改进的FastICA-SVR结合荧光光谱技术测定1-萘酚、2-萘酚

水作为生命之源与人类的生存息息相关，近年来关于水环境污染的报道越来越多，不容忽视。实验以萘酚的两种同分异构体1-萘酚、2-萘酚的混合物作为研究对象，提出了一种新的算法，通过对混合物的三维荧光光谱进行分析来实现水中萘酚的定性定量分析。利用FS920稳态荧光光谱仪对配制的混合溶液进行扫描得到荧光光谱数据，并对数据进行一系列的预处理去除拉曼散射和瑞利散射的影响。将解决盲源分离(BSS)问题的独立成分分析(ICA)算法应用到荧光光谱定性定量分析问题当中，盲源分离技术就是将测量得到的混合信号作为处理对象进行分解，实现未知系统中源信号的求解，并得到混合矩阵。对混合物中单一物质的识别与测量与盲源分离问题类似。采用基于负熵最大的快速独立成分分析(FastICA)算法对实验数据进行分解，将所有样本的三维荧光光谱数据沿发射波长方向展开成为向量，得到一个大小为(N×M)的矩阵(N为样本数，M为波长数)，将该矩阵作为快速独立成分分析的输入进行独立分量提取，输出分别为单组分物质的展开荧光光谱和混合矩阵。FastICA算法的关键是利用牛顿迭代算法得到解混矩阵，但迭代过程中复杂的求导问题会使计算量增大、迭代速度减慢，针对该算法存在的问题，提出用差分法(又称为双点弦截法)代替求导的解决方法。为了验证算法的可行性，用改进后的算法和原有算法分别对荧光光谱数据进行了五次独立分量提取实验，原有算法平均运行时间为17.78 s，而改进后的算法平均运行时间为3.22 s，比原有算法提高了14.56 s，有效地减少了计算量，改善了FastICA算法的迭代速度并且使其收敛性更加稳定。通过实验结果可以看出改进后的算法得到的光谱更接近真实的光谱。利用快速独立成分分析算法分解得到的混合矩阵与物质浓度相关，这是物质定量分析的依据，但它们之间的关系可能是非线性的，采用能实现非线性拟合的支持向量回归机(SVR)进行回归预测，将混合矩阵和实际浓度矩阵分别作为SVR的输入和输出，利用遗传算法(GA)对支持向量回归机的参数进行优化选择，并选择径向基核函数(RBF函数)作为SVR的核函数，建立回归模型，实现对荧光光谱的定量分析。1-萘酚的拟合相关系数(r)为0.998 6，样品回收率(Recovery rate)为96.75%～104.2%，预测均方根误差(RMSEP)为0.119 μg·L-1；2-萘酚的拟合相关系数为0.998 8，样品回收率为96.8%～105.5%，预测均方根误差为0.1 μg·L-1，预测结果比较令人满意，符合预测要求。实验证明改进的基于负熵最大的FastICA-SVR算法能实现对混合物中1-萘酚、2-萘酚准确有效的识别和测量，并且改进之后加快了算法的分解速度。     

鲜肉中不饱和脂肪酸近红外检测方法优化

不饱和脂肪酸是鲜肉脂肪的基本组成成分，其种类和含量直接影响鲜肉的风味和品质。不同于用时长，破坏样品的气相色谱法，近红外分析可快速，无损地对鲜肉中不饱和脂肪酸进行定量检测。选取了驴肉，牛肉，羊肉和猪肉鲜肉样品共63个，在4 000～12 500 cm-1波段上，分别采集了肉块样品和粉碎口径3 mm的肉糜样品在5，10，15，20，25，30，35 ℃下的近红外漫反射光谱，并使用气相色谱法作为参考检测了样品的不饱和脂肪酸含量。为优化模型性能，比较了不同温度下肉块和肉糜样品全波段光谱的棕榈油酸、亚油酸、油酸、二十四碳一烯酸和总不饱和脂肪酸的偏最小二乘模型参数，发现棕榈油酸和总不饱和脂肪酸的5 ℃肉糜光谱模型，亚油酸的35 ℃和油酸的25 ℃肉糜光谱模型，以及二十四碳一烯酸的15 ℃肉块光谱模型较佳，且温度对模型的影响不具有明显的规律性。在较佳模型的基础上，分别以220，440，881和1 762个变量为窗口区间，使用前向和反向区间偏最小二乘法对波长进行了优选，发现棕榈油酸、亚油酸、油酸和总不饱和脂肪酸以220个变量作为窗口的反向区间偏最小二乘模型，以及二十四碳一烯酸以440个变量为窗口的前向区间偏最小二乘模型较佳，且预测性能均优于全波段PLS模型。其中棕榈油酸的建模波段为：4 425～4 636，4 849～5 272，5 486～5 696.7，7 398.6～7 818，8 031.1～8 666.5，9 947～10 363.6，12 495.5～12 498.4 cm-1；亚油酸的建模波段为：4 000.6～4 423.9，5 273.4～5 698.6，7 398.6～9 090.8，10 576.7～10 787.8，12 495.5～12 498.4 cm-1；油酸的建模波段为：4 000.6～4 423.9，4 637～4 848.2，7 398.6～8 242.3，8 455.4～9 090.8，9 947～10 787.8，12 495.5～12 498.4 cm-1；二十四碳一烯酸的建模波段为：4 849.1～5 272.4 cm-1；总不饱和脂肪酸的建模波段为：4 000.6～4 423.9，4 637～5 698.6，9 097.5～9 515.1，9 940.3～10 575.7，11 646～12 060.6，12 273.7～12 498.4 cm-1。使用偏最小二乘法对优选波长光谱数据进行降维，利用得到的潜在变量作为各指标最小二乘-支持向量机模型的输入，并和各指标的区间偏最小二乘模型进行了性能的比较，发现最小二乘-支持向量机模型的各指标定量结果最优。棕榈油酸、亚油酸、油酸、二十四碳一烯酸和总不饱和脂肪酸最优模型的校正集相关系数和均方根误差，以及留一交叉验证相关系数，均方根误差及相对预测误差分别为：0.974，1.403 mg·(100 g)-1，0.973，1.428 mg·(100 g)-1，4.31；0.99，2.233 mg·(100 g)-1，0.99，2.263 mg·(100 g)-1，7.21；0.982，8.194 mg·(100 g)-1，0.982，8.223 mg·(100 g)-1，5.19；0.921，0.224 mg·(100 g)-1，0.92，0.225 mg·(100 g)-1，2.52；0.996，24.21 mg·(100 g)-1，0.995，26.045 mg·(100 g)-1，10.01。其中，亚油酸、油酸和总不饱和脂肪酸最优模型的交叉验证相对预测误差超过5，棕榈油酸最优模型的交叉验证相对预测误差接近5，二十四碳一烯酸的交叉验证相对预测误差接近3，各指标最优模型的预测性能较为令人满意。研究结果表明，波段优选，偏最小二乘降维以及最小二乘-支持向量机算法的结合可对鲜肉中单个不饱和脂肪酸及总不饱和脂肪酸指标的近红外光谱定量结果进行有效的优化。     

面向不平衡数据集的一种基于聚类的欠采样方法

针对不平衡数据集分类问题,提出了一种基于聚类的欠采样方法.分别取不同的聚类个数,对训练集中的多数类样本进行若干次聚类,然后用聚类中心作为多数类样本,与少数类样本构成若干个新的训练集,之后用这些训练集训练分类器,剔除具有错误分类倾向的分类器,最后对分类结果进行投票.仿真实验对几种欠采样方法进行比较.实验采用16个平衡率不一的数据集进行测试.理论分析与实验结果表明:提出的基于聚类的欠采样方法能有效地改善不平衡数据集的不平衡性.     

考虑绳及圆盘质量时对Atwood机运动的影响

求解Atwood机动力学问题,教材中通常把绳子及滑轮当做理想模型(不考虑它们的质量).本文利用动力学的方法,考虑了Atwood机中滑轮、绳的质量,对其实际情况下的运动进行了求解,分析了两者质量及重物的初位移对系统运动的影响,指出了与理想模型之间的差异.     

基于最近边界向量的SVM增量学习算法

为了减少求支持向量过程中二次规划的复杂度,利用训练样本集的几何信息,选出两类中离另一类最近的边界向量集合,它是样本中最有可能成为支持向量的一部分,用它代替原样本集进行训练.对新增样本,若存在违反KKT条件的样本,只对这部分新样本进行学习.同时找出原样本中可能转化为支持向量的非支持向量样本.基于分析结果,提出了一种新的基于最近边界向量的增量式支持向量机学习算法.对标准数据集的实验结果表明,算法是可行的,有效的.     

基于概率弹性匹配的多姿态人脸认证

为解决多姿态情况下的人脸认证问题,提出了基于概率弹性匹配的方法.首先从多尺度密集采样的图像中提取局部特征,并将局部区域的位置信息保存到特征向量中.然后用高斯混合模型在图像集中训练得到人脸特征的空间外观分布,并将人脸图像中的每一个局部区域表示成与其最相似的高斯分量,从而形成一个基于高斯混合模型表示的人脸特征.通过统计两个人脸特征向量的差向量来训练支撑向量机分类器从而实现多姿态人脸认证.在通用图像库中的实验验证了方法的有效性.     

融合蚁群算法与支持向量机的网络流量预测

网络流量的精确预测对控制网络拥塞有效控制有着重要意义。支持向量机是一种新的机器学习方法,能有效解决非线性、小样本及高维等问题。因为支持向量机的训练参数的取值与其预测能力有着较大关系,所以经常采用遗传算法选取训练参数。但是,遗传算法容易陷入局部极值,而蚁群算法     

两个三维柱层式Ce混合羧酸多孔金属-有机骨架配合物的合成、结构与磁性

采用水热法合成了两个新的混合羧酸铈多孔金属-有机骨架配合物[Ce2(fum)3 (H2O)4?(bdc)?(H2O)2]n（1）和[Ce2(suc)2(ox)(H2O)4?(H2O)4]n（2）,利用元素分析、红外光谱、热重分析和单晶X射线衍射对其组成和结构进行了表征,并通过磁性测量研究了其磁学性能. 单晶X射线衍射结果表明,配合物1和2均为三维柱层式多孔金属-有机骨架结构. 配合物1由Ce离子和富马酸（fumarate, fum）形成层,层与层之间再通过富马酸作为柱状配体支撑形成三维结构,并在层间的两个方向上形成相互交错的通道,未配位的中性对苯二甲酸分子（p-benzenedicarboxylate, bdc）和晶格水分子填充于孔道中. 与配合物1类似,配合物2由Ce离子和丁二酸（succinate, suc）形成层,层间通过草酸（oxalate, ox）作为柱状配体支撑形成三维结构,在层间的三个方向上具有相互交错的通道,晶格水分子填充于孔道中.     

四氮唑衍生物构筑的金刚烷拓扑金属-有机骨架的合成、表征及荧光性质

5-氨基四氮唑(HATZ)与硝酸锌通过溶剂热反应得到了一个新的化合物,[Zn(ATZ)2]?DMA (1),并对其进行了X射线粉末衍射,红外和元素分析表征. 单晶X射线分析表明,该化合物展示了一个三维四连接金刚烷拓扑的微孔金属有机框架,沿[100]方向的孔道维度大约12.7 ? × 8.9 ?,PLATON计算表明孔体积为53.5%. 此外,荧光光谱测试表明化合物在室温下显示较强的蓝色荧光性质.