文件名称:
荧光分析法和ABC-BP 神经网络相结合的多环芳烃的检测
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上传时间: 2021-02-12
详细说明：分析了苯并[k]荧蒽(BkF)、苯并[a]芘(BaP)和两者混合物的荧光特性，结果表明BkF 存在2 个荧光特征峰，BaP存在6个荧光特征峰，BkF 和BaP 的最佳发射波长均为405 nm。不同浓度配比的混合物荧光特性差异较大，但最佳发射波长没有发生变化，仍为405 nm。在激发波长为250~400 nm，发射波长为350~500 nm 范围内，BkF 和BaP 荧光光谱重叠较为严重。为了准确检测混合物中两者的质量浓度，采用人工蜂群(ABC)算法优化的误差逆向传播(BP)神经网络对其进行检测，结果表明ABC-BP神经网络优于遗传算法(GA)-BP 神经网络。ABC-BP神经网络能够准确检测质量浓度为1.000~10.000 ng/L 的混合物中BkF 和BaP 的质量浓度。10 组混合物样本中，BkF 和BaP 的回收率平均值分别为99.19% 和99.26%。
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