kocoanh_doivonghiem_taphoprong
New Member
Link tải luận văn miễn phí cho ae Kết Nối
KẾT LUẬN
Matlab là chương trỡnh phần mềm hỗ trợ đắc lực cho tính toán với ma trận và hiển thị. Với những ưu điểm đó, Matlab ngày càng trở nên thông dụng và là một cụng cụ trợ giỳp hữu hiệu nhằm giải quyết các vấn đề rất đa dạng trong công việc trong nghiên cứu và ứng dụng. Trong húa học phõn tớch, việc sử dụng Malab để lập trỡnh tính toán đối với phương pháp hồi quy đa biến tuyến tính và phi tuyến tính cho phép xác định nhanh đồng thời các cấu tử trong cựng hỗn hợp mà khụng cần tỏch và làm giàu, đem lại hiệu quả rất cao.
Với mục tiêu ban đầu đặt ra cho luận văn là nghiên cứu xác định đồng thời một số kim loại bằng phương pháp trắc quang sử dụng thuật toán mạng nơron nhân tạo kết hợp với hồi qui thành phần chớnh (PCR-ANN), sau một thời gian nghiên cứu chúng tui thu được một số kết quả sau:
1. Đó nghiờn cứu lý thuyết về phương pháp hồi quy đa biến tuyến tính sử dụng mạng nơron nhân tạo, phương pháp phân tích thành phần chính nhằm giảm kích thước tập số liệu, đưa ra được các thuật toán và lập trỡnh tỡm ra số cấu tử chớnh, mụ hỡnh mạng nơron nhân tạo tối ưu để tính nồng độ các cấu tử trong hỗn hợp cần phân tích. Đặc biệt đây là công trỡnh đầu tiên tại Việt Nam đó ứng dụng phần mềm MATLAB trong việc lập mụ hỡnh mạng nơron nhân tạo và mạng nơron nhân tạo giải bài toán xác định đồng thời các chất không có tính cộng tính trong phương pháp trắc quang. Đóng góp này đó đem lại công cụ phần mềm để giải quyết hồi qui đa biến bằng MATLAB- một phần mềm chứng tỏ những ưu điểm về sử dụng đơn giản và tớnh tiện dụng cao so với phần mềm khỏc,
2. Đó khảo sát các điều kiện hỡnh thành cỏc phức màu Ni- PAR, Co- PAR, Cu – PAR, Pb- PAR và Cd- PAR với các cực đại hấp thụ tương ứng là 495 nm, 496 nm, 499 nm; 524 nm và 512nm ở pH 10, Nồng độ tối ưu PAR là 1,5.10-4M, Đường chuẩn đơn biến Ni2+ tuyến tớnh trong khoảng 0,03 – 1 ppm, Co2+: 0,04 – 1,2 ppm, Pb2+: 0,2 - 6 ppm; Cu2+ : 0,04-1,4 pPhần mềm và Cd2+: 0,05-1,7ppm,
3. Đó ứng dụng mụ hỡnh mạng nơron nhân tạo kết hợp với hồi quy thành phần chớnh và tỡm ra mụ hỡnh hồi quy tối ưu nhờ giảm kích thước tập số liệu từ 151 bước sóng xuống chỉ cũn 2 cấu tử chớnh mà khụng làm mất đi lượng thông tin có trong tập dữ liệu. Mạng lan truyền thẳng (MLP) với 2 nơron lớp nhập, 4 lớp ẩn, mỗi lớp ẩn cú 100 nơron, 5 nơron lớp xuất tương ứng với nồng độ của 5 ion Cd2+, Co2+, Cu2+, Ni2+, Pb2+ , kết quả thu được có sai số rất thấp (dưới 5%), giảm thời gian luyện mạng ANN từ 55 phỳt xuống cũn 5 phỳt 46 giõy. Các phương pháp xác định đồng thời các cấu tử trong cùng dung dịch khác thường gặp phải khó khăn: đối tượng phân tích phải nằm trong khoảng tuyến tính, cỏc mẫu phõn tớch khụng mắc sai số hệ thống, hoá chất tinh khiết…Nhưng khi phân tích đồng thời các ion Cd2+, Co2+, Cu2+, Ni2+, Pb2+ chúng tui đó tiến hành thớ nghiệm với cỏc mẫu chuẩn nằm ngoài khoảng tuyến tớnh, các kết quả phân tích mắc phải sai số hệ thống khi khảo sát sự phụ thuộc của độ hấp thụ quang vào nồng độ, đồng thời mẫu trắng có độ hấp thụ quang khá cao (0,071) nhưng những nhược điểm đó đó được mạng nơron nhõn tạo khắc phục. Do đó hàm lượng các kim loại thu được là rất chính xác, Sai số tương đối nhỏ nhất là 0% và lớn nhất là 14%, những mẫu cú sai số lớn cú thể do quỏ trỡnh pha chế.
Từ các kết quả trên cho thấy mạng nơron nhân tạo là một phương pháp tối ưu để giải quyết các bài toán xác định đồng thời các cấu tử trong cùng hỗn hợp ngay cả khi hỗn hợp các cấu tử có tín hiệu đo tuyến tính hay phi tuyến tính với nồng độ chất phân tích. Phần mềm Matlab là phần mềm đơn giản và có rất nhiều tiện ích, giải quyết được nhiều bài toán phức tạp trong hóa phân tích. Đây là chương trỡnh hỗ trợ tớnh toỏn rất mạnh và sinh viờn cú thể dễ dàng hiểu được. Chúng tui hi vọng rằng phần mềm Matlab sẽ được đưa vào giảng dạy trong nhà trường và được nghiên cứu sâu hơn trong hoá học nói chung cũng như hoá học phân tích nói riêng.
MỤC LỤC
MỤC LỤC 2
BẢNG KÍ HIỆU NHỮNG CHỮ VIẾT TẮT 4
MỞ ĐẦU 5
Chương I: TỔNG QUAN 7
1.1. Tổng quan về cỏc nguyờn tố Cu, Pb, Cd, Co, Ni [13] 7
1.1.1. Trạng thỏi hợp chất ứng dụng trong phõn tớch trắc quang 7
1.1.2. Các phương pháp phân tích quang học xác định riêng rẽ Co, Cd, Ni, Cu, Pb. 8
1.1.2.1. Phương pháp phổ hấp thụ nguyờn tử (AAS) 8
1.1.2.2. Phương pháp trắc quang 9
1.1.3. Giới thiệu chung về thuốc thử PAR 10
1.2. Phương pháp trắc quang kết hợp với chemometrics xác định đồng thời các nguyên tố Co, Cd, Ni, Cu, Pb 13
1.2.1. Phương pháp trắc quang kết hợp với hồi qui đa biến tuyến tính. 13
1.2.2. Phương pháp hồi qui đa biến phi tuyến tính xác định đồng thời các chất 14
1.2.2.1. Phương pháp mạng noron nhân tạo (ANN) 14
1.2.2.2. Phương pháp phân tích thành phần chớnh (PCA). 25
1.2.2.3. Phương pháp mạng nơron nhân tạo kết hợp với phân tích thành phần chính xác định đồng thời các chất. 27
1.3. Phần mềm Matlab( Matrix in laboratory) 29
Chương II: THỰC NGHIỆM 31
2.1. Nội dung và phương pháp nghiên cứu. 31
2.1.1. Phương pháp nghiên cứu. 31
2.1.2. Nội dung nghiờn cứu. 32
2.2. Húa chất, dụng cụ, thớ nghiệm. 32
2.2.1. Húa chất. 32
2.2.2 công cụ và thiết bị 33
2.3. Cỏch tiến hành thực nghiệm 34
Chương III: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 35
3.1. Khảo sát các điều kiện tối ưu tạo phức màu của 5 cấu tử với thuốc thử PAR 35
3.1.1. Sự phụ thuộc độ hấp thụ quang vào bước sóng 35
3.1.2. Ảnh hưởng của pH 36
3.1.3. Độ bền phức màu theo thời gian. 38
3.1.4. Ảnh hưởng của lượng thuốc thử dư đến khả năng tạo phức màu. 38
3.1.5. Khảo sát sự phụ thuộc của độ hấp thụ quang của từng phức màu vào nồng độ ion kim loại 40
3.2. Nghiên cứu phương pháp mạng nơron nhân tạo ANN xác định đồng thời các cấu tử trong dung dịch. 44
3.2.1. Xây dựng ma trận nồng độ và ma trận độ hấp thụ quang của dung dịch chuẩn và dung dịch kiểm tra. 44
3.2.2. Xõy dựng mụ hỡnh ANN tối ưu xác định đồng thời 5 ion kim loại 45
3.2.2. Xõy dựng thuật toỏn loại trừ giỏ trị đo bất thường (outlier) 51
3.3. Phương pháp mạng noron nhân tạo kết hợp với hồi quy thành phần chính (PCR-ANN) xác định đồng thời 5 cấu tử trong dung dịch. 54
3.3.1. Khảo sỏt xõy dựng mụ hỡnh PCA tối ưu. 55
3.3.2. Xõy dựng mụ hỡnh PCR- ANN 57
3.3.3. Đánh giá tính hiệu quả của phương pháp PCR-ANN 64
KẾT LUẬN 69
TÀI LIỆU THAM KHẢO 71
BẢNG KÍ HIỆU NHỮNG CHỮ VIẾT TẮT
Tiếng Việt Tiếng Anh Viết tắt
4-(2-pyriđinazo)-rezocxin 4-(2-pyridylazo)-rezorcinol PAR
Mạng nơron nhân tạo Artificial Neural Networks ANN
Cấu tử chớnh Principal Components PC
Mạng nơron nhân tạo kết hợp hồi quy thành phần chính Principal component regression- Artificial Neural Networks PCR-ANN
Giới hạn phỏt hiện Limit of detection LOD
Giới hạn định lượng Limit of quantity LOQ
Bỡnh phương tối thiểu thông thường Classical least square CLS
Bỡnh phương tối thiểu nghịch đảo Inverse least square ILS
Bỡnh phương tối thiểu riêng phần Partial least square PLS
Hồi quy cấu tử chớnh Principalcomponent regression PCR
Độ sai chuẩn tương đối Relative Standard Error RSE
MỞ ĐẦU
Hiện nay, sự phỏt triển khụng ngừng của khoa học kĩ thuật đũi hỏi cỏc phương pháp hoá phân tích phải đáp ứng được khả năng phân tích nhanh, chính xác và có độ nhạy cao. Trong số các phương pháp phân tích công cụ thỡ trắc quang là phương pháp phổ biến được sử dụng rộng rói trong cỏc phũng thớ nghiệm. Tuy nhiờn, do dung dịch phân tích thường có thành phần nền phức tạp, có nhiều yếu tố tạo phức, phổ hấp thụ của các cấu tử xen phủ nhau làm ảnh hưởng đến kết quả phân tích. Do đó, để phân tích các dung dịch hỗn hợp này thường phải tách riêng từng cấu tử hay dùng chất che để loại trừ ảnh hưởng rồi xác định chúng nên quy trỡnh phõn tớch rất phức tạp, tốn thời gian phõn tớch thuốc thử và hoỏ chất để xử lý mẫu, đồng thời dễ có hiện tượng làm nhiễm bẩn hóa chất.
Một trong những hướng nghiên cứu mới để xác định đồng thời nhiều cấu tử trong cùng hỗn hợp là kết hợp với kĩ thuật tính toán, thống kê và đồ thị (chemometrics) nhằm tăng độ chính xác của kết quả phân tích. Rất nhiều công trỡnh nghiờn cứu đó ỏp dụng cỏc phương pháp sai phân, phương pháp phổ đạo hàm, phương pháp bỡnh phương tối thiểu, phương pháp lọc Kalmal, các phương pháp phân tích hồi quy đa biến tuyến tính, phương pháp hồi quy đa biến phi tuyến tính…để xác định đồng thời các chất trong cùng hỗn hợp. Ưu điểm của các phương pháp này là quy trỡnh phõn tớch đơn giản, phân tích nhanh, tốn ít thuốc thử và hoá chất, tăng độ chính xác. Đặc biệt, nếu trong hỗn hợp có thành phần nền phức tạp hay có các cấu tử tương tác với nhau làm mất tính chất cộng tính tín hiệu đo thỡ mụ hỡnh hồi quy đa biến phi tuyến tính sử dụng mạng nơron nhân tạo sẽ làm tăng tính chính xác của kết quả phân tích lên rất nhiều. Điều đặc biệt, càng nhiều dữ liệu phân tích thỡ mụ hỡnh sẽ cho kết quả phõn tớch càng chớnh xỏc, tuy nhiờn, nếu kớch thước tập dữ liệu phân tích quá lớn sẽ dẫn đến việc mất nhiều thời gian xử lí đôi khi chương trỡnh tớnh toỏn bị dừng lại vỡ khụng xử lớ được lượng số liệu lớn đó. Trong trường hợp này, phương pháp phân tích thành phần chính (PCA) được sử dụng trước tiên để làm giảm kích thước tập số liệu mà không làm mất đi lượng thông tin chứa trong tập dữ liệu ban đầu. Đây được xem là thuật toán hiệu quả nhất xác định đồng thời nhiều chất mà tín hiệu đo không có tính cộng tính hay bị ảnh hưởng bởi lượng thuốc thử dư.
Ở Việt Nam, đó cú một số cụng trỡnh xỏc định đồng thời các chất áp dụng thuật toán hồi quy đa biến phi tuyến tính sử dụng mạng nơron nhân tạo nhưng dùng phần mềm Pascal để lập trỡnh tớnh toỏn hay chương trỡnh mua của nước ngoài viết trên ngôn ngữ Visual Basic hay C+. Phần mềm Pascal hay các phần mềm khác đũi hỏi người sử dụng phải rất am hiểu về toán học mới có thể lập trỡnh, cũn nếu mua rất đắt, đồng thời mất rất nhiều thời gian để sử dụng. Gần đây, phần mềm MATLAB- một phần mềm rất mạnh về các phép tính ma trận đang được sử dụng trong tất cả các ngành khoa học nghiờn cứu về xó hội, tự nhiờn để giải quyết các vấn đề thực tế phức tạp một cách hiệu quả. Vài năm gần đây, một số học viên cao học của bộ môn phân tích đó bảo vệ thành cụng luận ỏn Thạc sĩ trờn cơ sở hoàn thiện các thuật toán hồi qui đa biến tuyến tính bằng phần mềm MATLAB. Tuy nhiên, chưa có công trỡnh nào ỏp dụng phương pháp phân tích thành phần chính kết hợp mạng nơron nhân tạo sử dụng phần mềm MATLAB trong hoá phân tích ở Việt Nam hiện nay.
Với mục đích đóng góp vào việc ứng dụng phần mềm MATLAB trong nghiên cứu và giảng dạy hoá phân tích ở Việt Nam, chúng tui đó sử dụng phần mềm này để lập trỡnh phương pháp phân tích thành phần chính (PCA) kết hợp với mạng nơron nhân tạo để xác định đồng thời các cấu tử trong cùng hỗn hợp. Phương pháp này đó được áp dụng thành công để xác định đồng thời Co, Cd, Ni, Cu, Pb trong mẫu tự tạo. Việc sử dụng phần mềm MATLAB kết hợp với các kĩ thuật Chemometrics mở ra khả năng phân tích nhanh, đồng thời rất nhiều chất trong cùng hỗn hợp bằng phương pháp trắc quang với độ chính xỏc cao.
Chương I: TỔNG QUAN
1.1. Tổng quan về cỏc nguyờn tố Cu, Pb, Cd, Co, Ni [13]
1.1.1. Trạng thỏi hợp chất ứng dụng trong phõn tớch trắc quang
*Dạng muối
Muối coban(II), niken(II) ở dạng khan cú màu khỏc với muối ở dạng tinh thể hidrat, vớ dụ CoBr2 màu lục, CoBr2.6H2O có màu đỏ. Muối của axit mạnh như clorua, nitrat, sunfat tan dễ trong nước cũn muối của axit yếu như sunfua, cacbonat, oxatat khó tan. Khi tan trong nước, các muối đều cho ion bát diện [E(H2O)6]2+ màu lục.
Cỏc muối halogenua (trừ Florua), nitrat, sunfat, peclorat và axeta
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
KẾT LUẬN
Matlab là chương trỡnh phần mềm hỗ trợ đắc lực cho tính toán với ma trận và hiển thị. Với những ưu điểm đó, Matlab ngày càng trở nên thông dụng và là một cụng cụ trợ giỳp hữu hiệu nhằm giải quyết các vấn đề rất đa dạng trong công việc trong nghiên cứu và ứng dụng. Trong húa học phõn tớch, việc sử dụng Malab để lập trỡnh tính toán đối với phương pháp hồi quy đa biến tuyến tính và phi tuyến tính cho phép xác định nhanh đồng thời các cấu tử trong cựng hỗn hợp mà khụng cần tỏch và làm giàu, đem lại hiệu quả rất cao.
Với mục tiêu ban đầu đặt ra cho luận văn là nghiên cứu xác định đồng thời một số kim loại bằng phương pháp trắc quang sử dụng thuật toán mạng nơron nhân tạo kết hợp với hồi qui thành phần chớnh (PCR-ANN), sau một thời gian nghiên cứu chúng tui thu được một số kết quả sau:
1. Đó nghiờn cứu lý thuyết về phương pháp hồi quy đa biến tuyến tính sử dụng mạng nơron nhân tạo, phương pháp phân tích thành phần chính nhằm giảm kích thước tập số liệu, đưa ra được các thuật toán và lập trỡnh tỡm ra số cấu tử chớnh, mụ hỡnh mạng nơron nhân tạo tối ưu để tính nồng độ các cấu tử trong hỗn hợp cần phân tích. Đặc biệt đây là công trỡnh đầu tiên tại Việt Nam đó ứng dụng phần mềm MATLAB trong việc lập mụ hỡnh mạng nơron nhân tạo và mạng nơron nhân tạo giải bài toán xác định đồng thời các chất không có tính cộng tính trong phương pháp trắc quang. Đóng góp này đó đem lại công cụ phần mềm để giải quyết hồi qui đa biến bằng MATLAB- một phần mềm chứng tỏ những ưu điểm về sử dụng đơn giản và tớnh tiện dụng cao so với phần mềm khỏc,
2. Đó khảo sát các điều kiện hỡnh thành cỏc phức màu Ni- PAR, Co- PAR, Cu – PAR, Pb- PAR và Cd- PAR với các cực đại hấp thụ tương ứng là 495 nm, 496 nm, 499 nm; 524 nm và 512nm ở pH 10, Nồng độ tối ưu PAR là 1,5.10-4M, Đường chuẩn đơn biến Ni2+ tuyến tớnh trong khoảng 0,03 – 1 ppm, Co2+: 0,04 – 1,2 ppm, Pb2+: 0,2 - 6 ppm; Cu2+ : 0,04-1,4 pPhần mềm và Cd2+: 0,05-1,7ppm,
3. Đó ứng dụng mụ hỡnh mạng nơron nhân tạo kết hợp với hồi quy thành phần chớnh và tỡm ra mụ hỡnh hồi quy tối ưu nhờ giảm kích thước tập số liệu từ 151 bước sóng xuống chỉ cũn 2 cấu tử chớnh mà khụng làm mất đi lượng thông tin có trong tập dữ liệu. Mạng lan truyền thẳng (MLP) với 2 nơron lớp nhập, 4 lớp ẩn, mỗi lớp ẩn cú 100 nơron, 5 nơron lớp xuất tương ứng với nồng độ của 5 ion Cd2+, Co2+, Cu2+, Ni2+, Pb2+ , kết quả thu được có sai số rất thấp (dưới 5%), giảm thời gian luyện mạng ANN từ 55 phỳt xuống cũn 5 phỳt 46 giõy. Các phương pháp xác định đồng thời các cấu tử trong cùng dung dịch khác thường gặp phải khó khăn: đối tượng phân tích phải nằm trong khoảng tuyến tính, cỏc mẫu phõn tớch khụng mắc sai số hệ thống, hoá chất tinh khiết…Nhưng khi phân tích đồng thời các ion Cd2+, Co2+, Cu2+, Ni2+, Pb2+ chúng tui đó tiến hành thớ nghiệm với cỏc mẫu chuẩn nằm ngoài khoảng tuyến tớnh, các kết quả phân tích mắc phải sai số hệ thống khi khảo sát sự phụ thuộc của độ hấp thụ quang vào nồng độ, đồng thời mẫu trắng có độ hấp thụ quang khá cao (0,071) nhưng những nhược điểm đó đó được mạng nơron nhõn tạo khắc phục. Do đó hàm lượng các kim loại thu được là rất chính xác, Sai số tương đối nhỏ nhất là 0% và lớn nhất là 14%, những mẫu cú sai số lớn cú thể do quỏ trỡnh pha chế.
Từ các kết quả trên cho thấy mạng nơron nhân tạo là một phương pháp tối ưu để giải quyết các bài toán xác định đồng thời các cấu tử trong cùng hỗn hợp ngay cả khi hỗn hợp các cấu tử có tín hiệu đo tuyến tính hay phi tuyến tính với nồng độ chất phân tích. Phần mềm Matlab là phần mềm đơn giản và có rất nhiều tiện ích, giải quyết được nhiều bài toán phức tạp trong hóa phân tích. Đây là chương trỡnh hỗ trợ tớnh toỏn rất mạnh và sinh viờn cú thể dễ dàng hiểu được. Chúng tui hi vọng rằng phần mềm Matlab sẽ được đưa vào giảng dạy trong nhà trường và được nghiên cứu sâu hơn trong hoá học nói chung cũng như hoá học phân tích nói riêng.
MỤC LỤC
MỤC LỤC 2
BẢNG KÍ HIỆU NHỮNG CHỮ VIẾT TẮT 4
MỞ ĐẦU 5
Chương I: TỔNG QUAN 7
1.1. Tổng quan về cỏc nguyờn tố Cu, Pb, Cd, Co, Ni [13] 7
1.1.1. Trạng thỏi hợp chất ứng dụng trong phõn tớch trắc quang 7
1.1.2. Các phương pháp phân tích quang học xác định riêng rẽ Co, Cd, Ni, Cu, Pb. 8
1.1.2.1. Phương pháp phổ hấp thụ nguyờn tử (AAS) 8
1.1.2.2. Phương pháp trắc quang 9
1.1.3. Giới thiệu chung về thuốc thử PAR 10
1.2. Phương pháp trắc quang kết hợp với chemometrics xác định đồng thời các nguyên tố Co, Cd, Ni, Cu, Pb 13
1.2.1. Phương pháp trắc quang kết hợp với hồi qui đa biến tuyến tính. 13
1.2.2. Phương pháp hồi qui đa biến phi tuyến tính xác định đồng thời các chất 14
1.2.2.1. Phương pháp mạng noron nhân tạo (ANN) 14
1.2.2.2. Phương pháp phân tích thành phần chớnh (PCA). 25
1.2.2.3. Phương pháp mạng nơron nhân tạo kết hợp với phân tích thành phần chính xác định đồng thời các chất. 27
1.3. Phần mềm Matlab( Matrix in laboratory) 29
Chương II: THỰC NGHIỆM 31
2.1. Nội dung và phương pháp nghiên cứu. 31
2.1.1. Phương pháp nghiên cứu. 31
2.1.2. Nội dung nghiờn cứu. 32
2.2. Húa chất, dụng cụ, thớ nghiệm. 32
2.2.1. Húa chất. 32
2.2.2 công cụ và thiết bị 33
2.3. Cỏch tiến hành thực nghiệm 34
Chương III: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 35
3.1. Khảo sát các điều kiện tối ưu tạo phức màu của 5 cấu tử với thuốc thử PAR 35
3.1.1. Sự phụ thuộc độ hấp thụ quang vào bước sóng 35
3.1.2. Ảnh hưởng của pH 36
3.1.3. Độ bền phức màu theo thời gian. 38
3.1.4. Ảnh hưởng của lượng thuốc thử dư đến khả năng tạo phức màu. 38
3.1.5. Khảo sát sự phụ thuộc của độ hấp thụ quang của từng phức màu vào nồng độ ion kim loại 40
3.2. Nghiên cứu phương pháp mạng nơron nhân tạo ANN xác định đồng thời các cấu tử trong dung dịch. 44
3.2.1. Xây dựng ma trận nồng độ và ma trận độ hấp thụ quang của dung dịch chuẩn và dung dịch kiểm tra. 44
3.2.2. Xõy dựng mụ hỡnh ANN tối ưu xác định đồng thời 5 ion kim loại 45
3.2.2. Xõy dựng thuật toỏn loại trừ giỏ trị đo bất thường (outlier) 51
3.3. Phương pháp mạng noron nhân tạo kết hợp với hồi quy thành phần chính (PCR-ANN) xác định đồng thời 5 cấu tử trong dung dịch. 54
3.3.1. Khảo sỏt xõy dựng mụ hỡnh PCA tối ưu. 55
3.3.2. Xõy dựng mụ hỡnh PCR- ANN 57
3.3.3. Đánh giá tính hiệu quả của phương pháp PCR-ANN 64
KẾT LUẬN 69
TÀI LIỆU THAM KHẢO 71
BẢNG KÍ HIỆU NHỮNG CHỮ VIẾT TẮT
Tiếng Việt Tiếng Anh Viết tắt
4-(2-pyriđinazo)-rezocxin 4-(2-pyridylazo)-rezorcinol PAR
Mạng nơron nhân tạo Artificial Neural Networks ANN
Cấu tử chớnh Principal Components PC
Mạng nơron nhân tạo kết hợp hồi quy thành phần chính Principal component regression- Artificial Neural Networks PCR-ANN
Giới hạn phỏt hiện Limit of detection LOD
Giới hạn định lượng Limit of quantity LOQ
Bỡnh phương tối thiểu thông thường Classical least square CLS
Bỡnh phương tối thiểu nghịch đảo Inverse least square ILS
Bỡnh phương tối thiểu riêng phần Partial least square PLS
Hồi quy cấu tử chớnh Principalcomponent regression PCR
Độ sai chuẩn tương đối Relative Standard Error RSE
MỞ ĐẦU
Hiện nay, sự phỏt triển khụng ngừng của khoa học kĩ thuật đũi hỏi cỏc phương pháp hoá phân tích phải đáp ứng được khả năng phân tích nhanh, chính xác và có độ nhạy cao. Trong số các phương pháp phân tích công cụ thỡ trắc quang là phương pháp phổ biến được sử dụng rộng rói trong cỏc phũng thớ nghiệm. Tuy nhiờn, do dung dịch phân tích thường có thành phần nền phức tạp, có nhiều yếu tố tạo phức, phổ hấp thụ của các cấu tử xen phủ nhau làm ảnh hưởng đến kết quả phân tích. Do đó, để phân tích các dung dịch hỗn hợp này thường phải tách riêng từng cấu tử hay dùng chất che để loại trừ ảnh hưởng rồi xác định chúng nên quy trỡnh phõn tớch rất phức tạp, tốn thời gian phõn tớch thuốc thử và hoỏ chất để xử lý mẫu, đồng thời dễ có hiện tượng làm nhiễm bẩn hóa chất.
Một trong những hướng nghiên cứu mới để xác định đồng thời nhiều cấu tử trong cùng hỗn hợp là kết hợp với kĩ thuật tính toán, thống kê và đồ thị (chemometrics) nhằm tăng độ chính xác của kết quả phân tích. Rất nhiều công trỡnh nghiờn cứu đó ỏp dụng cỏc phương pháp sai phân, phương pháp phổ đạo hàm, phương pháp bỡnh phương tối thiểu, phương pháp lọc Kalmal, các phương pháp phân tích hồi quy đa biến tuyến tính, phương pháp hồi quy đa biến phi tuyến tính…để xác định đồng thời các chất trong cùng hỗn hợp. Ưu điểm của các phương pháp này là quy trỡnh phõn tớch đơn giản, phân tích nhanh, tốn ít thuốc thử và hoá chất, tăng độ chính xác. Đặc biệt, nếu trong hỗn hợp có thành phần nền phức tạp hay có các cấu tử tương tác với nhau làm mất tính chất cộng tính tín hiệu đo thỡ mụ hỡnh hồi quy đa biến phi tuyến tính sử dụng mạng nơron nhân tạo sẽ làm tăng tính chính xác của kết quả phân tích lên rất nhiều. Điều đặc biệt, càng nhiều dữ liệu phân tích thỡ mụ hỡnh sẽ cho kết quả phõn tớch càng chớnh xỏc, tuy nhiờn, nếu kớch thước tập dữ liệu phân tích quá lớn sẽ dẫn đến việc mất nhiều thời gian xử lí đôi khi chương trỡnh tớnh toỏn bị dừng lại vỡ khụng xử lớ được lượng số liệu lớn đó. Trong trường hợp này, phương pháp phân tích thành phần chính (PCA) được sử dụng trước tiên để làm giảm kích thước tập số liệu mà không làm mất đi lượng thông tin chứa trong tập dữ liệu ban đầu. Đây được xem là thuật toán hiệu quả nhất xác định đồng thời nhiều chất mà tín hiệu đo không có tính cộng tính hay bị ảnh hưởng bởi lượng thuốc thử dư.
Ở Việt Nam, đó cú một số cụng trỡnh xỏc định đồng thời các chất áp dụng thuật toán hồi quy đa biến phi tuyến tính sử dụng mạng nơron nhân tạo nhưng dùng phần mềm Pascal để lập trỡnh tớnh toỏn hay chương trỡnh mua của nước ngoài viết trên ngôn ngữ Visual Basic hay C+. Phần mềm Pascal hay các phần mềm khác đũi hỏi người sử dụng phải rất am hiểu về toán học mới có thể lập trỡnh, cũn nếu mua rất đắt, đồng thời mất rất nhiều thời gian để sử dụng. Gần đây, phần mềm MATLAB- một phần mềm rất mạnh về các phép tính ma trận đang được sử dụng trong tất cả các ngành khoa học nghiờn cứu về xó hội, tự nhiờn để giải quyết các vấn đề thực tế phức tạp một cách hiệu quả. Vài năm gần đây, một số học viên cao học của bộ môn phân tích đó bảo vệ thành cụng luận ỏn Thạc sĩ trờn cơ sở hoàn thiện các thuật toán hồi qui đa biến tuyến tính bằng phần mềm MATLAB. Tuy nhiên, chưa có công trỡnh nào ỏp dụng phương pháp phân tích thành phần chính kết hợp mạng nơron nhân tạo sử dụng phần mềm MATLAB trong hoá phân tích ở Việt Nam hiện nay.
Với mục đích đóng góp vào việc ứng dụng phần mềm MATLAB trong nghiên cứu và giảng dạy hoá phân tích ở Việt Nam, chúng tui đó sử dụng phần mềm này để lập trỡnh phương pháp phân tích thành phần chính (PCA) kết hợp với mạng nơron nhân tạo để xác định đồng thời các cấu tử trong cùng hỗn hợp. Phương pháp này đó được áp dụng thành công để xác định đồng thời Co, Cd, Ni, Cu, Pb trong mẫu tự tạo. Việc sử dụng phần mềm MATLAB kết hợp với các kĩ thuật Chemometrics mở ra khả năng phân tích nhanh, đồng thời rất nhiều chất trong cùng hỗn hợp bằng phương pháp trắc quang với độ chính xỏc cao.
Chương I: TỔNG QUAN
1.1. Tổng quan về cỏc nguyờn tố Cu, Pb, Cd, Co, Ni [13]
1.1.1. Trạng thỏi hợp chất ứng dụng trong phõn tớch trắc quang
*Dạng muối
Muối coban(II), niken(II) ở dạng khan cú màu khỏc với muối ở dạng tinh thể hidrat, vớ dụ CoBr2 màu lục, CoBr2.6H2O có màu đỏ. Muối của axit mạnh như clorua, nitrat, sunfat tan dễ trong nước cũn muối của axit yếu như sunfua, cacbonat, oxatat khó tan. Khi tan trong nước, các muối đều cho ion bát diện [E(H2O)6]2+ màu lục.
Cỏc muối halogenua (trừ Florua), nitrat, sunfat, peclorat và axeta
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links
Last edited by a moderator: