基于级联人工神经网络的生物表面光谱识别方法

提出了一种利用多级级联人工神经网络对生物表面微区的可见光光谱进行识别与分类的方法。该方法利用自组装光纤探头式光谱仪对苹果表面微区500～730 nm范围内的可见光光谱进行测量,光谱间隔5 nm, 记录光谱测量数据并依据光谱测量数据建立由三个单隐层、四十七个输入、单输出的人工神经网络级联而成的光谱识别系统。实验表明该级联系统可以对苹果的烂痕、疤痕、碰痕的反射光谱进行准确识别,在5％和15％的噪声影响下其识别准确率分别能达到97％和85％以上,克服了单级人工神经网络识别准确率不高、抗噪声能力差等缺点。最后文章提出了一种识别结果的隶属度表示法,该方法借鉴模糊数学中隶属度的概念,可以实现对识别结果客观、准确的表征。     

基于神经网络的线指数恒星大气物理参数测量方法

通过人工神经网络的方法基于Lick线指数,来进行大气物理参数的测量,对Kurucz的合成光谱进行预处理以适应最后LAMOST光谱数据的要求,以Lick线指数与对应的大气物理参数为输入,用人工神经网络进行训练,得到训练模型通过DR8光谱数据进行测试,通过调整人工神经网络的相关参数来使实验效果达到最佳。结果证明,通过线指数人工神经网络的方法来进行大气物理参数的测量是可行的。     

人工神经元网络在光谱识别中的应用

本文利用人工神经网络原理设计了一神经元网络,进行了光谱识别实验,当训练光谱与待识别光谱具有相同的定标情形下,网络具有较高的识别率,可以实用。     

人工神经网络结合近红外光谱用于木材树种识别

测量了不同产地及品种的89个木材样品的近红外光谱,并分别使用反向传播人工神经网络(back propagation artificial neural networks,BPANN)与广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)建立了NIRS树种识别模型。通过方差分析分别选择两种神经网络所用参数,并采用最优参数进行网络训练。考虑到样品光谱的差异,对含不同水平白噪声与不同水平偏置的光谱进行模拟,并使用建立的模型对模拟光谱进行预测。发现两种神经网络模型均有较好的预测结果,其中BPANN模型,对含偏置水平不高于2％、噪声水平不高于4％的模拟光谱识别正确率在97％以上;GRNN模型,对含偏置水平不高于2％、噪声水平不高于4％的模拟光谱识别正确率在99％以上。     

基于主成分分析和人工神经网络的激光诱导击穿光谱塑料分类识别方法研究

研究了人工神经网络在激光诱导击穿光谱(LIBS)塑料分类识别方面的应用。选用七种常见的塑料作为实验样品,获得每种样品的170组LIBS光谱数据,利用主成分分析获得前五个主成分的得分矩阵。用每种塑料样品的130组光谱数据的主成分得分矩阵作为训练集,建立反向传播(BP)人工神经网络模型。将其余40组主成分得分作为测试数据输入训练好的模型进行分类识别,其识别准确度达到97.5%。实验结果表明,通过采用主成分分析与BP人工神经网络相结合的方法,可以很好地进行塑料激光诱导击穿光谱的分类识别,对塑料的回收利用有重要价值。     

太赫兹光谱技术在毒品检测中的应用研究

综述了近年来将太赫兹光谱技术应用于毒品检测与识别方面的研究成果：利用自主研发的可移动式小型太赫兹时域光谱仪作为实验平台,建立了含有38种纯度在90%以上的毒品太赫兹光谱数据库;用密度泛函理论进行了光谱解析;讨论了干涉以及包装物对光谱的影响;结合人工神经网络、支持向量机等方法对毒品光谱进行定性识别;同时,研究确定毒品纯度和有效成份含量的理论和实验方法。     

有机环境污染物紫外光谱检索的神经网络方法

详细讨论了网络优化参数、模拟的测量过程中噪声及杂质对网络收敛性能及预测误差的影响。为加速网络收敛,提高紫外光谱检索的正确率,采用了导数光谱对反向传播的人工神经网络(BP-ANN)进行训练和检索,该方法对检索光谱中噪声、杂质,尤其是斜坡背景的允许程度明显提高。文章还将ANN方法与普通的相关系数法的识别结果进行了比较。结果表明,优化参数下的人工神经网络的库检索法在抗噪、容杂等方面都明显地优于普通的相关系数法,是一种很有效的紫外库检索方法。     

园艺作物病害的多光谱组合分类

选取设施园艺作物黄瓜的主要病害为研究对象,利用窄带滤光片型多光谱成像系统,获取患病黄瓜叶面的14个可见光通道和近红外通道、全色通道的多光谱图像。采用多光谱图像分类技术中的距离分类器、相关系数分类器和BP人工神经网络分类器,将不同病害类型对应的16个波段的反射率看作线性波谱,对210个多光谱数据样本进行识别分类,目的是探讨一个能有效识别黄瓜植株常见病害的多光谱组合分类器。实验结果表明,将人工神经网络和距离分类器有效组合,不仅分类性能明显优于单个分类器的性能,而且能够充分发挥各个分类器的特性,对园艺作物病害进行快速、准确、实时的无损检测。     

基于可见-近红外反射光谱技术的葡萄品种鉴别方法的研究

提出一种利用可见-近红外反射光谱技术快速无损鉴别葡萄品种的新方法.采用主成分分析法对三个葡萄品种的光谱进行聚类分析.结果表明, 黑提葡萄能够被区分.进一步采用人工神经网络技术对马奶子和木拉格两种葡萄进行品种鉴别.以前10个主成分作为神经网络的输入, 品种类型作为神经网络的输出, 建立三层BP神经网络模型.结果显示, 这两个品种的识别准确率达到98.28 %, 结果优于簇类独立软模式(SIMCA).同时提出葡萄品种鉴别的四个敏感波段: 452、493、542和668 nm.基于敏感波段光谱的BP神经网络预测准确率为97.41%.说明采用可见-近红外光谱分析技术结合主成分分析和人工神经网络的方法能够快速无损鉴别葡萄的品种, 为葡萄品种的鉴别提供了一种新方法.     

基于XGBoost的铝合金LIBS光谱分类识别方法

铝合金作为重要的金属材料,广泛应用于各领域,但大量的铝合金废料却难以进行分类回收。二次资源的回收利用是我国工业绿色、可持续发展的助推器,如何快速、简便地对铝合金废料进行识别分类则成为了铝合金废料回收利用的先决条件。激光诱导击穿光谱（LIBS）是近年来发展快速的一种分析技术,具有快速、全元素分析、实时、原位、远距离检测等优点,已广泛应用于塑料、土壤、肉类、钢铁等识别研究,大多采用最小二乘判别分析法、簇类独立软模式、人工神经网络、支持向量机、随机森林等算法来建立模型。基于迭代型树的XGBoost算法具有正则化、并行处理运算、内置交叉验证和高度的算法灵活性等优势,其模型结构相对简单、运算量较小,且准确率较高,成为近年来机器学习中极受欢迎的算法,因而被广泛应用。基于六种铝合金样品的600组光谱数据,根据NIST原子发射光谱数据库进行光谱特征提取,确定光谱特征谱线的分类依据。利用XGBoost算法进行自动分类及排序,将处理后的光谱数据随机划分为训练集和测试集,通过训练集构建算法模型,提取其分类特征;利用测试集检验模型的稳定性和可用性,防止出现过拟合。XGBoost在固定参数下得到的模型具有一定的自适应性,较少受数据集的影响,总体准确率可达96.67%。其分类特征与已知的元素含量信息相吻合,证明了基于光谱的特征谱线数据,可为分类识别提供参考;同时还可根据XGBoost生成的特征评分来对光谱谱线特征的重要性进行排序。实验结果表明,LIBS可用于不同种类铝合金的快速识别,为废弃金属的分类回收提供了一种新的技术。     

Study on the effect of different acids on the structure and photocatalytic activity of mesoporous titania

Nanocrystalline mesoporous titania was synthesized via a combined sol–gel process with surfactant-assisted templating method using cetyltrimethyl ammonium bromide (CTAB) as the structure-directing agent. The process was catalyzed by different acid (hydrochloric acid, nitric acid, sulfuric acid, or phosphoric acid). The prepared samples were characterized by XRD, TEM, BET and FT-IR. The photocatalytic activity of the samples was determined by degradation of phenol in aqueous solution. Results showed that different acid had different effect on the structure and crystal phase of the samples. The sample adjusted by phosphoric acid showed highest surface area and photocatalytic activity. The formation mechanism of the samples catalyzed by different acid was also discussed.     

Effect of thermal treatments on the structure of syndiotactic polystyrene

Syndiotactic polystyrene films were prepared from the melt with different thermal treatments. Amorphous or crystalline films were obtained; x-ray analysis shows that in the crystalline samples two crystalline forms can be present and that the phase composition depends on the thermal conditions. The two forms show a different stability to liquid methylene chloride, one being stable while the other can be dissolved or transformed to a completely different crystalline structure. In all the analyzed samples the study of transport properties of CH₂ Cl₂ at low activity indicates that the amorphous component behaves as atactic polystyrene. This allows the determination of the crystallinity in the different samples.     

辐照处理对油菜籽光谱特性影响的研究

针对油菜籽经过核辐照处理后其光谱反射特性会发生改变的特点,提出了应用可见／近红外光谱技术进行油菜籽的快速无损鉴别。利用偏最小二乘法和BP神经网络建立鉴别模型,并比较了不同光谱预处理方法、主成分数据变换方式及隐含层节点数对模型预测结果的影响。实验采用五种剂量辐照(50, 100, 150, 200Gy和不经核辐照处理)的油菜籽共135个样本进行建模,49个进行预测。结果显示,最优模型是原始光谱数据先经过中值滤波平滑法、附加散射校正及一阶求导法预处理。经PLS方法提取6个主成分经自然对数变换后,选取神经网络隐含层结点数为4个或9个。最优模型对是否经过核辐照处理的样本识别率达100%,对核辐照剂量预测精度为85.71%, 说明提出的方法可以用于评估核辐照处理对油菜籽光谱特性产生的明显影响。     

真空退火对355nm Al2O3/MgF2高反射薄膜性能的影响

 采用电子束蒸发沉积技术制备了355nm Al₂O₃/MgF₂ 高反射薄膜，并在真空中进行不同温度梯度的退火，用X射线衍射（XRD）观察了薄膜微结构的变化，用355nm Nd：YAG脉冲激光测试了薄膜的激光损伤阈值，用Lambda 900光谱仪测试了薄膜的透过和反射光谱。结果表明在工艺条件相同的条件下真空退火过程对薄膜的性能有很大的影响，退火温度梯度越小的样品，吸收越小，阈值越大，并且是非晶结构。选择合适的真空退火过程可以减少355nm Al₂O₃/MgF₂ 高反射膜的膜层吸收，提高薄膜的激光损伤阈值。     

Influence of the temperature on the photoluminescence of silicon clusters embedded in a silicon oxide matrix

Amorphous silicon oxide thin films were prepared by co-evaporation of Si and SiO in ultra-high vacuum. Different compositions were obtained by changing the evaporation rate of silicon. After thermal annealing treatments, the dissociation of the silicon oxide in pure silicon and silicon dioxide leads to the formation of silicon clusters embedded in a silicon oxide matrix. Thus the samples were annealed to different temperatures up to 950°C. Depending on the annealing temperature and on the composition, different cluster sizes were obtained. The photoluminescence (PL) energy depends on the cluster size and a large range of wavelengths is obtained from 500 to 750 nm. The PL, attributed to a confinement effect of the electron–hole pairs in the silicon particles, is studied as a function of the temperature. It is demonstrated that the continuous decrease of PL intensity with the temperature from 77 to 500 K depends on the structure of the samples. For samples with well-separated clusters, the PL decreases rapidly with the temperature. For samples containing clusters separated by a small distance, the PL weakly depends on the temperature. No shift of the energy is observed. The results are discussed by taking into account the competition between the radiative recombination in the silicon clusters and the non-radiative escape of the carriers via a hopping mechanism.     

高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的研究

提出了利用可见/近红外高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的方法。首先采集380~1 023 nm波段范围内60个高温障碍胁迫和60个健康番茄叶片的高光谱图像,同时获取全部叶片的色差值(L*, a*和b*),然后提取所有样本的高光谱图像中感兴趣区域(region of interest, ROI)的光谱反射率值。基于不同预处理方法建立偏最小二乘(partial least squares, PLS)预测模型,再利用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)提取特征波长并建立SPA-PLS预测模型。最后分别基于全波段和特征波段建立偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA)模型。结果显示,全波段中基于原始光谱信息建立的模型效果最好,3个色差值的预测集决定系数(determination coefficient, R2)分别是0.818,0.109和0.896;基于特征波长建立的模型预测集R2分别是0.591,0.244和0.673;所有模型预测集的总体识别率均大于77.50%。结果表明,可见/近红外高光谱成像技术检测番茄叶片色差值(L*和b*)和识别高温障碍样本是可行的。     

水分对土壤近红外光谱检测影响的二维相关光谱解析

为了能进一步分析水分对土壤近红外光谱检测的影响,分别从三个地方(桃园堡、 牧场和农大示范田)采集了三种土壤,经过筛、 烘干后分别配制了含水率为20%, 15%和10%的土壤,然后采用ASD公司的FieldSpec3光谱仪在保证其他检测条件不变的情况下,对不同含水率下不同采集地的土壤进行了检测,获得了其不同含水率下的动态光谱图。 最后视水分为外部干扰,应用二维相关光谱的理论对其进行了分析。 结果表明,在350～2 500 nm波段范围内,三个不同采集地土壤的同步二维相关光谱图比较类似,都在2 210和1 929 nm附近处出现较强的自动峰,在1 415 nm附近处有较弱的自动峰;从三处自相关峰的密集程度来看,1 929 nm处对应的官能团对水分最敏感,2 210 nm处次之,1 415 nm处最不敏感。 该研究明确找出了水分对土壤近红外光谱检测影响的敏感波段和敏感程度,为今后消除水分影响建立抗水分干扰模型提供了依据。     

基于拉曼光谱的汽油牌号快速识别

提出了一种基于拉曼光谱的汽油牌号快速识别方法。该方法首先基于已知牌号的成品汽油样本进行建模,获取不同牌号成品汽油建模样本的拉曼谱图,经过谱图预处理后对谱图进行主成分分析(principal component analysis,简称PCA),获得载荷矩阵和得分矩阵,同时分别计算不同牌号汽油样本的平均得分向量,即不同牌号的得分中心坐标;然后对未知牌号汽油样本进行识别,先将未知牌号汽油样本拉曼谱图进行相同的谱图预处理,再计算该样品在载荷矩阵上的得分向量,根据PCA类中心最小距离法,计算该得分向量到不同牌号的得分中心坐标的欧式距离,依最小距离直接确定汽油牌号。针对45个取自国内不同炼油厂的成品汽油样本的实验结果表明这些汽油样本拉曼谱图经谱图预处理和PCA后,不同牌号汽油样本在主元得分空间上存在明显类间距,使用PCA类中心最小距离法可实现汽油牌号快速准确的分类。     

基于无机元素的含量判别食醋的种类和品牌方法研究

化学计量学广泛应用于食品种类和原产地的区分。文章采用原子吸收法测定了32个食醋样品中的Mg, K, Pb, Zn, Fe, Mn, Ca和Cu等八种无机元素含量。采用向量相似法计算了陈醋和白醋以及同一种类不同品牌食醋的相似度;通过聚类分析和主成分分析对来自北京、江西、江苏和山西4个地区品牌的食醋进行了分类,对不同种类的食醋(陈醋和白醋)也进行了分类。聚类分析和主成分分析都将食醋样品分为两大类,每个大类又将食醋样品按不同品牌分开。食醋中无机元素含量差异可作为食醋种类和品牌判别的测量指标之一。     

The cleaning of early glasses: investigation about the reactivity of different chemical treatments on the surface of ancient glasses

X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) has been used to evaluate the reactivity of different chemical cleaning procedures on the surface of archaeological glasses. Investigations were performed on a series of Roman glass samples coming from Sicilian excavations. The ancient freshly fractured glass samples were subjected to different cleaning protocols such as piranha solution (solution of sulphuric acid and hydrogen peroxide) and EDTA/ammonia and citric acid/ammonia solutions at different pH values. The atomic concentrations of alkaline and alkaline-earth ions, measured using XPS spectra acquired at the surface of all the samples, revealed that, in acid solution, the reactivities of the EDTA and citric acid solutions were higher than that of the piranha solution. Moreover, in alkaline conditions, the reactivities of the chelating agent/ammonia solutions seem to be very high and effective in taking out alkaline and alkaline-earth ions and in destroying the external glassy structure with the formation of a silica gel thin film. PACS  61.43.Fs; 81.65.Cf; 61.66.Fn; 82.80.Pv