拉曼光谱与机器学习结合的微塑料精确识别研究

全球微塑料污染的日益加剧对生态环境和人类健康构成了显著威胁。然而,现有微塑料检测技术在分析效率和准确性方面存在不足,迫切需要开发新方法以提升分析能力。通过研究光谱预处理、主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)、K-最近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)以及决策树(Decision Tree,DT)等算法对微塑料拉曼光谱的智能识别效果。采集6种常见微塑料标准样品的拉曼光谱数据,通过“平滑+基线校正+归一化”的联合预处理技术,有效提高了模型的预测精度。通过PCA技术实现数据降维和模式识别,获得微塑料样本间的关键差异。多种机器学习模型的应用与性能评估结果表明,LDA模型在塑料制品的识别上表现最佳,准确率和召回率为65%,特异性高达93%,查准率为73%,F1分数为54%,证实了方法在实际微塑料检测中的可行性和准确性。采用的拉曼光谱与机器学习结合的方法在微塑料鉴别中具有显著优势,不仅提高了分析效率,还提高了鉴别精度,在塑料成分鉴定中具有广阔的应用前景。

环境污染物拉曼数据库

拉曼光谱技术越来越多地应用于环境污染物的检测工作,建立环境污染物拉曼数据库系统对于环境污染物的分析识别具有重要意义。本数据库网站由超文本预处理器(hypertext preprocessor,PHP)搭建,以实验室检测及出版文献为数据来源,收录大气环境和水环境中常见污染物的拉曼谱图和表面增强拉曼(surface-enhanced Raman scattering,SERS)谱图,涵盖硫酸盐、硝酸盐、农药、持久性有机污染物、生物毒素、炸药、重金属和食品添加剂等数个子数据库。利用环境污染物数据库可实现对实际雾霾样品成分的快速鉴定。表明数据库在环境领域有巨大的应用潜力。

我的妈妈

爱,就像明媚的阳光,给我无尽的光芒,温暖着我成长的每一天。那个给我无穷爱的人,就是我的妈妈。有一次,我半夜里发烧,睡得迷迷糊糊,噩梦一个接一个,开口说着梦话:'妈妈,我要妈妈……'

美丽的菊花岛

菊花盛开时,我想起了去菊花岛观海的经历。菊花岛是辽东湾最大的岛屿,在唐宋时代被称为桃花岛,辽金时代被改称为觉华岛。民国时期,因为岛上盛开野菊花而被称为菊花岛。岛的周边有一片美丽的沙滩。清晨,光脚踩在沙滩上,感觉热乎乎的,舒服极了。沙子里夹杂着许多细小的盐粒.