BP神经网络结合FANWE与三维荧光光谱法测量美白面膜中的荧光增白剂

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荧光增白剂(FWAs)是一种荧光染料,由于其亮白增艳的效果,被广泛的应用于各种工业领域包括化妆品中,而FWAs不仅没有美白效果,其本身对人体还存在危害。近年来,人们对化妆品(包括美白面膜)中的成分越来越关注,如何检测化妆品中的FWAs已成为研究热点。本文首先对FWAs的增白原理、种类及分子结构进行了阐述,通过分析现有的检测化妆品中FWAs的测量方法,分析荧光发射原理、影响荧光的因素及使用荧光法进行定量分析的依据,为使用三维荧光法检测美白面膜中FWAs的可行性进行了铺垫。首先使用的检测分析方法为:三线性分解结合荧光光谱法。实验以最常用的三种二苯乙烯型FWAs VBL、CBS-X、BBU目标分析物,使用甲醇作为溶剂配制样品溶液,对数据进行预处理:使用空白扣除法对初始三维荧光光谱数据进行去拉曼(Raman)散射、激发-发射校正,利用训练完成后的BP神经网络法压缩数据。由于三种FWAs的光谱的峰值及形状相似,不易进行分解,使用核一致诊断法(CORCONDIA)对分解的因子数进行判定后,采用ATLD与ANWE两种算法对三维数据进行分解,定性与定量分析均达到了令人满意的程度。随后使用的检测分析方法为:四线性分解结合荧光光谱法。实验时使用三种不同的溶剂:甲醇、超纯水、乙醇,以此构建四维荧光光谱数据,使用甲醇(光谱级)、乙醇(光谱级)、超纯水分别获得三组实验样本,其中三组样本的配置方法与加入药品量相同。使用光谱仪对样本溶液进行检测,对四维数据进行预处理后,使用两种四线性分解算法(AQLD与FANWE)对四维光谱数据进行分解(其中FANWE算法是将三线性分解算法ANWE应用于四线性分解算法得到的)。AQLD与FANWE算法都实现了有效且正确的分解,且对过量组分数不敏感。
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