典型文献
基于太赫兹衰减全反射光谱的水质分析
文献摘要：
随着人口的增长和社会的迅速发展,水资源短缺和水污染问题日益严重.水质分类作为水质污染评估工作中的一项重要环节,其意义和作用也更加突出.基于太赫兹衰减全反射(THz-ATR)光谱和模式识别技术,提出了一种水质分析模型.利用太赫兹时域光谱系统和衰减全反射模块测量了纯净水、自来水、河水、海水A和海水B五种水样的太赫兹衰减全反射光谱,通过光学参数提取模型获得0.2～1.0 THz频率范围内五种水样的折射率、吸收系数、介电常数实部和介电常数虚部.利用主成分分析(PCA)对折射率进行降维和特征提取,分别作出样品在第一、二主成分上的二维得分图和前三个主成分上的三维得分图,结果显示,基于折射率的主成分得分图可以明显的区分不同的水样.为了进一步对不同水样进行准确分类,将降维之后的数据输入到支持向量机(SVM)中构建水样分类模型,每种水样随机选取其中的五分之三作为训练集,剩余的数据作为测试集,同时引入网格搜索(GridSearch)、遗传算法(GA)和粒子群(PSO)三种优化算法对支持向量机参数进行优化.结果显示,基于网格搜索算法的支持向量机最优参数c和g分别为1.4142和2.0,准确率为99.0％;基于遗传算法的支持向量机最优参数c和g分别为1.6754和5.9665,准确率为99.5％;基于粒子群算法的支持向量机最优参数c和g分别为3.1549和12.589,准确率为100％.可以看出,使用不同的优化算法得到的最优参数不同,所构建的支持向量机分类模型都可实现正确的分类,且分类准确率均高达99.0％ 以上.研究结果表明,利用粒子群优化算法基于折射率构建的PCA-SVM分类模型效果最优,可以准确识别不同水样,为水质分类奠定了基础.
文献关键词：
太赫兹;衰减全反射;主成分分析;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
曹秋红;林红梅;周薇;李照鑫;张同军;黄海青;李学敏;李德华
作者机构：
山东科技大学电子信息工程学院,青岛市太赫兹重点实验室,山东 青岛 266590
文献出处：
引用格式：
[1]曹秋红;林红梅;周薇;李照鑫;张同军;黄海青;李学敏;李德华-.基于太赫兹衰减全反射光谱的水质分析)[J].光谱学与光谱分析,2022(01):31-37
A类：
太赫兹衰减全反射,GridSearch
B类：
衰减全反射光谱,水质分析,水资源短缺,水污染,日益严重,水质分类,水质污染,污染评估,评估工作,意义和作用,THz,ATR,模式识别技术,太赫兹时域光谱系统,纯净水,自来水,河水,水样,光学参数,参数提取,提取模型,折射率,吸收系数,介电常数,对折,分得,建水,分类模型,五分,之三,训练集,测试集,入网,GA,PSO,网格搜索算法,最优参数,粒子群算法,支持向量机分类,分类准确率,粒子群优化算法,准确识别
AB值：
0.244462
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