具有渐进学习能力的硝酸铵-硝酸溶液中硝酸铵浓度快速定量分析方法

• Published in: 分析化学 Vol. 51; no. 12; pp. 1983 - 1992
• Main Authors: 钱石川, 王志, 鲁志艳, 李志华, 杏若婷, 盛鑫, 苏强, 金韶华, 李丽洁, 陈锟
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 北京理工大学材料学院,北京100081%甘肃银光化学工业集团有限公司,白银730900 2023
• Subjects: Near infrared spectroscopy; 小波变换; Wavelet transform; 机器学习; 变量选择; 近红外光谱; 群体智能优化算法; 化学计量学; Machine learning; Swarm intelligence optimization algorithms; Chemometrics; Variable selection
• ISSN: 0253-3820
• DOI: 10.19756/j.issn.0253-3820.231000

利用增量随机梯度下降算法(ISGD)建立了适用于硝酸铵-硝酸(NH4NO3-HNO3)溶液中NH4NO3浓度快速定量分析的校正模型,模型同时具有随数据增长而不断更新的能力.通过傅里叶变换近红外光谱仪采集了包含169个不同NH4NO3浓度的NH4NO3-HNO3溶液样本的红外光谱,其中69个样本用于增量学习,100个样本用于构建校正模型.探究不同光谱预处理方法对模型准确性的影响,分析了小波变换(WT)中不同小波基函数和分解层数的性能;结合特征变量的贡献和模型准确性,在鲸鱼优化算法(WOA)与遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)、人工鱼群优化算法(AFSA)和灰狼算法(GWO)中选择最佳特征变量优选方法,基于优选的变量建立NH4NO3-HNO3溶液NIR光谱的WT-WOA-GWO-ISGD校正模型,并与偏最小二乘、支持向量机和随机森林3种机器学习方法建立的校正模型进行对比.结果表明,WT-WOA-GWO-ISGD校正模型具有良好的预测性能,其校正集决定系数和均方误差分别为0.9998和0.0313,预测集决定系数和均方误差为0.9997和0.0353;在需要实时响应并随着数据增长而及时更新的场景中,也有最佳的预测能力,验证集决定系数和均方误差为0.9996和0.0459.研究结果表明,近红外光谱结合WT-WOA-GWO-ISGD算法是一种快速准确定量分析NH4NO3-HNO3溶液中NH4NO3浓度的方法,并且具有渐进学习能力,在保持原有学习效果的基础上,可对新知识继续学习.