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1.
HAN Guang WANG Xiao-yan CHEN Si-qi WANG Hui-quan WANG Jin-hai ZHAO Zhe 《光谱学与光谱分析》2021,41(7):1993-1997
近红外光谱常被用于含氢有机物质等的物化参数测量,可以提供丰富的结构和组成信息在复杂溶液的光谱定量分析中更是被广泛应用。然而在人体血液等复杂溶液的近红外光谱分析中,强大的背景信息造成的噪声干扰和冗余变量的存在,严重影响着样品的光谱测量和分析,影响着分析的效率和准确度。如何消除背景噪声等的干扰来提高分析准确度已经引起高度重视,近几年来,国内外学者提出了许多基于化学计量学方法的相关方法。从光谱预处理、变量优化和建模分析三方面,以传统的化学计量学方法出发,总结和分析这些方法在人体血液等复杂溶液的近红外光谱定量分析的应用和各自的特点,为提高光谱定量分析准确度的研究提供参考。 相似文献
2.
皮肤组织作为富含纤维的非均匀材料,具有复杂的力学特性.皮肤组织在循环加载作用下,随着循环次数的增加,加载过程的应力响应逐渐降低,并最终达到不随循环次数增加而改变的稳定状态,这种现象被称为应力软化行为.本文对加载过程中纤维的延展机制对宏观力学响应的影响进行研究,认为在外界载荷较小时该机制主导了宏观层次上的应力软化行为,随着外界载荷的增大,拉伸过程中微观结构损伤的演化开始产生影响,而且此时内部微观结构的演化由两种机制共同影响,据此建立了连续介质模型,将宏观尺度上应力软化行为和微观结构的演化相关联.将所获得的应力响应理论结果与猪离体头部皮肤在循环加载作用下的实验结果进行对比分析,证明了该模型能够合理地描述皮肤组织在循环加载作用下的应力软化行为. 相似文献
3.
4.
共振隧穿二极管(RTD)可编程逻辑门是一种由单双稳态转换逻辑单元(MOBILE)及正、负输入分支组成的阈值逻辑电路。基于二进制神经元模型中的三层网络结构,提出了基于RTD可编程逻辑门的n变量函数实现算法。按照汉明距离由大到小的顺序,搜索最优输入向量,用定理1或定理2方法产生隐层函数,通过变换次数,确定输入向量的真假及隐层函数的权重。由于定义了最优输入向量及变换次数,提高了算法的准确性;又由于采用了定理2方法,令设计的电路更简单。 相似文献
5.
ZHENG Kai-yi FENG Yu-hang ZHANG Wen HUANG Xiao-wei LI Zhi-hua ZHANG Di SHI Ji-yong ZOU Xiao-bo 《光谱学与光谱分析》2021,41(6):1789-1794
近红外光谱(NIR)具有快速、无损、操作方便的特点,故广泛用于食品分析。作为一种间接的分析技术,NIR需要建立光谱与待测浓度之间的统计模型来实现检测。故模型的维护有助于保证NIR的预测准确性。在外界条件发生变化的情况下,诸如样品性状的改变、仪器对理化指标函数关系的变化、湿度和温度等环境因素的改变,会导致相同样品的光谱信号发生偏移,进而使得原有模型的预测精度下降。此时,如果重新建模,虽然可以解决光谱偏移对建模的影响,但是重新建模将耗费大量的人力物力。对此,模型转移可以在避免重新建模的情况下,校正光谱的偏移,进而提高模型预测精度。通常模型转移算法多用全光谱进行模型转移,这种方法计算量较大,且不能找到合适的有化学意义的波段。故提出一种基于模型转移中的变量选择方法:向后迭代区间选择法(IIBS),通过计算主光谱(用于建模的那组光谱)和从光谱(发生偏移,需要通过模型转移算法将其校正的光谱)中,变量区间的重要性信息(回归系数(β)、残差向量(Res)以及变量重要性投影(VIP))。进而通过计算该区间变量重要性信息的几何平均数,并以此作为该区间的区间重要性指标。接着根据区间的重要性,删除重要性信息较小的变量区间。然后对主光谱和从光谱重复迭代上述过程:计算变量的重要性信息,计算区间的重要性信息,删除重要性信息较小的区间。最后,比较不同的主光谱和从光谱区间组合的验证均方根误差(RMSEV),选择RMSEV最小的主光谱和从光谱区间作为最优区间。玉米、小麦两套NIR数据测试了该算法。结果显示,与全波段相比,β,Res以及VIP均可以从主光谱和从光谱中选择较少的,有化学意义的区间,提高模型转移的精度。在比较不同变量重要性向量方面,基于β的变量选择算法,模型转移的计算误差较小。 相似文献
6.
本文叙述Kustaanheimo–Stiefel变量及其从四元数发展形成的过程,以及Kustaanheimo–Stiefel变换在二体问题正规化中的应用。 相似文献
7.
应用CARS和SPA算法对草莓SSC含量NIR光谱预测模型中变量及样本筛选 总被引:11,自引:0,他引:11
采用光谱技术对水果进行定量或定性分析,如何获得一个简单、有效的校正模型对后续模型的应用和维护都非常关键。以草莓内部品质近红外光谱预测为例,从关键变量和特征样本优选两方面进行研究。采用竞争性自适应重加权CARS算法对光谱变量进行初次选择,随后采用连续投影算法SPA对校正集样本进行优选,获得98个特征样本,针对优选后的变量/样本子集利用SPA算法作二次关键变量提取,获得25个关键变量。为了验证CARS算法的性能,蒙特卡罗无信息变量消除MC-UVE和连续投影算法SPA用于比较研究。CARS算法在消除无信息变量的同时可以对共线性信息进行去除。同样,为了评估SPA算法在特征样本选择中的性能,经典的Kennard-Stone算法也用于比较分析。SPA算法能够用于校正集特征样本的优选。针对最终优选后的变量/样本(25/98)子集建立PLS和MLR模型对草莓内部可溶性固形物含量SSC含量进行定量预测。结果表明,两个模型利用原始变量/样本的0.59%/65.33%的信息均能够获得比基于原始变量/样本所建模型更好的性能,且MLR模型比PLS模型性能略优,r2pre,RMSEP和RPD分别为0.909 7,0.348 4和3.327 8。 相似文献
8.
确定Cartan不变量是代数群与相关的李型有限群的模表示理论中的一个重要方面.作者利用代数群模表示理论中的一系列结果,计算了3~n个元素的有限域上特殊线性群SL(3,3~n)和特殊酉群SU(3,3~n)的第一Cartan不变量,得到如下结论:当G=SL(3,3~n)时,C_(00)~((n))=a~n+b~n+6~n-2·8~n;而当G=SU(3,3~n)时,C_(00)~((n))=a~n+b~n+6~n-2·8~n+2·(1+(-1)~n),其中a,b是多项式x~2-20x+48的两个根.另外,作者也得到了射影不可分解模U_n(0,0)的维数公式:dim U_n(0,0)=(12~n-6~n+∈)·3~(3n),其中,当G=SL(3,3~n)时,∈=1;而当G=SU(3,3~n)时,∈=-1. 相似文献
9.
控制单一变量思想是化学学科的本质之一,是探究实验中不可或缺的认知成分。针对人教版高中《化学反应原理》"浓度对化学反应速率的影响"一节,充分挖掘实验的定量价值,以3种不同层次浓度方案的设计和评价,生成控制单一变量思想的具体内涵。教学过程中以任务驱动的形式,充分激发学习兴趣,培养实验探究能力、深化思维水平。 相似文献
10.
聂昌雄 《数学年刊A辑(中文版)》2015,36(1):31-36
通过对第二共形基本形式的模长平方作拼挤,给出Clifford超柱面的一个共形特征. 相似文献