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1.
牛肝菌作为一种著名的野生食用菌,具有较高的食用价值和经济价值。牛肝菌种类繁多,不易区分,建立一种有效、快速、可信的种类鉴别技术,可为牛肝菌提高品质提供一种方法。本研究采集云南不同地区7种野生牛肝菌共计683株,获取样品中红外光谱和紫外光谱,分析不同种类牛肝菌平均光谱图特征。基于多种预处理组合(SNV+SG,2D+MSC+SNV,1D+MSC+SNV+SG,MSC+2D)的单一光谱数据结合两种特征值提取法(PCA,LVs)构建了偏最小二乘法判别分析与随机森林算法并结合数据融合策略对牛肝菌进行种类鉴别,有一定的创新性。结果表明:(1)中红外光谱和紫外光谱的不同种类牛肝菌平均光谱吸收峰差异较小,吸光度具有细微差异。(2)合适的预处理可提高光谱数据信息,偏最小二乘法判别分析和随机森林算法模型的中红外光谱数据和紫外光谱数据最佳预处理组合为2D+MSC+SNV,SNV+SG,2D+MSC+SNV,1D+MSC+SNV+SG。(3)单一光谱模型中,中红外光谱模型优于紫外光谱模型,中红外光谱最佳预处理组合2D+MSC+SNV的偏最小二乘法判别分析模型正确率训练集99.78%,验证集99.12%;随机森林模型正确率训练集93.20%,验证集99%。(4)数据融合策略提高了分类正确率,低级融合的偏最小二乘法判别分析模型训练集和验证集正确率为100%,99.12%。随机森林模型训练集和验证集正确率为92.32%,99.14%。(5)随机森林算法中级数据融合Latent variable(LVs)正确率为训练集92.76%,验证集96.04%;中级数据融合Principal components analysis(CPA)正确率为训练集97.15%,验证集100%。(6)偏最小二乘法判别分析中级数据融合(LVs)正确率为训练集100%,验证集99.56%;中级数据融合(CPA)训练集和验证集正确率均能达到100%。基于偏最小二乘法判别分析和随机森林算法结合数据融合策略对牛肝菌进行种类鉴别,鉴别效果理想。偏最小二乘法判别分析中级数据融合(CPA)可作为一种低成本高效率的牛肝菌种类鉴别技术。  相似文献   
2.
为降低束流发射度,提高束流强度,得到高品质的束流,强流重离子加速器装置(HIAF)高精度环形谱仪(SRing)将建造随机冷却系统。随机冷却系统的关键硬件pickup/kicker在一定程度上决定了其冷却效率。本工作讨论了随机冷却系统pickup/kicker的具体作用及设计指标,介绍了分路阻抗概念。SRing随机冷却系统采用周期性单元结构slot-ring模型,利用高频结构仿真(HFSS)软件对其进行建模并仿真优化。通过对不同结构参数进行扫参,确认了slot-ring结构各参数对pickup/kicker分路阻抗值的影响。仿真结果表明,slot-ring结构有较高的分路阻抗,适用于SRing随机冷却系统。同时,考虑到pickup/kicker工作带宽内分路阻抗的平坦度,提出了采用不同尺寸slot-ring结构进行组合的方式来优化其平坦度。最后设计并加工实测了该slot-ring结构相匹配的十六路功率分配器/功率合成器,实测结果表明:该功分器/合路器具有各端口输出幅度平坦度较好、隔离度大、插入损耗低、电压驻波比小等特点,满足SRing随机冷却系统的要求。  相似文献   
3.
本文研究了数值求解非自治随机微分方程的正则Euler-Maruyama分裂(CEMS)方法,该方程的漂移项系数带有刚性且允许超线性增长,扩散项系数满足全局Lipschitz条件.首先,证明了CEMS方法的强收敛性及收敛速度.其次,证明了在适当条件下CEMS方法是均方稳定的.进一步,利用离散半鞅收敛定理,研究了CEMS方法的几乎必然指数稳定性.结果表明,CEMS方法在漂移系数的刚性部分满足单边Lipschitz条件下可保持几乎必然指数稳定性.最后通过数值实验,检验了CEMS方法的有效性并证实了我们的理论结果.  相似文献   
4.
针对苯系物泄露次生突发环境事件的应急响应问题,研究了基于案例推理和处置效果的应急方案生成方法。首先,在计算案例相似度时,为避免历史案例不全产生的情景要素遗失,基于随机森林算法,结合专家知识构建了权重求解方法,采用案例检索方法得到相似案例集;然后,构建了应急处置效果评估指标体系,以全面评价相似案例对应的处置效果;进一步,考虑多专家评价可弥补决策者知识、经验等的不足,引入了自适应群共识调整算法,得到群体评价意见,通过集结相似度与处置效果,得到了方案的综合评价值并生成最优方案;最后,用算例说明了方法的可行性和有效性。  相似文献   
5.
药品质量关乎人民健康和国家命脉,随着社会经济的飞速发展对药品质量的快速、有效鉴别具有极其重要的作用。光谱分析技术具有较高的准确性、较快的分析速度且对样品不存在污染等突出优点,广泛应用在化工、石油以及医药等重要的领域。为了解决传统药品鉴别模型存在的鉴别精度低、鉴别速度不能满足实际需求且鉴别模型稳定性差的问题,采用光谱仪采集药品的近红外光谱数据达到对药品无污染鉴别的目的。结合随机森林和CatBoost对药品进行分类鉴别,以实现快速且准确的鉴别。首先采用随机森林(RF)对光谱仪采集的光谱数据进行有效特征波长的筛选,从而将药品光谱数据中的无关波长去除、筛选出最能表征样品属性的特征波长,然后以极限学习机(ELM)作为CatBoost的弱分类器分析筛选的特征波长对药品的属性鉴别。由于ELM仅只含有一个隐含层且无需多次迭代寻优保证了鉴别模型运行速度更快,CatBoost通过集成弱分类器以改善模型鉴别准确性。为对所提出的药品鉴别模型性能进行有效评估,采用随机抽取训练集的方式构造不同规模药品光谱数据并分别上进行独立实验且以10次运行结果的均值作为其最终结果,并通过与CatBoost、持向量机(SVM)、反向传播网络(BP)、ELM、波形叠加极限学习机(SWELM)和Boosting进行对比,进一步对模型的性能进行评估。从不同规模训练集的分类结果可看出,随着训练集样本的增加分类精度最高为100%且预测标准偏差趋于0。实验结果表明,所建立RF-CatBoost鉴别模型在不同规模的药品数据集上较对比方法具有更高的分类准确率、更快的速度且其鲁棒性更强,能够广泛应用于药品类别的准确鉴别,从而实现药品质量的有效监督。  相似文献   
6.
梁青 《应用数学和力学》2022,43(9):1034-1044
该文讨论了一类带扰动的随机脉冲泛函微分方程解的渐近性.通过比较扰动方程的解和原方程的解,得到了两者逼近的充分条件.首先,两者在有限的时间区间上相互逼近;其次,当扰动趋于零时,区间长度趋于无穷大,在这个区间上两个解仍然是相互逼近的.最后,举例说明了结果的有效性.  相似文献   
7.
本文研究了一类分数阶随机热方程的传输不等式.这类方程是由高斯噪声驱动的,其中关于时间是白的、关于空间是彩色的.利用Girsanov定理,我们在轨道空间上关于加权的L2范数得到了Talagrand传输不等式.这在一定程度上推广了Boufoussi和Hajji(2018)中的结果.  相似文献   
8.
针对具有多块可分结构的非凸优化问题提出了一类新的随机Bregman交替方向乘子法,在周期更新规则下, 证明了该算法的渐进收敛性; 在随机更新的规则下, 几乎确定的渐进收敛性得以证明。数值实验结果表明, 该算法可有效训练具有离散结构的支持向量机。  相似文献   
9.
基于高斯回归分析的水稻氮素敏感波段筛选及含量估算   总被引:1,自引:0,他引:1  
水稻氮素含量的准确监测是稻田精准施肥的重要环节,水稻叶片氮素含量发生变化会引起叶片、冠层的光谱发射率发生变化,高光谱遥感是目前作物氮素无损监测的关键技术之一。以2018年-2019年湖北监利两年水稻氮肥试验为基础,分别获取水稻分蘖期、拔节期、孕穗期、扬花期、灌浆期五个生育期水稻叶片和冠层两个尺度的高光谱反射率数据及对应的叶片氮素含量数据,利用单波段原始光谱和一阶导数光谱的相关性分析、高斯过程回归(GPR)等方法筛选水稻全生育期叶片及冠层尺度氮素敏感波段。针对敏感波段,利用单波段回归分析、随机森林(RF)、支持向量回归(SVR)、高斯过程回归-随机森林(GPR-RF)、高斯过程回归-支持向量回归(GPR-SVR)和GPR构建水稻氮素监测模型,并进行精度对比,以确定水稻叶片在各生育期的氮素估算最佳模型。结果表明:GPR筛选的敏感波段符合水稻氮素含量及光谱变化的规律。相同条件下,叶片模型精度整体高于冠层模型。相关性分析模型中,叶片尺度原始光谱模型更好,冠层尺度刚好相反,冠层一阶导数光谱可以减弱稻田背景噪声的影响。其中,叶片最佳模型建模集R2为0.79,验证集R2为0.84;冠层最佳模型建模集R2为0.80,验证集R2为0.77。与相关性回归分析模型相比,机器学习模型受生育期影响小(R2>0.80,NRMSE<10%)。其中,RF比SVR更适合对GPR敏感波段建模,GPR-RF模型可以用1.5%左右的波段达到RF模型使用全部波段的精度。五种方法中,GPR模型对生育期敏感度最低、叶片及冠层尺度效果都很好(R2>0.94,NRMSE<6%)。且与其他四种机器学习方法相比,GPR模型可有效提高冠层氮素含量估算的精度和稳定性(R2增加0.02,NRMSE降低1.2%)。GPR方法可为筛选作物氮素高光谱敏感波段、反演各生育期叶片及冠层氮素含量提供方法参考。  相似文献   
10.
靳艳飞  王贺强 《力学学报》2021,53(3):865-873
周期势系统是一类在机械工程、物理、化学、神经生物等领域应用十分广泛的系统,其随机动力学特性的研究是非线性科学的一个热点和难点问题.三值噪声是真实噪声的典型模型, 不仅包含二值噪声和高斯白噪声情形,而且能更好地描述自然界中随机环境扰动的多样性,本文研究了由加性和乘性三值噪声驱动的周期势系统中概率密度的演化和随机共振.通过计算系统的平均稳态联合概率密度函数和瞬态联合概率密度函数,发现随着外周期力振幅的增大, 单自由度系统在多个稳态之间跃迁,其平均稳态联合概率密度具有多峰结构. 此外,利用随机能量法揭示了系统的随机共振,发现存在最优的噪声强度和外周期力振幅使得平均输入能量曲线存在一个极大值,即出现随机共振现象. 对于仅考虑加性噪声或乘性噪声激励的情况,平均输入能量曲线随噪声转迁率是否出现共振现象依赖于外周期激励振幅的大小.特别是仅考虑加性噪声的情形, 对于较小的外周期激励振幅,加性噪声转迁率诱导产生抑制共振现象, 而对于较大的外周期激励振幅,加性噪声转迁率诱导产生随机共振现象.   相似文献   
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