基于人工神經網絡的水質監(jiān)測拉曼光譜系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著我國經濟的高速發(fā)展，中國正在經歷前所未有的水問題轉型。未來中國的發(fā)展將面臨多重水危機。在經濟發(fā)展的同時，GDP維持在一個很高的水平，對環(huán)境造成的巨大破壞也越來越嚴重。水污染治理仍是重中之重，水污染治理是一項花費巨大的工作。因此，在水污染治理過程中，對污染源的監(jiān)控，防患未然顯得尤為重要。對水質污染的檢測有很多種方法，本文設計了一種檢測水污染的拉曼光譜系統(tǒng)。拉曼光譜是一種散射光譜，光入射以后與分子相互作用，散射光的頻率會發(fā)生變化，通過頻

2、率的變化來反映分子的結構和成分。拉曼光譜用在水污染的檢測的方法有很多的優(yōu)勢，制樣簡單，設備成本較低，檢測范圍廣泛，可以實現(xiàn)對樣品的微量檢測，實時實地進行并且可以定性、定量的分析。 本文先對中國的水資源狀況，水污染的情況作了一個簡單的介紹，水資源的污染檢測和治理刻不容緩。接著介紹了拉曼光譜的基本原理，拉曼光譜的產生機理，從拉曼散射的經典理論和量子理論等進行了闡述，簡單介紹了拉曼光譜的在化學、材料、生物科學等方面應用的優(yōu)勢，接著討

3、論了拉曼光譜儀的系統(tǒng)結構。然后介紹了神經元理論和模型，人工神經網絡模型的基本理論和發(fā)展，著重分析了BP神經網絡的算法，算法的局限性以及改進的算法。第四章研究了光譜的預處理，包括壓縮、平滑、去噪，接著分析了BP網絡算法對拉曼光譜的處理流程，然后利用BP網絡對拉曼光譜識別，并給出了識別的實驗結果，并討論了改變相關參數(shù)對結果的影響，接著采用改進BP的算法說明了識別的情況。實驗結果表明BP網絡對拉曼光譜識別有較高準確性，適合對拉曼光譜的識別。最