基于深度学习的太赫兹时域光谱识别研究

太赫兹时域光谱技术,由于其具有物质“指纹谱”特性,是一种可以快速无损地鉴别物质的重要手段,在毒品和爆炸物的无损检测等方面有广阔的应用前景。其中,光谱识别是太赫兹时域光谱技术应用研究的重要方向之一。现有的光谱识别方法多是依靠手工选取特征后进行机器学习分类,或是通过设置吸收峰阈值门限进行判断。由于一些物质在太赫兹波段内并没有明显的吸收峰特征,同时样品浓度、空气湿度、各类噪声等会对太赫兹时域光谱造成干扰从而使信噪比下降,这些方法并不能很好地适应,并且物质类别和数量的增加也会导致计算量不断增加。近年来,随着深度学习技术兴起,以卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN)为代表的方法在计算机视觉和自然语言处理等领域得到广泛应用,相比于传统的机器学习方法其效果有了很大的提升。由于深度学习技术强大的非线性分类能力,基于RNN和CNN设计了两个网络用于光谱识别：基于RNN的一维谱线分类网络和基于CNN的二维谱图分类网络。模拟实际应用场景,在非真空环境下采集了12种物质的两万多个光谱数据作为训练集和测试集。在分析了样品浓度、空气湿度对光谱特征的影响后,使用S-G（Savitzky-Golay）滤波对光谱进行降噪。实验结果表明,对比未处理和经过S-G预处理的数据,处理后的光谱特征更加明显,识别准确率更高;与传统的机器学习算法k最近邻（k-NN）方法相比,RNN和CNN方法在测试集上有更好的准确率,且算法速度更快;对于光谱识别,CNN方法比RNN方法能够更好地克服噪声的影响。因此,深度学习技术可以对太赫兹时域光谱进行快速有效的识别,能够为新型无损安全检查技术提供理论和实验基础。     

“穿越沙漠”赛题评述

对2020年"高教社杯"全国大学生数学建模竞赛"穿越沙漠"一题作简要评述,介绍赛题的数学基础和求解思路,探讨答卷所用的方法和存在的问题.     

基于能量色散X射线荧光光谱的鱼粉产地溯源方法研究

鱼粉是一种在养殖业中占有重要地位的高蛋白饲料原料。我国对鱼粉的市场需求很大,但不同产地的鱼粉存在品质差异的问题。为保证鱼粉品质安全,建立鱼粉产地溯源系统具有非常重要的意义。能量色散X射线荧光光谱根据元素辐射X射线荧光光子能量不同,能够检测样品矿物质元素种类和含量。鱼粉所含矿物质元素种类和含量会因鱼粉产地不同而存在差异,因此提出采用能量色散X射线荧光光谱(EDXRF)法对鱼粉进行扫描检测来获得鱼粉的元素信息,将原始光谱进行预处理后,采用鲸鱼算法改进的自适应净信号权重局部超平面方法识别鱼粉样品的光谱向量,从而对其产地进行溯源判别。首先对产地来自辽宁和浙江的51份鱼粉样品进行压片,并在EDXRF谱仪的检测程序中设置不同的滤光片,得到51组(每组6条光谱)光谱。然后对光谱进行预处理,采用基于自适应迭代重加权惩罚最小二乘法算法（airPLS）进行基线校正,从而消除基线漂移的影响,提高精度。采用小波变换对光谱进行平滑,去除光谱曲线的高频噪声。选取每个鱼粉样品6条光谱的有效区段,计算谱峰面积,获得代表样品矿物质元素含量的16维向量。最后采取鲸鱼算法对自适应净信号权重局部超平面(ANWKH)方法的关键参数（近邻数、主成分数、调节参数）进行最优选择,再利用寻找到的最优参数建立自适应净信号权重局部超平面模型,随机选取每个产地鱼粉样品的70%作为训练集,30%作为测试集进行鱼粉产地判别。鱼粉样品分别来自辽宁和浙江两个产地,经预测模型识别正确率分别为94.3%和100%,总正确率为97.3%,均高于人工寻找参数的自适应净信号权重局部超平面分类准确率。结果表明,基于能量色散X射线荧光光谱的鱼粉溯源方法能够准确地实现鱼粉产地溯源,经鲸鱼算法改进后的自适应净信号权重局部超平面方法能够寻找到最优参数,建立分类准确度更高的模型,为以后进行更加详细的国内外鱼粉产地溯源提供了参考。     

非对称银纳米双环表面等离激元光谱特性

贵金属纳米材料在入射光激发下能够产生表面等离激元,即金属表面自由电子产生集体振荡。当其振荡频率与入射光频率相同时,发生表面等离激元共振,形成一种特殊的电磁场模式和光谱特性。利用该电磁场模式和光谱特性, 能够调节金属纳米材料的光谱学行为,例如通过改变金属纳米结构的大小、形状以及周围介质介电常数等参数, 在微纳尺度上实现光谱学信号的有效调控。目前,除了具有一定对称性的贵金属纳米材料被大量研究和应用外,非对称纳米结构的表面等离激元光谱特性也受到广泛关注。研究表明,在可见-近红外波段光谱范围内设计表面等离激元光电传感器件的关键问题在于,如何有效地调节其消光谱的共振波长、半峰宽以及峰值强度等主要特征参数。提出一种基于银纳米双环组成的非对称结构,利用时域有限差分方法,在可见-近红外波段内,通过分别改变银纳米双环的尺寸、间距及入射光偏振方向等参数,计算了该纳米结构在不同条件下的消光谱。结果表明,在0.4～3 μm的消光谱内,入射光能够激发产生两个独立的表面等离激元共振峰。通过研究峰值波长处的电场分布图发现,上述共振峰分别对应两种不同的电磁场模式。结果还表明,消光谱内两个独立的共振峰可以通过改变该双环结构的不同参数,被分别地进行调节。其中,可以通过改变该双环结构的半径来有效调节短波长峰的共振波长和半峰宽,同时保持长波长峰的共振波长和半峰宽基本不变。此外,通过改变两环间距或入射光偏振方向,可以分别以不同趋势来调节两个共振峰的峰值强度。在提出的非对称银纳米双环的消光谱中,获得了能够被分别调节的两个表面等离激元共振峰,研究结果能够为可见-近红外波段内基于银纳米材料光电传感器件的开发设计提供理论基础。     

基于变换域PCNN的近红外与彩色可见光融合

针对近红外与彩色可见光图像融合后对比度低、细节丢失和颜色失真等问题,提出一种基于多尺度变换和自适应脉冲耦合神经网络(PCNN-pulse coupled neural network,PCNN)的红外与彩色可见光图像融合的新算法。首先将彩色可见光图像转换到HSI（hue saturation intensity)空间,HSI色彩空间包含亮度、色度和饱和度三个分量,并且这三个分量互不相关,因此利用这个特点可对三个分量分别进行处理。将其亮度分量与近红外图像分别进行多尺度变换,变换方法选择Tetrolet变换。变换后分别得到低频和高频分量,针对图像低频分量,提出一种期望最大的低频分量融合规则;针对图像高频分量,采用高斯差分算子调节PCNN模型的阈值,提出一种自适应的PCNN模型作为融合规则。处理后的高低频分量经过Tetrolet逆变换得到的融合图像作为新的亮度图像。然后将新的亮度图像和原始的色度和饱和度分量反向映射到RGB空间,得到融合后的彩色图像。为了解决融合带来的图像平滑化和原始图像光照不均的问题,引入颜色与锐度校正机制(colour and sharpness correction, CSC)来提高融合图像的质量。为了验证方法的有效性,选取了5组分辨率为1 024×680近红外与彩色可见光图像进行试验,并与当前高效的四种融合方法以及未进行颜色校正的本方法进行了对比。实验结果表明,同其他图像融合算法进行对比分析,该方法在有无CSC颜色的情况下均能保留最多的细节和纹理,可见度均大大提高,同时本方法的结果在光照条件较弱的情况下具有更多的细节和纹理,均具有更好的对比度和良好的色彩再现性。在信息保留度、颜色恢复、图像对比度和结构相似性等客观指标上均具有较大优势。     

改进的QGA-ELM算法水稻叶面积指数反演模型

为了通过植被指数（VI）准确、可靠的获取不同施肥梯度、不同品种的水稻叶面积指数（LAI）,提出了一种基于改进的QGA-ELM算法应用于水稻LAI反演。首先通过8折交叉验证确定极限学习机(ELM)最佳的隐含层神经元个数与隐含层激活函数类型,再通过引入组合动态旋转角策略、单点混沌交叉操作、混沌变异操作、确定性选择策略、量子灾变操作对量子遗传算法（QGA）进行改进,最后使用改进后的QGA算法优化ELM神经网络输入层到隐含层的连接权值和隐含层的阈值。为了验证该模型普适性和有效性,依次建立多元线性回归、BP、ELM、QGA-ELM、改进的QGA-ELM算法5种模型,并在不同数据集上进行反演效果比较,结果表明：（1）对比QGA-ELM算法和改进的QGA-ELM算法进化过程,改进的算法能有效提升模型寻优能力,避免算法早熟,且能寻得更优结果。（2）对比五种算法在不同数据集上的反演效果,验证了NDVI,RVI与LAI之间主要为非线性关系,且ELM神经网络模型反演效果要优于BP神经网络模型和多元线性回归模型。（3）对比五种算法在不同数据集上的反演效果,改进的QGA-ELM算法绝大部分情况下拥有最高的反演精度和最低的误差,改进后的算法反演精度得到了明显提升,泛化性能也得到了增强。（4）改进的QGA-ELM算法在各种施肥梯度上均具有最高反演精度和最低误差,且精度较高,能为不同生长状况水稻LAI反演提供依据。（5）五种模型对庆和香LAI反演精度均要高于龙稻18,而改进的QGA-ELM算法在不同水稻品种上依然具有较高的反演精度,且在不同水稻品种上反演精度相差极小,远低于其他四种模型,能很好适应不同水稻品种LAI反演要求,极大提升模型的稳定性性,为不同水稻品种反演提供参考意义。     

基于太赫兹时域光谱的食用油过氧化值定量分析研究

针对目前太赫兹光谱技术在食用油品质检测方面存在定性多、定量难的问题,提出一种基于衰减全反射（ATR）式太赫兹时域光谱（THz-TDS）技术的食用油过氧化值定量分析方法。首先采集不同种类、不同氧化程度食用油样本的太赫兹时域光谱图,筛选有效信号波段并提取得到光学常数,经预处理算法校正后的光学常数,结合多种化学计量学方法建立定量分析模型,实现快速、无损预测食用油的过氧化值。70个实验样本包括大豆油、菜籽油和玉米,过氧化值覆盖范围0.41~10.23 mmol·kg-1,且样本的过氧化值均匀分布。采用TeraView公司生产配有ATR检测模块的TeraPulse 4000太赫兹脉冲光谱系统采集样本THz-TDS信号,根据THz-TDS谱图信号特征筛选有效波段10~86.78 cm-1用于建模分析。通过快速傅里叶变换得到频域信号并从中提取光学常数：折射率和吸收系数,采用Savitzky-Golay7点卷积平滑分别对折射率和吸收系数进行预处理,去除干扰信号。运用SPXY算法按照3∶1比例划分校正集和预测集样本,结合主成分回归法、偏最小二乘法两种化学计量学分析方法,分别建立基于折射率和基于吸收系数的过氧化值分析模型。对模型评价指标均方根误差和相关系数进行分析,基于折射率的过氧化值分析模型采用偏最小二乘算法建模预测精度最理想,选取最优主成分数为6时,其校正集均方根误差RMSEC为0.168%、决定系数R2为0.981,预测集均方根误差RMSEP为0.231%、决定系数r2为0.977;基于吸收系数的过氧化值分析模型则采用主成分回归算法建模预测模型稳健度最好,选取最优主成分数为10时,其校正均方根误差RMSEC为0.192%、校正集决定系数R2为0.979,预测均方根误差RMSEP为0.262%、预测集决定系数r2为0.97。该研究结果的得出,验证了THz-TDS技术用于食用油过氧化值定量分析的可行性,为食用油的品质评价找到一种高精度、性能稳定、快速无损的检测方法。     

太赫兹光谱结合特征谱区筛选算法在发动机润滑油含水量定量分析中应用研究

发动机润滑油是保障汽车发动机持久且稳定运转的基石,准确评定发动机润滑油各项性能指标是其在生产到使用全过程必不可少的步骤。发动机润滑油在一段时间的使用后会因为多种原因引起油品变质,发动机润滑油变质的指标可以用其中非磁性颗粒物浓度、金属屑含量、pH值、粘稠度、含水率等表述。关于发动机润滑油含水量的检测,传统的检测方法存在操作复杂,及时性差等缺点。太赫兹对水吸收强烈,适合用于对样品中微水含量的分析。通过透射式太赫兹时域光谱系统获得1.0～3.5 THz下的六种不同水含量的发动机润滑油的吸收系数谱线,对谱线进行Savitzky-Golay（SG）平滑去噪,剔除奇异样本后,采用Kennard-Stone算法划分样品集,尝试常规区间偏最小二乘法（iPLS）、向后区间偏最小二乘法（BiPLS）和联合区间偏最小二乘法（SiPLS）对其太赫兹时域光谱特征谱区间进行筛选,着重研究区间间隔数、PLS组件数、最佳主因子数和区间选择等因素对PLS模型属性的影响,并且对不同含水量的润滑油建模分析,对不同模型比较选优,建立最优定量分析模型。建模结果表示特征谱区筛选可以提高建模性能、降低模型复杂性,特征谱区筛选算法通过剔除发动机润滑油太赫兹吸收系数谱线中非线性或者无关变量的方式,使建模结果更好的表达吸收系数谱线与其含水量的关系。结果表明：采用BiPLS模型用于发电机润滑油中微量水含量的定量分析时建模效果最佳,模型区间数为26,入选区间为[18 10 4 3 8 12 5 11 24 13 16 21 2],主因子数为10,最优模型的交互验证均方根误差RMSECV为0.003 5,预测均方根误差RMSEP为0.004 6,校正集相关系数r为0.919 3,预测集相关系数r为0.865 7。由此可见,可以采用反向区间偏最小二乘法（BiPLS）用于发动机润滑油水含量的测定,且实验过程简单,建模计算速度快,效果理想,可以适用于非接触式油品含水量的定量分析。     

三维荧光结合化学多维校正快速灵敏测定环境水样中的噻菌灵和双酚A

随着经济的高速发展,环境问题正在日益引起人们的广泛关注。在实际生产中,农药和塑化剂长期存在滥用的问题,使其成为最为广泛的环境污染源并对生态环境、食品、人畜等造成严重的危害。针对环境中农药和塑化剂的残留问题,开发一种灵敏、快速的高效检测分析方法,采用三维荧光结合化学计量学方法用于环境水样中噻菌灵（TBZ）与双酚A（BPA）的快速灵敏分析。兼顾了三维荧光分析的灵敏度高、信息丰富及化学多维校正方法“数学分离”的显著优势,仅需要简单的预处理过程即可实现TBZ和BPA的痕量检测。即使分析物之间以及分析物和水样中未知背景干扰之间的光谱存在严重的重叠,基于交替三线性分解（ATLD）算法的二阶校正方法仍能借助其显著的“二阶优势”对其进行解析,并获得可靠的定性定量结果。其中,TBZ在20~200 ng·mL-1范围内线性关系良好（r=0.9999）,而BPA在40~280 ng·mL-1范围内线性关系良好（r=0.999 1）。TBZ和BPA在两种水样中的平均加标回收率分别为96.3%~99.1%和90.0%~90.8%,且标准偏差均低于7.2%。另外,计算品质因子,如灵敏度（SEN）、选择性（SEL）、检测限（LOD）和定量限（LOQ）,评估了该方法的准确性。所得结果均令人满意,表明所提出的方法能够用于环境水样中TBZ和BPA的准确、快速定量分析,为环境中农药和塑化剂的残留问题提供了一种科学有效的监测手段。     

自适应光学系统测试中大气湍流的时域模拟

建立了大气湍流模拟的时域模型,用于在自适应光学系统的测试中模拟大气湍流的时域变化。讨论了时域模型下随机相位屏平滑帧数和刷新频率与平均风速的关系。结果表明：对表征随机波前的随机相位屏进行时域平滑可使随机波前的变化更符合大气湍流对入射波前连续平滑渐变的影响;随机相位屏的平滑帧数仅与系统口径和大气相干长度相关,而与风速无关;随机相位屏的刷新频率与平均风速成正比,平滑后的刷新频率还与平滑帧数成正比。最后,构造了一套大气湍流模拟装置,应用功率谱分析法对时域模型的有效性进行了验证。