荧光分析与ABC-BP神经网络：精确检测多环芳烃混合物

本文主要探讨了荧光分析法与人工蜂群-误差逆向传播（ABC-BP）神经网络在多环芳烃（Polycyclic Aromatic Hydrocarbons, PAHs）检测中的应用。研究对象聚焦于两种常见的PAHs，即苯并[k]荧蒽（BkF）和苯并[a]芘（BaP）。首先，通过对这两种化合物及其混合物的荧光特性进行深入分析，发现BkF具有两个荧光特征峰，而BaP则有六个。它们的最佳发射波长均为405纳米，即使在不同浓度的混合物中，这个特征波长保持不变。 在激发波长范围250至400纳米和发射波长范围350至500纳米时，BkF和BaP的荧光光谱存在显著重叠，这可能对单纯依赖光谱分析造成混淆。因此，文章引入了ABC-BP神经网络作为解决方案。该神经网络利用人工蜂群算法优化误差逆向传播过程，从而提高了检测的精确性和可靠性。 结果显示，ABC-BP神经网络在检测质量浓度为1.000至10.000 ng/L的BkF和BaP混合物中表现出色，其检测结果的准确性和稳定性得到了验证。在10组混合物样本中，BkF和BaP的回收率分别达到了平均值99.19%和99.26%，这证明了该方法在实际应用中具有很高的实用价值。 本文的研究不仅关注了荧光分析技术的特性，还结合了人工智能算法，提升了环境污染物如PAHs的定量分析能力，对于环境监测、污染物控制以及相关科学研究具有重要意义。此外，这项工作也展示了如何通过优化算法提高复杂混合物中特定化合物的识别精度，为其他领域如药物分析或材料科学中的类似问题提供了新的思路和技术参考。