ABC-BP神经网络优化多环芳烃荧光检测

"荧光分析法和ABC-BP神经网络相结合的多环芳烃的检测" 本文主要探讨了一种结合荧光分析法与人工蜂群(ABC)优化的误差逆向传播(BP)神经网络技术，用于检测多环芳烃(PAHs)中的苯并[k]荧蒽(BkF)和苯并[a]芘(BaP)的浓度。多环芳烃是一类环境污染物，对人类健康有严重影响，因此其准确检测至关重要。 荧光分析法是一种基于物质分子吸收特定波长的光后，发射出不同波长的荧光来识别和定量物质的方法。在研究中，作者发现BkF有两个荧光特征峰，而BaP则有六个特征峰。两种物质的最佳发射波长均为405纳米。尽管混合物的荧光特性因浓度比例不同而有显著差异，但最佳发射波长保持不变。然而，在激发波长250至400纳米，发射波长350至500纳米的范围内，BkF和BaP的荧光光谱重叠严重，这为单独通过荧光光谱直接区分和定量这两种物质带来了挑战。 为了解决这个问题，研究人员采用了ABC算法优化的BP神经网络模型。人工蜂群算法是一种模拟自然界中蜜蜂寻找花粉的优化算法，能有效搜索全局最优解，而BP神经网络则是一种常用于模式识别和数据分类的机器学习模型。通过ABC算法优化BP神经网络，可以提高模型的训练效率和预测准确性。 实验结果显示，ABC-BP神经网络在检测BkF和BaP质量浓度时表现优于传统的遗传算法(GA)-BP神经网络。该方法能够精确地检测出质量浓度在1.000至10.000 ng/L范围内的混合物中BkF和BaP的浓度。在10组不同的混合物样本中，BkF和BaP的平均回收率分别达到了99.19%和99.26%，这表明这种方法具有很高的准确性和可靠性。 荧光分析法与ABC-BP神经网络的结合为多环芳烃的高精度检测提供了一种新的有效途径，尤其在面临光谱重叠问题时，这种结合技术显示出了其优越性。这一研究对于环境污染监测、环境保护以及公共健康等领域具有重要的实际应用价值。