薏仁种类的近红外光谱技术快速鉴别

薏仁是一种药食两用资源,对其品质快速鉴别的需求也越来越多,近红外光谱技术(near infrared spectroscopy,NIRS)作为一种快速、无损且环保的方法正适合这一需求。以不同产地和品种薏仁的近红外光谱为基础,结合化学计量学方法对薏仁种类进行鉴别。对原光谱用无监督学习算法主成分分析(principal component analysis,PCA)和有监督学习算法学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络、支持向量机(support vector machine,SVM)进行定性判别分析。由于不同地区和不同品种的薏仁营养物质组成复杂且含量相近,所选两类薏仁的特征变量很相似,因而PCA得分图重叠严重,很难区分;而LVQ神经网络和SVM都能得到满意结果,LVQ神经网络的预测正确率为90.91%,SVM在经过惩罚参数和核函数参数优选后,分类准确率能达到100%。结果表明:近红外光谱技术结合化学计量学方法可作为一种快速、无损、可靠的方法用于薏仁种类的鉴别,并为市场规范提供技术参考。     

大型稀疏无约束最优化问题的行列修正算法

本文提出了一类适用于大型稀疏最优化问题的简单易行的行列修正算法，获得了新算法的局部超一性收敛性，大量的数值试验表明这是一个较为理想的修正算不。新算法同样可以用来求解大型对称性非线性方程组。     

求解带二次约束的非凸二次规划的一种分支定界算法

本文提出了一种求解带二次约束和线性约束的二次规划的分支定界算法.在算法中,我们运用Lipschitz条件来确定目标函数和约束函数的在每个n矩形上的上下界,对于n矩形的分割,我们采用选择n矩形最长边的二分法,同时我们采用了一些矩形删除技术,在不大幅增加计算量的前提下,起到了加速算法收敛的效果.从理论上我们证明了算法的收敛性,同时数值实验表明该算法是有效的.     

一个新的填充函数

填充函数法是一种解无约束全局极小化问题的方法.这种方法的关键是构造填充函数,在已发表的文献中已经介绍了几种填充函数.在此介绍只含一个参数的填充函数,并且根据此填充函数提出了一种填充函数算法.给出了用这种填充函数法解几个测试问题的计算结果.     

三维复杂外形的非结构网格自动生成技术与应用

给出了一套三菜的非结构网络自动生成方法。任意外形由几种代表性的曲线和曲面来描述,将曲面变换为平面,在平面内由二维阵面推进法生成三角形网格,然后反变换为物形表面网格。空间的四面体网格由三维阵面推进法生成。四面体网格的优化采用了附加“关联质量”约束的节点松驰的局部的Ｄｅｌａｕｎａｙ变换技术。另外还发展了非结构风格的自适应技术。数值算例表明了方法的灵活性和通用性     

基于NIRS技术的食用醋品牌溯源研究

以四种品牌152组食用醋样品为研究对象,采用漫反射与透射两种近红外光谱采集模式分别进行光谱数据采集,并以此建立了食用醋品牌溯源模型,重点考察光谱采集模式、光谱预处理方法等对溯源模型精度的影响。结果表明,选取114组样品为训练集,原始光谱数据经过多元散射校正、二阶求导预处理后,采用偏最小二乘判别分析法(PLS1-DA)建立的食用醋NIRS品牌溯源模型,对38组测试集样品进行预测,透射光谱模型的决定系数(R2)、校准均方根误差(root-mean-square error of calibration,RMSEC)、预测均方根误差(root-mean-square error of prediction,RMSEP)分别为0.92,0.113,0.127,正确识别率为76.32%;漫反射光谱模型R2,RMSEC,RMSEP分别为0.97,0.102,0.119,正确识别率为86.84%。由此说明,近红外光谱结合PLS1-DA可以用来建立食用醋品牌溯源模型,且漫反射光谱模型预测效果更好。     

高端数字样机系统的前处理用户环境

前处理是数值模拟的主要性能瓶颈,高端数字样机HEDP(High End Digital Prototyping)系统的前处理用户环境HEDP/Pre包含几何处理、网格密度定义及网格生成等三个模块,结合图形交互式界面等可视交互工具,为满足前处理的诸多共性需求提供了一类适用的解决方案,其有效性已在多领域的数值模拟实践中得到初步验证,对类似软件系统的实现具有参考价值。     

近红外光谱技术的乳粉品牌溯源研究

采用近红外光谱漫反射模式,结合简易分类技术(soft independent modeling of class analogy,SIMCA)对不同品牌乳粉进行了分类溯源研究.实验共采集了四种不同品牌乳粉,包括光明乳粉54组,荷兰乳粉43组,雀巢乳粉33组以及伊利乳粉8组共138组样品的近红外光谱,通过对预处理后的训练集全谱段数据变量进行主成分分析,得出前三个主成分的累积方差贡献率为99.07％.利用SIMCA类建模法建立的乳粉主成分回归模型对预测集乳粉进行分类,研究结果表明,光明乳粉、荷兰乳粉、雀巢乳粉的识别率分别为78％,75％,100％,拒绝率分别为100％,87％,88％.因此,近红外光谱结合SIMCA建立的模型具备较好的乳粉品牌溯源能力,为快速、准确鉴别乳粉品牌提供了新思路.     

ICP-AES测定碘海醇中的19种金属杂质

建立电感耦合等离子体-原子发射光谱法测定碘海醇中19种金属杂质的方法。为克服各元素之间的光谱干扰,同时保证检测灵敏度,将所有元素分为3个系统,确定合适的发射谱线和观测模式,优化等离子参数。在一定的浓度范围内,各元素谱线的发射强度与浓度均呈良好的线性关系,相关系数均大于0.9992,加标回收率为90.5%—110.7%,检出限均满足测定要求。该方法专属性好、灵敏度高、准确、快捷,可作为一种通用方法用于化学原料药中金属杂质的测定,以替代传统的重金属检查法。