福美双SERS光谱定量分析：特征提取算法的应用

"特征提取算法在农药福美双的表面增强拉曼光谱(SERS)定量分析中发挥了关键作用，通过主成分分析(PCA)、离散余弦变换(DCT)和非负因式分解(NMF)等方法降低光谱数据波动的影响，提升后续定量模型的准确性。使用偏最小二乘法回归(PLSR)和支持向量机回归(SVR)建立定量模型，并通过5-折交叉验证评估不同组合的效果。实验结果显示，SVR在处理非线性关系时优于PLSR，且NMF与SVR的组合在非线性拟合中表现最佳，降低了分析误差，达到国家对农药检测的精度要求，为农药快速检测提供了一种有效的新途径。" 本文探讨了如何利用特征提取算法优化福美双(SERS)光谱的定量分析。表面增强拉曼光谱技术因其快速、独特指纹效应和极低的检测限，在有害物质检测领域有着广泛应用。然而，SERS光谱的测量容易受到基底、仪器条件、宇宙射线和测量环境等因素的波动影响，导致分析结果的不稳定性。 在研究中，研究人员采用三种不同的特征提取算法：主成分分析(PCA)、离散余弦变换(DCT)和非负因式分解(NMF)，来处理福美双的SERS光谱数据，旨在减少数据波动对定量分析的影响。这些算法能从原始数据中提取主要信息，去除噪声和无关信息。 接下来，研究人员将提取后的特征与两种回归算法相结合，即线性的偏最小二乘法回归(PLSR)和非线性的支持向量机回归(SVR)，构建定量模型。通过5-折交叉验证方法比较了不同特征提取算法与不同回归算法的组合效果。实验结果表明，对于福美双的浓度分析，SVR的预测精度显著高于PLSR，这反映了SERS光谱强度与被测物浓度之间的非线性关系。 在特征提取算法与回归算法的组合中，PCA与PLSR在处理线性关系时表现出色，而NMF与SVR的组合在处理非线性关系时效果最佳，可以显著降低分析误差，使得分析精度提高近3倍。最优的模型组合是NMF+SVR，其交叉验证均方误差(RMSECV)达到了0.0455μmol·L⁻¹（10⁻⁶mol·L⁻¹），符合国家对福美双检测的标准，为农药快速检测提供了新的解决方案。 总结来说，特征提取算法的运用对于改善SERS定量分析的准确性和稳定性至关重要，特别是结合适当的回归模型，能够显著提升农药检测的效率和精度。这项研究不仅为农药检测技术的进步提供了理论依据，也为未来在复杂环境下的有害物质分析提供了新的思路和方法。