本文關鍵詞：結合單類識別和紅外光譜檢測技術對泥蚶重金屬污染信息的快速檢測

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【摘要】：鎘,銅,鋅,鉛等的重金屬金屬水體污染問題是全球性環(huán)境污染問題之一而被重金屬污染過的水體生物如果作為食物進入人體,將對生命、健康安全造成重大威脅,而利用光譜分析快速、安全、低成本、對樣品無損傷等優(yōu)點來檢測樣本是一種很好的途徑。但是污染源的不同,現實中污染樣本少的特點,決定了異常樣品的缺失。因此,本文利用單類分類算法對泥蚶的正常樣本進行訓練,建立模型,實現包含正常樣本和異常樣本的預測集的分類。其中,分別采用了支持向量數據描述算法(svdd)、單類偏最小二乘分類(ocpls)和單類高斯過程(ocgp)這三種單類分類的方法來實現對泥蚶重金屬的檢測。本文的主要內容如下:1)首先從重金屬污染的嚴峻形勢出發(fā),探討了以泥蚶這種水體生物作為研究對象,進行重金屬污染檢測的意義。然后,介紹了光譜研究的發(fā)展歷史,基本原理,應用的現狀,這是我們利用光譜分析作為檢測手段的優(yōu)勢。接著,引入單類分類方法,簡述了它的原理和研究現狀,這是本文實現重金屬光譜檢測的必要基礎。2)針對正常和重金屬污染的樣本數據,首先進行預處理,這是應用三種單類分類方法的準備基礎。其中包括savitzky-golay濾波(S-G濾波)和對樣本的一致性檢測。其中,S-G濾波實現了對樣本數據的平滑處理,降低了噪聲。樣本一致性檢測以統(tǒng)計學的方法驗證了實驗數據的可靠性。3)從不同單類分類方法的視角下,分析四種重金屬元素分析重金屬元素與正常樣本的差異。其次,從不同重金屬元素樣本的視角下,分析不同單類分類方法的準確性,著重研究與分析了支持向量數據描述算法(svdd)、單類偏最小二乘分類(ocpls)和單類高斯過程(ocgp)三種方法對實際樣本的預測效果。對于Cd樣品來說,ocgp方法的分類識別率最高,但是算法對訓練樣本數目的依賴性比較強。對于Pb和Zn樣品來說,ocpls方法效果最好,分類識別率達到了95%左右,并且算法對訓練樣本數的依賴性并不強。svdd對于不管哪種樣品的分類準確度都不高。
【關鍵詞】：光譜分析 單類分類 模式識別 OCPLS OCGP SVDD
【學位授予單位】：溫州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：X835
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 重金屬污染研究的歷史、意義9-10
• 1.2 光譜分析的歷史、意義10-11
• 1.3 單類分類研究的歷史、意義11-13
• 1.4 實驗設計13-16
• 1.4.1 實驗樣品和試劑13-14
• 1.4.2 實驗方案設計14-16
• 1.5 本章小結16-17
• 第二章 預處理分析17-25
• 2.1 S-G濾波17-22
• 2.1.1 S-G濾波的意義17
• 2.1.2 S-G濾波原理17-18
• 2.1.3 S-G濾波結果與分析討論18-22
• 2.2 樣本一致性檢測22-23
• 2.2.1 樣本一致性檢測的意義22
• 2.2.2 樣本一致性原理22-23
• 2.2.3 樣本一致性檢測的結果顯示23
• 2.3 本章小結23-25
• 第三章 三種分類方法的對比研究25-59
• 3.1 單類偏最小二乘分類25-37
• 3.1.1 單類偏最小二乘分類法研究現狀25
• 3.1.2 單類偏最小二乘分類原理25-27
• 3.1.3 單類偏最小二乘分類效果分析27-37
• 3.2 單類高斯過程37-49
• 3.2.1 單類高斯過程研究現狀37-38
• 3.2.2 單類高斯過程原理38-40
• 3.2.3 單類高斯過程效果分析40-49
• 3.3 支持向量數據描述算法49-57
• 3.3.1 支持向量數據描述算法研究現狀49-50
• 3.3.2 支持向量數據描述算法原理50-51
• 3.3.3 支持向量數據描述算法結果分析與討論51-57
• 3.4 本章小結57-59
• 第四章 總結與展望59-61
• 總結59
• 展望59-61
• 參考文獻61-69
• 致謝69-71
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文71

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