校正的方法對(duì)混合物中的熒光純組分

2、物質(zhì)進(jìn)行分類識(shí)別研究。其中，針對(duì)平行因子分析算法這種經(jīng)典的二階校正算法對(duì)樣品熒光因子數(shù)敏感的情況，本文提出通過交替三線性分解算法對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)。在方法研究的基礎(chǔ)上，本文通過對(duì)萘、1-萘酚和2-萘酚的混合物的分類識(shí)別實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了二階校正方法的可行性和科學(xué)性。
　　 本文針對(duì)混合組分物質(zhì)之間的分類識(shí)別的情況，提出采取結(jié)合主成分分析法的可拓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCA-ENN)算法對(duì)實(shí)驗(yàn)樣品的三維熒光光譜進(jìn)行分類識(shí)別研究。主成分分析法將三維熒光光譜