BP神经网络在磷酸盐溶液紫外吸收光谱中的应用.pdfVIP

第26卷，第4期 光谱实验室 V01．26。No．4 200 ChineseJournalof 0 0 9 9年7月 SpectroscopyI_dmratoryJuly，2 BP神经网络在磷酸盐溶液 紫外吸收光谱中的应用 王睿①余震虹 鱼瑛 (江南大学通信与控制工程学院通信研究所江苏省无锡市蠡湖大道1800号214122) 摘 要利用紫外分光光度法测定磷酸盐溶液的光谱，经过转换得到吸光度与溶液浓度的非线性关 系．使用BP神经网络算法处理此非线性问题。Matlab语言中的神经网络工具箱提供了许多有关神经网络 设计、训练和仿真的函数来实现BP网络．使应用BP网络来解决此类问题变得方便和有效。实验证明 BP神经网络法进行比较，前者虽然得到拟合曲线关系式，但较为复杂．工作量大．因此。BP神经网络法更 适合于解决此类问题。 关键词磷酸盐溶液；紫外分光光度法；BP神经网络Matlab语言 中图分类号：0657．32 文献标识码：A 文章编号：1004—8138(2009)04·0822一05 1 引言 人工神经网络始于20世纪40年代初，它的基本思想是模拟人脑细胞的工作原理，建立模型进 行分类和预测。它的最大优点是抗干扰、抗噪音能力强，同时具有非线性转换能力。作为一种新的 处理方法，人工神经网络在各种分析研究中取得了重大进展，许多科研工作者深入细致的理论研究 络自适应共振模型、BP(Back 体系，由于吸收光谱的相互重叠，使得定量分析较为困难，人工神经网络的使用却能在一定程度上 克服这些困难。其中BP神经网络是最具代表性、使用最多、应用最广的误差反向传播多层前馈式 网络。虽然BP算法是目前比较流行的神经网络学习算法，但是传统的基于标准梯度下降法的BP 算法在求解实际问题时，由于收敛速度缓慢，影响到求解质量[2]。为此，研究者们在标准BP算法的 基础上进行了许多有益的改进，提出了弹性梯度下降法、共轭梯度法、拟牛顿算法、 所提高。 磷酸盐是一种无机化合物，随着其含量的增加必然引起环境污染。我国虽然拥有辽阔的水域资 源，但是随着污水的任意排放，水质已经被严重污染，其中以磷为主要污染源。目前对磷酸盐的测定 主要有分光光度法、容量法和离子色谱法。在水质监测中，磷酸盐的测定常采用 钼酸铵一酒石酸锑钾一抗坏血酸分光光度法，此方法的主要缺点是操作冗长，干扰较多，使用仪器昂 贵[3]。为此，许多研究人员进行了不少改进和创新。近几年，出现较多的有关磷酸盐监测方法的成 ①联系人．手机l(oE-maillwangrui．haoyi@163．com 作者简介，王謇(1984一)．女．甘肃省民勤县人．在读硕士研究生，主要从事紫外吸收光谱的研究． 收稿日期12008·12—171接受日期12009-01-25 万方数据 第4期 王謇等：BP神经网络在磷酸盐溶液紫外吸收光谱中的应用 823 果，颇具潜力。 李在均“]等人发现孔雀绿一磷钼杂多酸缔合物稳定性好，不受氧化剂影响，酸度范围较宽，试验 表明，生成的蓝色缔合物最大吸收波长在635nm，表观摩尔吸光系数为9．30X104，磷含量在 和孔雀绿于硫酸介质中形成绿色离子缔合物的条件，研制出一种快速检测水中磷酸盐的测试管分 析法。王庆霞[63等建立了流动注射孔雀绿一磷钼杂多酸分光光度法测定水中痕量正磷酸盐的方法， 要求，适用于地表水、地下水及饮用水等清洁水体中正磷酸盐的检测。本文采用BP神经网络算法 解析磷酸盐溶液的紫外吸收光谱，跟前面所述的各种方法有所不同，开辟了一条新的数据处理道 路，对磷的检测具有重要意义。 2 BP神经网络 BP(Back 运算的简单单元组成，这些单元类似于生物神经系统的单元。BP网络主要应用于函数逼近、模式识 别、分类、数据压缩等方面，倘若有用信号较弱，噪音较强时，便可选用BP神经网络进行建模，将会 在短时间内得到满意的结果。 2．1基本原理 BP神经网络由输入层i、隐含层j