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1.
为了提高木材树种分类的正确率,提出了一种基于I-BGLAM纹理特征和光谱特征融合的高光谱图像的木材树种分类方法。实验数据是利用SOC710VP高光谱成像仪获取的可见光/近红外(372.53~1 038.57 nm)范围内的高光谱图像。首先,利用基于OIF的特征波段选择方法降低高光谱图像的维数,选择出含有信息量大的波段。其次,对选择出的波段图像使用NSCT及NSCT逆变换得到融合图像,对得到的融合图像使用I-BGLAM提取其纹理特征。与此同时,对高光谱图像的全波段求取平均光谱并进行S-G(Savitzky-Golay)平滑得到光谱特征。最后,将得到的纹理特征和光谱特征融合后送进极限学习机(ELM)中进行分类。此外,还和基于灰度共生矩阵(GLCM)的木材识别的传统方法以及近几年木材树种识别领域内被提出的主流方法进行了比较。该研究主要创新点有两个:一是将强纹理提取器I-BGLAM用于高光谱图像中提取其纹理特征;二是提出一种新的特征融合的模型用于高光谱图像的分类。针对8个树种的实验结果表明,单独使用I-BGLAM提取的纹理特征来进行分类的正确率最高可到达88.54%,而使用GLCM提取纹理特征的传统方法正确率最高只有76.04%,该结果可以得出本文使用I-BGLAM在纹理特征提取方面要优于GLCM,这为后面建立的融合模型打下很好的基础,单独使用平均光谱特征来分类的正确率最高可以达到92.71%,使用所提出的特征融合方法所得到的分类正确率最高可达到100%,这说明使用所提出的融合模型来分类要比以前单独使用某一种特征的分类模型要好。此外,使用所提出的方法得到的分类正确率要高于本领域内其他两种主流的识别方法。因此,所提出的基于I-BGLAM纹理特征和光谱特征融合的方法能够提高木材树种分类的正确率,该方法在木材树种分类方面有着一定的利用价值。  相似文献   
2.
电缆沿桥跨海铺设是海缆铺设的一种新的形式, 针对由汽车和列车交通载荷诱发的沿跨海桥梁敷设电缆的振动问题, 建立了桥梁-电缆的整体组合结构分析模型, 将汽车和列车的作用载荷简化为移动的随机集中载荷序列, 发展虚拟激励法(pseudo-excitation method, PEM)用于分析移动随机载荷作用下电缆位移和应力响应的标准差及演变功率谱 (power spectral density, PSD), 并研究了汽车和列车运行速度对电缆动力响应标准差的影响. PEM将移动随机载荷问题转化为特定频率简谐移动载荷作用下的动力响应分析, 能够计算得到与Monte Carlo (MC) 方法非常吻合的电缆动力响应标准差, 但所需的时域响应分析次数远少于MC方法. 数值结果表明, 随着汽车和列车运行速度的提升, 电缆位移和应力标准差呈现增大的趋势; 在汽车和列车交通载荷作用下, 铝护套的位移标准差和功率谱的值比缆芯要大, 这可能会使得电缆的疲劳破坏首先发生在铝护套层, 本文工作对电缆沿桥跨海铺设实际工程具有一定的借鉴意义.   相似文献   
3.
赵鹏  于川茗 《化学教育》2022,43(22):49-54
针对传统大型仪器培训体系存在的定位不准、内容不足、方案陈旧等局限性,结合“新工科”人才培养理念,围绕开放共享、科研导向、育人为本、安全高效的大型仪器培训方针,充分挖掘大型仪器设备的资源价值,释放科技资源潜力,初步建立了以扫描电镜为主体的远程培训、实体培训、应用培训、动态监管“四位一体”的新型大型仪器培训体系,形成了一个闭环的、高效的大型仪器培训管理模式,具有一定的推广和借鉴价值。  相似文献   
4.
近红外光谱的古筝面板用木材等级识别研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
目前民族乐器古筝面板用板材的等级主要依靠乐器技师凭借个人经验进行判断,此方法受限于有丰富经验的技师且容易受其主观判断影响。针对此现状,以用于制作古筝面板的泡桐木材为实验样本,提出了一种利用近红外光谱结合改进的BP神经网络方法,实现快速识别古筝面板用板材的不同等级。近红外光谱可以表征丰富的物质结构与组成信息,并且测量仪器成本较低,附件形式多样化,所以针对泡桐板材的近红外光谱实验分析有实用意义首先进行光谱去噪,消除系统误差等以提高光谱分辨率,根据均方根误差与信号平方和作为多种预处理方法评价指标,选取一阶导数为本实验最终预处理方式,15为合适的滤波去噪窗口大小,然后通过主成分分析法压缩数据以及马氏距离法剔除建模集异常样本,从而建立更具代表性的建模集。然后通过聚类分析无监督学习方法进行板材等级分析,证明板材分级的可行性。由于H2O在近红外光谱区域具有较大吸收,根据实验光谱分析结果,不考虑其基频振动波段5 396.0~4 978.0 cm-1区域和第一泛音振动波段6 800~7 000 cm-1区域,仅考虑剩余近红外光谱波段信息,将不同光谱信息波段组合,共七种组合波段区域作为神经网络模型的输入,进行面板板材等级识别模型实验。对传统的BP神经网络模型作改进。BP神经网络中学习率的设置采用自适应学习率优化策略,弥补传统神经网络训练速率慢等劣势。同时采用交叉熵函数作为代价函数,从而加快权重的更新速度。选取Relu函数作为输入层与隐藏层之间的传递函数,提高了模型训练速度,有效防止过拟合的发生。选取Softmax函数作为最后一层的传递函数,以此减少复杂计算,构成该研究最终BP神经网络模型。选取不同数量的主成分变量所能提取的光谱信息量不同,通过不断增加主成分个数和调整参与模型的光谱波段区间,调整BP神经网络模型的输入,当主成分个数为11和光谱区间为10 000~7 000和4 976~4 000 cm-1时,未知样本识别率达到99.7%,所选光谱区间涵盖C-H等基团全部特征信息。研究结果表明,近红外光谱结合神经网络可以对不同等级的泡桐木材进行有效的识别,降低人工检测误差,缩短板材分级时间,更好地满足乐器市场需求。  相似文献   
5.
基于RXTE卫星天基数据,建立了时空坐标系转换、时间修正及历元折叠方法,构建了用于提取导航信息的Crab脉冲星轮廓,剖析了该天基载荷结构及特性,对卫星运行空间背景辐射进行了模拟计算。结果表明,在设定导航条件下,空间弥散X射线对航天器单星定轨及多星定位影响在km量级以上。同时阐述了实用化脉冲星导航探测中,改进导航定位精度急需注意的技术问题。  相似文献   
6.
生物相容水/水微囊在药物递送、 医学治疗等领域具有重要应用. 本文通过设计同轴微流控器件, 结合数值模拟优化和流动阻力分析, 实现一步法高通量可控制备大小均匀、 尺寸可控、 壁厚可调、 生物相容的水/水微囊. 采用实验研究和数值模拟相结合的方式, 研究了微流控器件结构、 内相流速、 外相流速、 外相/空气界面张力、 内相/外相界面张力、 内相黏度和外相黏度等参数对水/水微囊直径和壁厚的调控规律. 通过微通道流动阻力分析, 设计多通道平行放大微流控器件, 实现尺寸均匀可控水/水微囊的高通量制备. 验证了生物相容水/水微囊作为活性物质的理想载体, 可以通过改变pH或溶解囊壁释放载体, 进而实现活性物质的pH响应释放, 为其实际应用奠定了基础.  相似文献   
7.
提出了一种在非自由声场中测量水声材料插入损失时抑制多途效应的方法,称为"虚拟端射阵技术"。通过仿真设计,采用逐点移动分时发射信号的方式破坏各路径同频反射干扰的相干性,并在阵长方向形成尖锐的指向性,将上述所有位置的信号延时叠加消除干扰杂波,最后提取所需波形实现对材料插入损失的计算。在尺寸为5.5 m×3.5 m×3.5 m非消声水池中对1.1 m×1.0 m×8 mm的铝板和直径0.5 m、厚8 mm的圆形铝板进行了测量,测量频率范围为3~20 kHz。结果表明虚拟端射阵技术相比于常规方法能降低测量频率下限,矩形铝板和圆形铝板的有效测量频段内误差均小于0.5 dB,有效减少了声波多途效应的干扰。该方法的实现提高了非消声水池中单换能器测量水声材料的能力。   相似文献   
8.
目前,我国乐器制作行业在古筝面板用木材等级的筛选上主要依赖于技师主观评判,但此法缺少科学理论的依据,效率低,客观性及出材率的提高等方面受到限制,无法满足乐器市场的大量需求。实现古筝面板用木材快速、智能化的分级工作是一个急需解决的课题。近红外光谱非常适用于测量含氢的有机物质。古筝面板木材主要化学成分的化学键均由含氢基团组成,不同等级板材的化学成分存在差异,这些差异反映在近红外光谱中,为判断木材等级提供了可能。同时卷积神经网络对非线性数据具有较强的特征提取能力,所以提出一种应用卷积神经网络模型对光谱数据进行分析的方法,进而判别木材的等级。应用了Savitzky Golay一阶、二阶微分两种预处理方法和核主成分分析、连续投影算法两种数据压缩方法,通过所设计的卷积神经网络模型以样本识别准确率和模型构建过程中的损失值作为判定指标选出最佳预处理和数据压缩方法。为了提高模型提取分析光谱数据的能力和避免过拟合现象,应用了多通道卷积核、批量归一化和early stopping策略,将通过两层卷积层提取的特征信息送入全连接层,从而充分提取剩余信息,通过Softmax函数获得板材的最终预测等级,从而确定了最终模型。最终Savitzky Golay一阶微分和核主成分分析为最佳数据处理方法,同时得出用于区分不同等级的古筝面板用木材的主要关键谱带,分别为1 163~1 243, 1 346~1 375和1 525~1 584 nm。将该模型应用于测试集样本,古筝面板用木材的等级识别准确率为95.5%。实验结果表明所提出的方法可以高效地处理光谱数据,有效识别区分不同等级的古筝面板用木材的关键特征,从而为广阔的乐器市场提供一定的技术支持。  相似文献   
9.
10.
以中温热解煤焦油为原料,对其性质进行了分析,其中,350℃重质馏分中胶质含量30.88%,沥青质含量37.27%,四氢呋喃不溶物3.36%,属于常规固定床加氢裂化难以直接处理的馏分。合成了一种Mo系超分散催化剂,采用FT-IR、XPS、XRD、SEM和TEM等对催化剂进行了表征,催化剂中含有Mo=O和Mo-S特征结构,活性金属的硫化率为84.34%,在体系中具有优良的分散性,在反应体系内原位分解为超分散MoS_2颗粒;在0.25 t/d连续装置上进行了热解重油悬浮床加氢裂化实验研究,考察了反应条件对产物分布情况和结焦率的影响,得出适宜的反应条件为19 MPa,440℃,催化剂的添加量为300 mg/kg;此条件下石脑油收率24.47%,柴油馏分收率49.71%,结焦率1.32%。  相似文献   
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