以多环芳烃中的芴和苊为研究对象,提出一种将三维荧光光谱技术与Krawtchouk图像矩、广义回归神经网络相结合的定量分析的方法.利用FS920荧光光谱仪获取样品的三维荧光光谱数据,得到对应的三维光谱灰度图.直接计算三维光谱灰度图的Krawtchouk矩,将得到的Krawtchouk矩经平均影响值筛选后作为广义回归神经网络的输入,建立多环芳烃(PAHs)的定量模型.预测8组混合溶液的测试样本,芴和苊的平均相对误差分别为0.98％和2.15％.研究结果表明,Krawtchouk矩经过筛选后预测结果更为准确,该方法能够有效提取光谱的特征信息,简单、准确的预测PAHs的浓度.
三维荧光光谱 Krawtchouk矩 平均影响值 广义回归神经网络