基于自适应免疫算法重叠拉曼谱峰的解析

摘 要：受到拉曼光谱自身特点以及运行环境的限制性因素影响，在应用于在线检测环节的过程当中，可能出现谱峰重叠的问题，并对在线检测的实施效果产生比较不良的影响。为解决这一问题，提高拉曼光谱检测方法的应用效率与精确性水平，本文提出了一种建立在自适应免疫算法基础之上的重叠拉曼谱峰解析方案，对其解析原理进行了分析与探讨。

关键词：自适应；免疫；重叠拉曼谱峰

中图分类号：G657.3 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2014） 04-0000-01

拉曼光谱的应用价值主要体现在两个方面：其一是产生表征分子振动反应现象；其二是产生转动能力差所对应的特征频移。随着近年来激光技术的发展与完善，拉曼光谱技术的经济性、动作响应及时性，检测记录实时性等优势得到了进一步的体现，可通过拉曼光谱法进行检测的对象范围进一步拓展。在拉曼光谱技术推广发展的过程当中，需要解决的一大难题就在于：如何实现对拉曼谱峰所对应信号的完全分离，避免信号重叠。

一、解析原理分析

免疫算法的核心在于：通过对免疫系统中，抗体与抗原相互作用过程的模拟，实现对群体相似性进行控制的目标。对于混合组分特征下，重叠性的拉曼谱峰信号而言，在免疫过程当中，该拉曼谱峰信号具有如下特点：

拉曼谱峰信号= 混合物各组分对应浓度・混合物组分在浓度既定条件下对应拉曼谱峰信号；

在该计算式当中，n定义为重叠信号所对应的组分数目，i取值为1。按照此种方式，若假定混合物中所构成各类组分对应拉曼谱峰信号不具有相互重叠关系，则上式可以变形为：

混合物各组分对应浓度=（拉曼谱峰信号，混合物组分在浓度既定条件下对应拉曼谱峰信号）/（混合物组分在浓度既定条件下对应拉曼谱峰信号，混合物组分在浓度既定条件下对应拉曼谱峰信号）；

但对于涉及到信号重叠的拉曼光谱而言，该表达式关系不成立。为对重叠信号当中各个组分对应的信息数据进行提取，就需要通过基于自适应免疫算法的方式，以迭代为过程，对重叠信号中的组分信息进行重复提取处理，该过程中所基于的工作原理为：

反馈向量= 混合物各组分对应浓度（信号迭代次数）・混合物组分在浓度既定条件下对应拉曼谱峰信号；

按照以上方式，在获取混合物组分浓度以及谱峰信号的基础之上，可以进一步完成对混合物中单个构成组分所对应拉曼谱峰信息的提取，满足对混合物进行定量分析的要求。

二、实验分析

实验过程中所涉及到的试剂包括：邻二甲苯分析纯试剂，间二甲苯，甲苯，邻二甲苯甲苯混合液；在线激光拉曼光谱分析仪（实验过程中，该分析仪工作频率设定区间为400.0～800.0-1，光程长度设定为500.0mm，激光发射波长参数设定为532.0nm）。

实验方法为：在正常环境温度状态下，控制实验空间完全封闭且弱光，对光谱数据进行采集。在线激光拉曼光谱分析仪开机后进行冷却，冷却持续时间为20.0min。冷却完成后进信号采集作业。混合样品经在线激光拉曼光谱分析仪进行曝光的持续时间控制为1.0min，共重复进行10次信号采集作业，取平均数值进行分析。

整个实验的具体的方法为：将邻二甲苯分析纯试剂，间二甲苯分析纯试剂，以及甲苯试剂三类组分标准样品所对应的谱峰信号作为抗体标准，所得到的拉曼谱峰信号示意图如下图所示（见图1）。图1中，V曲线为该混合溶液所检出的谱峰信号图，a1曲线为甲苯试剂所对应的解析后拉曼光谱谱峰信号曲线，a2曲线为邻二甲苯试剂所对应的解析后拉曼光谱谱峰信号曲线，a3曲线则为间二甲苯试剂所对应的解析后拉曼光谱谱峰信号曲线。同时，h曲线为混合溶液各组分解析后的剩余信号曲线。

结合图1，不难发现，在基于自适应免疫算法对重叠拉曼谱峰信号进行解析的基础之上，h曲线基本平缓，意味着解析后基本无剩余信号。在重复本法进行10次解析操作后，混合物三种组分的浓度均值与实际配置数值之间的对应数据示意表如下表所示（见表1）。三种组分的解析浓度均值与实际数值误差均控制在1.0%范围之内，证实此种方法精确、可靠。

三、结束语

大量的实践研究结果证实：在过程控制中物料检测作业的实施过程当中，通过对拉曼光谱测量方法的应用，在测量实时性、原位性、以及响应动作及时性方面的优势均表现突出，值得重视。

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[作者简介]李冬梅（1981.10-），女，山西晋中人，河南广播电视大学，讲师，工学硕士，研究方向：智能控制、神经网络、软件开发。