激光诱导荧光实验系统设计及其对叶绿素a的检测研究

作     者：冯小涛 季仁东 王晓燕 卞海溢 郭鑫月 FENG Xiaotao;JI Rendong;WANG Xiaoyan;BIAN Haiyi;GUO Xinyue

作者机构：淮阴工学院江苏省湖泊环境遥感技术工程研究中心江苏淮安223003 

基　　金：国家自然科学基金项目(62141502,62205120) 江苏省产学研合作项目(BY2022496) 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX21-1510) 淮阴工学院研究生科技创新计划项目(HGYK202212,HGYK202311) 

出 版 物：《电子器件》 (Chinese Journal of Electron Devices)

年 卷 期：2023年第46卷第2期

页      码：493-497页

摘      要：叶绿素a不仅是植物光合作用的重要物质,而且水质中叶绿素a的含量也是衡量水体富营养化程度的重要依据。而激光诱导荧光(Laser Induced Fluorescence,LIF)技术以检测灵敏度高、检测速度快被广泛应用到各个领域。为此,搭建了一款基于激光诱导荧光技术的检测系统,该系统以355 nm激光为光源,在无水乙醇中检测叶绿素a样品时可以发现在671 nm处有明显的荧光特征峰。利用RBF神经网络和BP神经网络对采集到的光谱数据进行建模和分析。所建立的RBF神经网络模型预测所得到的相对误差为2.9668×10^(-9),决定系数为0.93771,平均回收率为94.103%。所建立的BP神经网络模型预测得到的相对误差为1.5811×10^(-9),决定系数为0.98756,平均回收率为100.883%。结果表明,BP神经网络预测的各项指标优于RBF神经网络预测的各项指标。

主 题 词：叶绿素a 激光诱导荧光 355 nm激光 特征峰 

学科分类：12[管理学] 080901[080901] 0809[工学-计算机类] 07[理学] 08[工学] 083002[083002] 0830[工学-生物工程类] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 0835[0835] 0803[工学-仪器类] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 0713[0713] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1005-9490.2023.02.030

馆 藏 号：203122148...