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基于三维荧光的产麻痹性贝毒藻浓度监测研究
被引量：
3
1
作者
王思远
张保军
+6 位作者
王昊
苟偲钰
李煜
李新玉
谈爱玲
江天久
毕卫红
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期3480-3485,共6页
近年来,我国沿海赤潮发生的次数和面积持续增加,经济损失严重。根据赤潮的毒性特点,通常分为三类,分别为无毒赤潮、鱼毒性赤潮和有毒赤潮。其中有毒赤潮产生的毒素主要是麻痹性贝毒,其由于分布广,毒性强成为危害最大的生物毒素之一。根...
近年来,我国沿海赤潮发生的次数和面积持续增加,经济损失严重。根据赤潮的毒性特点,通常分为三类,分别为无毒赤潮、鱼毒性赤潮和有毒赤潮。其中有毒赤潮产生的毒素主要是麻痹性贝毒,其由于分布广,毒性强成为危害最大的生物毒素之一。根据麻痹性贝毒的摄入量不同,人类误食染毒的贝类后,身体各部位会出现刺痛或灼热的感觉,然后全身麻痹,严重者甚至在短时间内死亡。近年来,多地出现人类误食染毒的贝类后死亡的事件。麻痹性贝毒的摄入量主要取决于产麻痹性贝毒藻的浓度,因此,对产麻痹性贝毒藻浓度的监测就显着尤为重要。提出了用三维荧光光谱结合化学计量学方法建立产麻痹性贝毒藻定量分析模型。首先,利用F-4600荧光光度计采集微小亚历山大藻(Alexandrium minimum)、链状裸甲藻(Gymnodinium catenatum)和太平洋亚历山大藻(Alexandrium pacificum)三种典型的产麻痹性贝毒藻类三维荧光光谱数据,获取藻类样本的三维荧光光谱等高线图,并进行图谱分析;然后,利用不同激发波长下的发射光谱数据建立产麻痹性贝毒藻三维荧光光谱的串行表示模型,提取新的特征;最后,将新的特征数据分别作为粒子群优化最小二乘支持向量机算法(particle swarm optimization-least squares support vector machine, PSO-LSSVM)和偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)的输入,建立产麻痹性贝毒藻的定量分析模型。结果表明,运用粒子群优化最小二乘支持向量机算法建立的产麻痹性贝毒藻的定量分析模型普遍优于偏最小二乘回归算法。当激发波长选择460和530 nm,发射波长选择650~750 nm作为PSO-LSSVM的输入数据,建立的产麻痹性贝毒藻的定量分析模型效果最好,结果显示Rc=0.999 9, RMSEC=0.017 1,Rp=0.949 2, RMSEP=0.291 0。这体现出三维荧光光谱结合PSO-LSSVM定量分析模型可有效地监测活体产麻痹性贝毒藻的浓度数值,为产麻痹性贝毒藻浓度检测提供了一种在线检测的新方法。
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关键词
三维荧光光谱
产麻痹性贝毒藻
粒子群-最小二乘支持向量机算法
偏最小二乘法
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职称材料
题名
基于三维荧光的产麻痹性贝毒藻浓度监测研究
被引量：
3
1
作者
王思远
张保军
王昊
苟偲钰
李煜
李新玉
谈爱玲
江天久
毕卫红
机构
燕山大学信息科学与工程学院
暨南大学
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期3480-3485,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFC1407904,2017YFC1403802)
河北省重点研发计划项目(18273302D)
河北省自然科学基金项目(C2020203010)资助。
文摘
近年来,我国沿海赤潮发生的次数和面积持续增加,经济损失严重。根据赤潮的毒性特点,通常分为三类,分别为无毒赤潮、鱼毒性赤潮和有毒赤潮。其中有毒赤潮产生的毒素主要是麻痹性贝毒,其由于分布广,毒性强成为危害最大的生物毒素之一。根据麻痹性贝毒的摄入量不同,人类误食染毒的贝类后,身体各部位会出现刺痛或灼热的感觉,然后全身麻痹,严重者甚至在短时间内死亡。近年来,多地出现人类误食染毒的贝类后死亡的事件。麻痹性贝毒的摄入量主要取决于产麻痹性贝毒藻的浓度,因此,对产麻痹性贝毒藻浓度的监测就显着尤为重要。提出了用三维荧光光谱结合化学计量学方法建立产麻痹性贝毒藻定量分析模型。首先,利用F-4600荧光光度计采集微小亚历山大藻(Alexandrium minimum)、链状裸甲藻(Gymnodinium catenatum)和太平洋亚历山大藻(Alexandrium pacificum)三种典型的产麻痹性贝毒藻类三维荧光光谱数据,获取藻类样本的三维荧光光谱等高线图,并进行图谱分析;然后,利用不同激发波长下的发射光谱数据建立产麻痹性贝毒藻三维荧光光谱的串行表示模型,提取新的特征;最后,将新的特征数据分别作为粒子群优化最小二乘支持向量机算法(particle swarm optimization-least squares support vector machine, PSO-LSSVM)和偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)的输入,建立产麻痹性贝毒藻的定量分析模型。结果表明,运用粒子群优化最小二乘支持向量机算法建立的产麻痹性贝毒藻的定量分析模型普遍优于偏最小二乘回归算法。当激发波长选择460和530 nm,发射波长选择650~750 nm作为PSO-LSSVM的输入数据,建立的产麻痹性贝毒藻的定量分析模型效果最好,结果显示Rc=0.999 9, RMSEC=0.017 1,Rp=0.949 2, RMSEP=0.291 0。这体现出三维荧光光谱结合PSO-LSSVM定量分析模型可有效地监测活体产麻痹性贝毒藻的浓度数值,为产麻痹性贝毒藻浓度检测提供了一种在线检测的新方法。
关键词
三维荧光光谱
产麻痹性贝毒藻
粒子群-最小二乘支持向量机算法
偏最小二乘法
Keywords
Three dimensional fluorescence spectroscopy
Paralytic shellfish poison producing algae
Particle swarm optimization-least squares support vector machine
Partial least squares regression
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于三维荧光的产麻痹性贝毒藻浓度监测研究
王思远
张保军
王昊
苟偲钰
李煜
李新玉
谈爱玲
江天久
毕卫红
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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