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基于紫外吸收光谱的地下水硬度分类和定量分析

Classification and Quantitative Analysis of Groundwater Hardness Based on Ultraviolet Absorption Spectrum

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针对地下水质量国家标准,基于水硬度标准物质制备多种离子浓度的样品,建立基于紫外吸收光谱的水硬度分类和定量分析模型.首先,利用一组不同离子浓度样品组成训练集,建立偏最小二乘判别分析(PLSDA)模型,并引入二叉树进行水硬度的多重分类;然后再利用偏最小二乘支持向量机(PLS-SVM)建立每类样本的定量模型;最后利用由不同离子浓度样品组成的测试集,对模型进行蒙特卡洛交叉检验.实验结果表明,对地下水硬度进行分类识别,平均错误率为1.13％,低于其他常用分类方法;对地下水钙离子浓度进行预测,均方误差达到0.247,复相关系数达到0.987,较其他常用分类方法有显著提高.

董乐、廉飞宇、琚新刚

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河南财政金融学院计算机与信息技术学院,河南郑州 450046

河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室,河南郑州 450001

水硬度 紫外可见吸收光谱 偏最小二乘 支持向量机 定量分析 蒙特卡洛交叉检验

河南省高等学校重点科研项目河南工业大学教育部重点实验室开放基金

18A510003KFJJ-2017-108

2022

10.3969/j.issn.1007-0834.2022.03.007

河南教育学院学报(自然科学版)
河南教育学院

河南教育学院学报(自然科学版)

影响因子：0.517
ISSN：1007-0834
年,卷(期)：2022.31(3)
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