基于遗传算法的多组分光谱解析方法研究

Abstract

光谱解析方法是一种常见的光谱分析方法,广泛用于各种化学计量学领域。现有的解析方法无法处理纯组分未知的应用体系,本文针对该情况,提出了基于遗传算法和最小二乘法的多元组分光谱解析定量分析方法。该方法首先通过遗传算法在混合光谱上寻找未知组分的最优峰位置和最优峰形,得到一组的最优纯组分光谱矩阵,再利用最小二乘拟合曲线,能够快速有效地解析混合光谱。在实验中,对纯组分光谱全未知、纯组分光谱部分未知及不同参数设置下算法的表现进行了讨论,分析其对算法收敛速度及计算结果精确性和稳定性的影响。利用该方法对流式细胞仪光谱数据进行处理,解析效果良好,谱线的契合程度高,验证其用于多组分流式细胞仪光谱数据分析的可行性、有效性和精确性。国家自然科学基金(NO.21503171);;国家重大科研仪器研制项目(NO.21627811

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