锌液痕量铜离子光谱检测：分区建模新方法

"本文提出了一种基于分区建模的锌液中痕量铜离子光谱检测方法，旨在解决炼锌溶液中铜离子光谱信号掩蔽、干扰严重以及非线性特性导致的检测难题。通过导数光谱与小波去噪的预处理技术，再现了铜离子的谱峰。利用相关系数-稳定性值评估波长变量，并结合支持向量回归（SVR）模型选择最优波长。然后，依据浓度的非线性特性将溶液划分为多个区间，为每个区间构建粒子群优化支持向量回归（PSO-SVR）模型，以精确计算铜离子的质量浓度。实验结果显示，该方法的预测方均根误差降至0.0678，模型决定系数提升至99.61%，最大相对误差为6.94%，平均相对误差为2.74%。" 本文详细探讨了在炼锌溶液中痕量铜离子浓度检测的挑战，主要关注铜离子光谱信号的干扰问题以及非线性特性。传统的光谱检测方法在处理这类问题时可能遇到困难，因为高浓度和低浓度区域的非线性差异可能导致测量不准确。为了解决这个问题，研究者引入了一种创新的分区建模策略。 首先，他们利用导数光谱技术结合小波去噪处理原始光谱数据，这有助于去除背景噪声和增强待测铜离子的特征峰，使得铜离子的谱峰更加清晰可见。接下来，通过相关系数-稳定性值这一评价指标对波长变量进行排序，挑选出对铜离子浓度变化最为敏感的波长。这些波长变量是构建预测模型的关键，它们可以更准确地反映溶液中铜离子的存在。 进一步，研究者采用了支持向量回归（SVR）模型来选取最佳波长变量，这是机器学习中一种强大的非线性回归工具。然而，由于铜离子浓度的非线性特性，单一模型可能无法覆盖所有浓度范围，因此他们将浓度区间进行划分，并对每个区间独立构建粒子群优化的支持向量回归（PSO-SVR）模型。PSO是一种全局优化算法，能够帮助找到更优的SVR参数，从而提高模型的预测精度。 实验结果证明了分区建模方法的有效性，预测方均根误差的降低和模型决定系数的提高，表明了该方法在减少误差和提高预测准确性方面的显著优势。此外，较小的最大和平均相对误差进一步证实了该方法在实际应用中的可靠性和精度。 这种方法为炼锌溶液中痕量铜离子的检测提供了一个新的思路，通过分区建模和优化的机器学习模型，克服了光谱信号掩蔽和非线性问题，提高了检测的准确性和效率。这种技术不仅适用于锌液中铜离子的检测，也可能推广到其他类似的复杂环境下的痕量元素分析。