【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于纺织品重金属分析化学领域，尤其涉及一种基于机器学习的纺织品中铅镉检测的微波消解条件优化方法，以及机器学习和人工智能在样品前处理方法优化中的应用。
技术介绍
1、随着社会和经济的发展，人们对纺织品质量和安全性的要求越来越高。纺织品中的有害重金属是影响其质量和安全性的关键指标之一。铅和镉是最常见和最重要的纺织品污染重金属。铅和镉能通过皮肤接触或饮用污染水源进入人体，会对人体健康产生危害，尤其对儿童的成长发育造成不良影响。因此，许多国家和地区对纺织品中铅和镉残留量都提出了限量要求。为确保纺织品的质量安全，必须建立科学有效的铅镉检测方法。
2、目前，原子吸收光谱法是测定纺织品中微量铅镉的标准方法，但其前提需要对样品进行适当的前处理，以释放和提取纺织纤维内部的铅镉成分。微波消解技术因其快速高效的样品分解能力，被广泛应用于样品前处理。但是，微波消解条件的选择对提取效果有重大影响。传统的经验条件优化方法存在效率低下、工作量大等问题。如何快速优化微波消解条件，是提高纺织品中铅镉检测效率的关键。传统上，微波消解条件的优化主要依赖化学家的经验来确定，这种方法往往需要做大量的试验来寻找最佳条件，不仅费时费力，而且结果依赖于个人经验，重复性和普适性较差。同时，由于影响因素众多，人工很难全面考虑各变量间的相互作用，常导致获得的条件组合非全局优化，提取效率不高。随着样品种类的增多，这种经验法的局限性日渐显现。
3、近些年兴起的统计试验设计法可同时考虑多个因素，建立试验方案来寻优，部分改善了传统方法的不足。但这类方法仍然
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于机器学习的纺织品铅镉微波消解优化法及应用，以解决现有微波消解条件优化方法依赖专家经验或简单统计试验设计，无法实现对影响因素之间复杂关系的建模，当样品种类繁多时，无法快速高效确定全局最优条件，导致铅镉提取率低下的问题。
2、第一方面，本专利技术提供了一种基于机器学习的纺织品铅镉微波消解优化法，包括以下步骤:
3、(1)收集不同类别的纺织品样品，建立样品库；
4、(2)使用微波消解系统，在不同酸类、酸浓度、温度、时间条件下，对样品库中的各类样品进行微波消解，测定各条件组合下的铅镉提取率；
5、(3)将提取率数据与消解条件建立数据集，输入预设的lasso回归、神经网络或支持向量机等机器学习算法，建立铅镉提取率预测模型；
6、(4)以最大提取率为目标，使用训练好的模型预测最优的微波消解条件参数组合。
7、如上所述的一种基于机器学习的纺织品铅镉微波消解优化法，其中，优选的是，步骤(2)中所述铅镉提取率根据原子吸收光谱法测定结果计算。
8、如上所述的一种基于机器学习的纺织品铅镉微波消解优化法，其中，优选的是，所述纺织品样品类别包括天然纤维和化学纤维。
9、第二方面，本专利技术提供了一种基于机器学习的纺织品铅镉微波消解优化法的应用方法，利用前述的基于机器学习的纺织品铅镉微波消解优化法在纺织品中铅镉检测中的应用。
10、本专利技术的方法能够快速确定微波消解优化条件，显著提高样品中铅镉的提取率，降低检测限值，实现对纺织品中微量铅镉的快速高效检测，大幅度改善现有技术方案的效果，有利于纺织品质量检验和安全生产。
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1.一种基于机器学习的纺织品铅镉微波消解优化法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的纺织品铅镉微波消解优化法，特征在于，步骤(2)中所述铅镉提取率根据原子吸收光谱法测定结果计算。
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的纺织品铅镉微波消解优化法，其特征在于，所述纺织品样品类别包括天然纤维和化学纤维。
4.一种基于机器学习的纺织品铅镉微波消解优化法的应用方法，其特征在于，利用权利要求1－3任意一项所述的基于机器学习的纺织品铅镉微波消解优化法在纺织品中铅镉检测中的应用。
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的纺织品铅镉微波消解优化法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的纺织品铅镉微波消解优化法，特征在于，步骤(2)中所述铅镉提取率根据原子吸收光谱法测定结果计算。
3.根据权利要求1所述的基于机器学...
【专利技术属性】
技术研发人员：包健，承钰娇，苏柯，耿琳，王洁琼，苏旭中，
申请(专利权)人：必维申优质量技术服务江苏有限公司，
类型：发明
国别省市：
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