基于提升建模的锌离子与钴离子浓度紫外可见吸收光谱检测方法

• 作者: 周涛 朱红求 李勇刚 陈俊名
• 来源期刊: 分析化学
• 关键词: 紫外可见吸收光谱 LASSO回归 提升建模 金属离子检测
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 576-582
• 页数: 7页
• 字数: 3862字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19756/j.issn.0253-3820.181650

摘要

紫外可见分光光度法检测高浓度Zn髤离子和痕量Co髤离子混合溶液时,由于Zn髤离子对痕量Co髤离子吸收光谱的掩蔽,以及两种离子之间化学性质相近,经常导致光谱重叠、相互干扰.针对这一问题,本研究提出一种基于提升建模的Zn髤离子和Co髤离子浓度紫外可见吸收光谱检测方法.本方法通过对校正集加权采样获得子数据集;然后使用子数据集建立不同压缩比的LASSO回归子模型集,使用赤池信息量准则(AIC)选择最优子模型;根据子模型对建模样本的误差大小,更新样本权重,重复迭代建模至子模型收敛;最后根据子模型的预测性能给予子模型不同的权重,加权融合子模型得到最终的总模型.共获得80组Zn髤离子和Co髤离子混合溶液的紫外可见光谱数据集,将本方法与全波段的偏最小二乘(PLS)、蒙特卡洛无信息变量消除(MCUVE)-PLS及竞争自适应重加权采样(CARS)-PLS进行了比较分析,对于Zn髤离子,本方法保留的有效波长点个数相比PLS、MCUVE-PLS和CARS-PLS都大幅减少,预测均方根误差相对于PLS、MCUVE-PLS和CARS-PLS分别减少55.3％、21.3％和1.64％.对于Co髤离子,本方法保留的有效波长点个数相比MCUVE-PLS和CARS-PLS大量减少,降低了模型的复杂度,预测均方根误差相对于PLS、MCUVE-PLS和CARS-PLS分别减少71.4％、46.2％和54.8％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱红求	中南大学信息科学与工程学院	75	380	10.0	16.0
2	李勇刚	中南大学信息科学与工程学院	82	545	11.0	20.0
3	周涛	中南大学信息科学与工程学院	107	717	15.0	20.0
4	陈俊名	中南大学信息科学与工程学院	9	7	2.0	2.0