基于高光谱图像的生菜叶片氮素含量预测模型研究

为了便于更经济合理地为作物施肥,建立一种无损检测作物氮营养元素的高光谱图像模型。本实验以生菜为研究对象,无土栽培各氮素水平的生菜叶样本,在莲座期,采集生菜叶片样本的高光谱图像(390~1050 nm),同时采用凯氏定氮法测定对应生菜叶片样本的全氮含量。通过ENVI软件提取出生菜叶片中感兴趣区域的平均光谱作为该样本原始光谱信息,分别使用平滑处理(Smoothing)、多元散射矫正(MSC)、标准正态变量变换结合去趋势(SNV detrending)、一阶导数法(First derivative)、二阶导数法(Second derivative)、正交信号矫正(OSC)等预处理方法对样本原始光谱进行处理,然后利用偏最小二乘回归法(Partial least squares regression,PLSR)分别建立样本全波段光谱信息与氮含量的关系模型,研究各预处理方法对氮含量模型的影响,结果表明,使用OSC预处理的模型效果最好。为了简化模型,根据OSC预处理光谱后的模型的PLSR回归系数优选出敏感波长,利用训练集中样本的敏感波长光谱信息与氮含量数据重新构建PLSR回归模型,并利用测试集样本进行测试试验。结果表明,该模型得到校正集和预测集的决定系数(R2p)分别为0.89,0.81;均方根误差RMSEC,RMSEP分别为0.33,0.45。该回归模型大大降低了自变量个数,简化了模型,并且取得了较优的效果,这为生菜氮素含量预测提供了一种新的快速有效方法。     

湖北光敏感核不育水稻发育过程中叶绿体超微结构的变化

研究了不同光周期处理下湖北光敏感核不育水稻农垦５８Ｓ个体发育过程中，叶绿体超微结构的变化，结果表明：长日照处理前，农垦５８Ｓ与农垦５８品种的叶绿体结构无明显差异；叶绿体结构变化发生在长日照处理之后，此时，水稻发育处于第二次枝梗原基形成期，变化了的叶绿体有以下几种类型：①基质片层与基粒片层结构均存在，但排列分布紊乱，基粒的大小、数目有异，②缺乏基质片层，③完全缺乏类囊体膜结构，在叶绿体类囊体膜结构退化时，往往伴随着嗜锇颗粒数目的剧增；当叶绿体结构不完善时，线粒体也发生退化，如外形变化较大，外膜模糊，嗜锇颗粒的数目减少，细胞器基本物质电子密度降低．     

催化裂化碳四馏份在φ1米流化床中氧化制顺酐

本文叙述流化床内催化裂化碳四馏份氧化制取顺酐所用V-P-K-Fe/硅胶催化剂的制备方法及其性能。在φ1m 流化床中,以从分布板上下同时进料的方式,考察了温度、原料浓度对反应结果的影响,认为最佳温度为410℃,原料浓度为2.2—2.5%。该催化剂在上述条件下经2000小时运转,活性稳定,顺酐重量收率约在75%左右。采用从分布板上下同时进料的方法,能将碳四馏份以高浓度在爆炸极限内操作,从而可大大强化设备生产能力。     

广义模糊K调和均值聚类的近红外光谱生菜储藏时间鉴别

生菜的储藏时间是影响生菜新鲜程度的重要因素。为了快速、无损和有效地鉴别生菜的储藏时间,以欧式距离的p次方代替模糊K调和均值聚类(FKHM)中欧式距离的平方提出了一种广义模糊K调和均值聚类(GFKHM)算法并将该算法应用于鉴别生菜的储藏时间。以60个新鲜生菜样本为研究对象,采用Antaris Ⅱ近红外光谱分析仪每隔12 h检测生菜的近红外漫反射光谱,共检测三次,光谱扫描的波数范围为10 000~4 000 cm-1。首先用主成分分析(PCA)对1 557维的生菜近红外光谱进行降维处理以减少冗余信息,取前20个主成分,经过PCA处理后得到20维的数据。然后用线性判别分析(LDA)提取光谱数据的鉴别信息以提高聚类的准确率,取鉴别向量数为2,则LDA将20维的数据转换为2维数据。最后以模糊C-均值聚类(FCM)的类中心作为FKHM和GFKHM的初始聚类中心,分别运行FKHM和GFKHM计算模糊隶属度以实现生菜储藏时间的鉴别。结果表明,GFKHM的鉴别准确率能达到92.5%,FKHM的鉴别准确率为90.0%,GFKHM具有比FKHM更高的鉴别准确率。GFKHM的聚类中心比FKHM更逼近真实类中心。GFKHM的收敛速度明显快于FKHM。采用近红外光谱技术同时结合GFKHM,PCA和LDA为快速和无损地鉴别生菜储藏时间提供了一种新的方法。     

茶叶傅里叶近红外光谱的混合模糊极大熵聚类分析

茶作为世界最受欢迎的三大饮料之一,不仅能够提神醒脑,而且还有帮助消化和降低血压等作用。随着人们对茶叶品质要求的日益提高,需要对不同品种的茶叶实现准确的鉴别分析以防止茶叶市场里茶叶品牌名不副实和以次充好等现象的发生。为实现对茶叶快速精准的鉴别分析,设计了一种综合采用傅里叶近红外光谱和新的模糊极大熵聚类（FEC）分析算法的茶叶品种鉴别系统。传统模糊极大熵聚类分析在聚类含噪声数据时,聚类结果往往容易出现错误,即FEC对噪声数据敏感。为解决这个问题,在FEC分析算法的基础上引入可能C均值聚类分析（PCM）,提出了一种混合模糊极大熵聚类（MFEC）分析算法。MFEC可通过迭代计算得到模糊隶属度值,能实现对含噪声的茶叶傅里叶近红外光谱数据的准确聚类分析。首先,使用傅里叶近红外光谱仪（Antaris Ⅱ型）采集岳西翠兰、六安瓜片、施集毛峰三种安徽茶叶的傅里叶近红外光谱数据,光谱波数范围为10 000~4 000 cm-1。其次,对采集到的光谱数据使用多元散射校正（MSC）进行预处理,预处理后先用主成分分析（PCA）将光谱数据维数降至10维,然后再用线性判别分析（LDA）对降维后的近红外光谱数据进行特征提取。最后,通过混合模糊极大熵聚类分析和传统的模糊极大熵聚类分析对三种茶叶的光谱数据进行聚类分析,并对两种聚类分析算法得到的聚类准确率、收敛速度等进行对比分析。实验结果表明：混合模糊极大熵聚类（MFEC）分析算法与传统的模糊极大熵聚类（FEC）分析算法相比较,在相同的权重指数m下MFEC具有更高的聚类准确率。在m=2条件下,MFEC的聚类准确率达到了100%,而传统的模糊极大熵聚类在相同条件下聚类准确率仅为37.98%。MFEC收敛过程中仅需迭代10次即可达到收敛,而FEC需要迭代100次,因此MFEC可以更高效的进行模糊聚类分析,MFEC相比于FEC聚类性能具有明显的优越性。通过傅里叶近红外光谱技术,混合模糊极大熵聚类分析结合PCA与LDA算法构建的茶叶品种鉴别系统能够高效快速的完成对岳西翠兰、六安瓜片、施集毛峰三种茶叶的准确分类,为茶叶检测领域提供了一种创新的方法与设计思路,具有一定的理论价值和良好的市场应用前景。     

模糊非相关鉴别C均值聚类的茶叶傅里叶红外光谱分类

茶是一种让人喜爱的健康饮品,不同品种的茶叶其功效和作用是不相同的。研究出一种可靠、简单易行、分类速度快的茶叶品种鉴别方法具有重要的意义。在模糊非相关判别转换(FUDT)算法和模糊C均值聚类(FCM)算法的基础上提出了一种模糊非相关鉴别C均值聚类(FUDCM)算法。FUDCM可以在聚类过程中动态提取光谱数据的模糊非相关鉴别信息。用FTIR-7600型傅里叶红外光谱分析仪分别采集优质乐山竹叶青、劣质乐山竹叶青和峨眉山毛峰三种茶叶的傅里叶中红外光谱,波数范围为4 001.569～401.121 1 cm-1。先用多元散射校正(MSC)进行光谱预处理,然后用主成分分析法(PCA)将光谱数据降维到20维,再利用线性判别分析(LDA)提取光谱数据中的鉴别信息。最后分别运行FCM和FUDCM进行茶叶品种鉴别。实验结果表明：当权重指数m=2时,FCM的聚类准确率为63.64%,FUDCM的聚类准确率为83.33%;FCM经过67次迭代计算实现了收敛,而FUDCM仅需17次迭代计算就可以实现收敛。用傅里叶红外光谱技术结合主成分分析、线性判别分析和FUDCM的方法能快速、有效地实现茶叶品种的鉴别分析,且鉴别准确率比FCM更高。     

零电磁材料特性模拟及分析

 利用时域有限差分法分别模拟了线源、TM波和偶极子激励下零电磁材料的角度滤波和波形变换特性。仿真结果表明:当电磁波的入射方向垂直于零电磁材料表面时,电磁波可完全穿过零电磁材料;对不同表面形状的零电磁材料,透射波的相位完全由材料输出面决定;在线源或偶极子上覆盖一层输出面为平面的零电磁材料,其辐射可变换成平面波,并且多个线源或偶极子组成的天线阵,单元天线的数目增加至N个时,其辐射场强也提高为N0.5倍。     

二维分子动力学计算中协调系数的表达式

协调系数是反映气体与壁面动量和能量交换的重要参数,可通过分子动力学方法进行统计,其二维模拟由于计算量较三维大大减小而逐渐得到应用.法向动量协调系数表达式中的p_(nw)和能量协调系数表达式中的E_w分别表示气体分子在壁面漫反射后的平均法向动量和平均能量,利用气体动理论推导发现,二维的p_(nw)与三维相同,而E_w则由于降维小于三维的结果,导致能量协调系数的表达式在二维计算中有别于三维.依据协调系数的表达式,使用分子动力学方法模拟三维和二维系统中的导热问题,结果表明,二维能量协调系数与三维相比较小,而法向动量协调系数差别不大.     

基于无监督可能模糊学习矢量量化的近红外光谱生菜品种鉴别研究

为解决模糊学习矢量量化(FLVQ)对噪声数据敏感问题,在无监督可能模糊聚类(UPFC)基础上提出一种无监督可能模糊学习矢量量化(UPFLVQ)算法。UPFLVQ用UPFC的隶属度和典型值来更新学习矢量量化网络的学习速率,计算类中心矢量。UPFLVQ 属于无监督机器学习算法,适用于无学习样本情况下的样本分类。研究了UPFLVQ用于近红外光谱生菜品种鉴别的可行性。采用FieldSpec@3型便携式光谱分析仪获取波长范围为350～2 500 nm的三种生菜样本的短波近红外光谱和长波近红外光谱,然后采用主成分分析(PCA)进行近红外光谱的维数压缩,取前三个主成分,累计可信度达97.50%,将2151维的近红外光谱压缩为三维数据。再运行模糊C-均值聚类(FCM)至迭代终止,并以FCM的类中心作为UPFLVQ的初始聚类中心,最后运行UPFLVQ得到隶属度和典型值以实现近红外光谱的生菜品种鉴别。同时,运行UPFC进行近红外光谱的生菜品种鉴别。实验结果表明：UPFLVQ和近红外光谱技术相结合的模型具有检测速度快,鉴别准确率高,对生菜不造成损坏等优点,可实现不同品种生菜的鉴别。UPFLVQ是将UPFC和FLVQ相结合的聚类算法,利用UPFLVQ建立近红外光谱的生菜品种鉴别模型时无需学习样本,适用于线性可分的数据聚类,为快速和无损地鉴别生菜品种提供了一种新的方法。     

量子粒子群优化算法的收敛性分析及控制参数研究

通过分析粒子群优化算法的特点,将粒子放在量子空间来描述,建立粒子的量子势能场模型,并结合群体的群集性推导了量子粒子群优化(QPSO)算法.在随机算法全局收敛定理的框架下,讨论了QPSO算法的收敛性,证明QPSO算法是一种全局收敛的算法.针对QPSO算法的唯一控制参数,提出了三种控制策略,结合标准测试函数的仿真结果给出了具有实际指导意义的控制参数选择方法.