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紫外可見分光光度計不確定度評定中關于濾光片不確定度的選擇
更新時間:2018-10-09 點擊次數(shù):2781

簡述在校準紫外可見分光光度計時使用標準濾光片,當使用的標準濾光片校準證書給定的不確定度為范圍時,怎樣更為合適的進行不確定度值的選擇。

一、概述

分光光度計是一類重要的分析儀器,廣泛應用于化工、冶金、醫(yī)藥、食品、環(huán)境檢測等行業(yè)。為了保證分光光度計測量的準確性,需要對分光光度計的波長和透射比進行校準。根據(jù) JJG 178-2007《紫外可見近紅外分光光度計檢定規(guī)程》,可用于分光光度計波長校準的標準器有汞燈、干涉濾光片、吸收型波長濾光片(氧化鈥濾光片、鐠釹濾光片、鐠鉺濾光片)、1,2,4- 三氯苯(分析純)和氧化鈥溶液。其中吸收型波長濾光片(氧化鈥濾光片、鐠釹濾光片、鐠鉺濾光片)由于具備方便攜帶和使用、其光譜吸收比與波長的設置無關、不受雜散光的影響、量值穩(wěn)定,隨時間、溫濕度等環(huán)境的變化可以忽略等優(yōu)勢,應用為廣泛。

二、分光光度計波長示值誤差的不確定度評定

在分光光度計波長示值誤差校準不確定度評定中,根據(jù)測量模型對波長示值誤差測量結(jié)果的不確定來源分析主要有:①由計量標準器引入的測量不確定度分量;②測量方法的不確定度;③環(huán)境條件的影響;④人員校準操作的影響;⑤被校準儀器的重復性。由于采用直接比較法進行校準,測量方法的不確定可以不予考慮。在規(guī)程規(guī)定的環(huán)境條件下進行校準,環(huán)境條件的影響較小,可忽略。人員校準操作的影響,讀數(shù)和被校儀器的隨機變動影響體現(xiàn)在測量重復性中。因此,紫外可見近紅外分光光度計波長準確度校準結(jié)果的不確定度主要來源有計量標準量值的不確定度和儀器測量重復性的不確定度兩項。由于分光光度計這類儀器測量重復性較好,所以校準結(jié)果的不確定度大來源就是由標準器引入的不確定度。

三、標準濾光片不確定度的選擇

購買的標準濾光片全部送中國計量科學研究院校準,由中國計量科學研究院所出證書對其校準結(jié)果的不確定度描述為:

U=0.1 nm~0.4 nm k=2(380 nm-780 nm,隨吸收峰的形狀和位置而定)

U=0.2 nm~0.5 nm k=2(200 nm-380 nm,780 nm-2000 nm

隨吸收峰的形狀和位置而定)對吸收峰波長的不確定度進行判定。以本送校的氧化鈥濾光片、鐠釹濾光片為例。當前,采用 DBN 的分類方法的主要步驟是:
一,數(shù)據(jù)的預先處理;

二,圖像特征的計算與構(gòu)建;

三,樣本及參數(shù)的選取;

四,基于 DBN 的分類及評定。
(一)RBM 的參數(shù)設置

RBM 的參數(shù)由訓練參數(shù)和隱含節(jié)點數(shù)兩部分組成 。 RBM 的訓練參數(shù)主要由 e(學習率),權重等幾個主要的部分組成,當學習率的數(shù)值設置較大時,算法的收斂速度就會隨之增大,與此同時,也會增加系統(tǒng)的不穩(wěn)定性,反之,則會降低算法的收斂速度,但系統(tǒng)不穩(wěn)定的情況可以得到很好的解決。通常情況下,為了保持系統(tǒng)的穩(wěn)定狀態(tài),會設置較小的學習率。除此之外,為了保證訓練的效率,充分利用這種運算方式的優(yōu)勢,會將樣本進行個體的劃分,進行逐個的訓練。

系統(tǒng)也時常會通過計算 RBM 的重構(gòu)誤差來對節(jié)點數(shù)進行選擇。重構(gòu)誤差將通過訓練所獲取的參數(shù),作為初始值(即初始狀態(tài)),根據(jù)采樣后獲取的數(shù)值與原數(shù)據(jù)之間的差異來進行評估,這也就是所謂的 RBM 的重構(gòu)誤差。重構(gòu)誤差可以在一定程度上對數(shù)據(jù)的似然度進行反應,但這種數(shù)據(jù)并不是可靠的。從另一方面說,相對于重構(gòu)誤差的不可靠性,選擇這種方法的原因則是因為其方法的簡單與,注重它的時效性 。

(二)DBN 網(wǎng)絡深度

在實際的運用過程中,DBN 網(wǎng)絡深度取得了更為明顯的分類效果,采用越高的網(wǎng)絡深度,就可以獲得更抽象的特征表示以及分類性能,但是隨著層數(shù)的不斷增多,訓練的耗時也不斷增多,其效率也在隨之不斷降低,網(wǎng)絡泛化性能也出現(xiàn)了些許的波動情況。網(wǎng)絡深度的合適往往會與具體的應用和數(shù)據(jù)掛鉤,理應根據(jù)不同的網(wǎng)絡深度,通過實驗的方法,來確定終的網(wǎng)絡深度。

總結(jié):隨著生活水平的不斷提高,遙感影像即遙感技術在人們的日常生活中扮演著越來越重要的角色,但在這門科學技術的提升過程中也出現(xiàn)了很多的問題。本文主要結(jié)合基于深度學習的各種方法,對遙感影像的分類進行了研究與分析,希望能夠?qū)Υ祟悓W科的發(fā)展提供理論幫助。

容易發(fā)現(xiàn),對于Ⅰ級的分光光度計,這樣的不確定度實在是太大了,沒法使用。

雖然對波長進行校準時,紫外可見光部分還可以選取汞燈及氧化鈥溶液作為標準器,但是有些設備需要拆機才能加光源,而使用氧化鈥溶液也需要清洗吸收池等,會大大加大校準操作難度。

為了合理簡化校準操作,節(jié)省客戶時間,防止損壞客戶設備。需要對濾光片吸收峰值對應的不確定度進行合適選值。根據(jù)中國計量科學研究院所出證書對其校準結(jié)果的不確定度為:

U=0.1 nm~0.4 nm k=2(380 nm-780 nm,隨吸收峰的形狀和位置而定)

U=0.2 nm~0.5 nm k=2(200 nm-380 nm,780 nm-2000 nm隨吸收峰的形狀和位置而定)

從校準波長的目的出發(fā),要求吸收型波長標準濾光片能提供一個陡峭的、尖銳的光譜吸收峰。由于我們并沒有濾光片的光譜圖,如果每個波長都要出具具體的不確定度,需要重新送校,每個點單獨校準,費用太高。怎樣根據(jù)已有的信息對標準吸收峰波長進行判定。根據(jù)證書不確定度描述,不確定度的具體值隨吸收峰的形狀和位置而定,結(jié)合證書校準結(jié)果,發(fā)現(xiàn)結(jié)果中給出了相對峰高、相對峰高 ×100%/ 光譜帶寬、吸收峰對稱性 / 相對峰高 ×100% 的值。

 

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