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J-GLOBAL ID:202002269218437387   整理番号:20A1831829

SPAと多分類SVMに基づく紫外-可視光スペクトル飲料水有機汚染物判別方法研究【JST・京大機械翻訳】

Classification of Organic Contaminants in Water Distribution Systems Developed by SPA and Multi-Classification SVM Using UV-Vis Spectroscopy
著者 (7件):
資料名:
巻: 40  号:ページ: 2267-2272  発行年: 2020年 
JST資料番号: C2093A  ISSN: 1000-0593  CODEN: GYGFED  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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飲用水中の汚染物質の種類を迅速かつ効果的に識別することは、突発的な飲用水汚染事件の影響を減らすのに非常に重要である。現在、紫外-可視光分光法に基づく飲料水汚染物判別モデルの多くは主成分分析(PCA)を用いて特徴抽出を行うが、スペクトル類似度の高い有機汚染物に対して、データ駆動の角度からその分散が最大の方向を抽出するだけで、特徴として認識する効果がよくない。連続射影アルゴリズム(SPA)と多重分類サポートベクトルマシン(M-SVM)に基づく紫外-可視スペクトルによる飲料水の有機汚染物の判別方法を,有機汚染物スペクトルデータの多重共線型とスペクトルピークの重複干渉の問題のために開発した。第一に,フェノール,ハイドロキノン,レゾルシノール,およびm-フェニレンジアミンのオリジナルスペクトルデータを,紫外線スペクトロメータによって測定し,そして,フェノールとレゾルシノール,レゾルシノール,およびm-フェニレンジアミンのスペクトルピークの重なりは,4つの汚染物質の波長と濃度の間の相関関係の比較分析の後に,より深刻であった。特徴抽出時に、SPAを用いて、有機汚染物の紫外-可視光スペクトルデータの特徴波長組合せを選別し、異なる波長数でのスペクトル吸光度に対して多重線形回帰分析を行い、最小予測標準偏差に対応するパラメータ及びバンド組合せを最適なパラメータとして組み合わせた。最適特性波長組合せに基づいて,多分類SVMに基づく飲料水の有機汚染物の分類識別モデルを構築した。最後に、全スペクトル、PCA及びSPA特徴抽出後のスペクトルデータの異なる分類方法及び異なる汚染物質濃度における分類効果を比較し、SPAの適用性と安定性をさらに説明した。実験結果は,SPAがスペクトルデータのオリジナルの特徴バンドを抽出する方法として,有機汚染物の紫外-可視光スペクトルを効果的に抽出でき,異なる物質間の差異を向上し,多重共線形とスペクトルピークの重なり干渉をある程度除去できることを示した。その結果,分類モデルの精度が改善された。この方法は,飲料水中のスペクトルピークの重なりを解決できる汚染物質タイプの識別に参考となる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分光分析 
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