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1.
数字图象清晰度评价函数研究   总被引:51,自引:4,他引:47       下载免费PDF全文
分析了梯度函数、频谱函数和熵函数在自动对焦技术中的作用,并研究了评价函数的性能.实验表明,梯度函数具有运算速度快的优点,适用于需要实时成象的场合;而频谱函数具有灵敏度高、曲线尖锐的特点,能够满足高精度的要求.  相似文献
2.
提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别苹果品种的新方法,首先用主成分分析法对苹果品种进行聚类分析并获取苹果的近红外指纹图谱,再结合人工神经网络技术进行品种鉴别.主成分分析表明,主成缮分1和主成分2的累积可信度已达98%,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对不同种类苹果具有很好的聚类作用.利用主成分分析得到的载荷图可以得到对于苹果品种敏感的特征波段,用特征波段图谱作为神经网络的输入建立三层BP人工神经网络模型.每个品种各25个苹果共75个用来建立神经网络模型,余下的共15个用于预测.对未知的15个样本进行预测,品种识别准确率达到100%.说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为苹果的品种鉴别提供了一种新方法.  相似文献
3.
一种基于可见-近红外光谱快速鉴别茶叶品种的新方法   总被引:35,自引:11,他引:24  
提出了一种用可见-近红外光谱技术快速无损鉴别茶叶品种的新方法.应用可见-近红外光谱仪测定5个品种茶叶的光谱曲线,用主成分分析法对不同品种茶叶进行聚类分析并获得茶叶的可见-近红外光谱数据的主成分,再结合人工神经网络技术建立模型进行品种鉴别.主成分分析表明,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对不同种类茶叶具有较好的聚类作用,可以定性分析茶叶种类.把主成分分析得到的前6个主成分作为神经网络的输入,茶叶品种值作为神经网络的输出,通过5个茶叶品种共125个样本的训练和学习,建立了茶叶品种鉴别的3层BP人工神经网络模型,对未知的25个样本进行鉴别,品种识别准确率达到100%.说明本文提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为茶叶的品种快速鉴别提供了一种新方法.  相似文献
4.
植物中硝态氮、氨态氮、总氮测定方法的比较研究   总被引:31,自引:0,他引:31  
植物样品经硫酸 过氧化氢凯氏法消煮后 ,分别用直接吸光光度法、靛酚蓝比色法、过硫酸钾氧化吸光光度法获得硝态氮 (包括亚硝态氮 )、氨态氮、总氮的含量。通过样品测试数据的比较 ,证明分别测得的氨态氮、硝态氮含量之和与所测总氮结果一致。本文为植物生态学和植物学中氮元素各种形态含量的分析提供了选择测定方法的依据  相似文献
5.
为了建立近红外光谱测定茶叶中茶多酚和茶多糖的模型,应用了人工神经网络方法,选择了7432.3~6155.7cm^-1和5484.6~4192.5cm^-1特征光谱范围,以网络结构参数的输入层、隐层、输出层神经元数目分别为(8,4,1)和(7,5,1)来建立茶多酚和茶多糖的测定模型,模型的结果表明建模的茶多酚和茶多糖的r,RMSECV,RSECV分别为0.9847,0.460,0.123和0.9470,0.136,0.224;预测集的r,RMSEP,RSEP则分别为0.9804,0.529,0.017和0.9682,0.111,0.030。由此说明建立的近红外光谱一人工神经网络模型可用于预测茶叶中茶多酚和茶多糖的含量。  相似文献
6.
氢化物发生法测定铅的进展   总被引:26,自引:0,他引:26  
本文对铅的氢化物发生法的反应体系及机理,氢化物发生方式及检测手段,干扰及其消除,形态分析等诸方面进行评述。  相似文献
7.
光动力学疗法新型光敏剂的光谱特性研究   总被引:25,自引:1,他引:24  
实验研究了用于光动力学诊断和治疗的新型光敏剂二磺基二邻苯二甲酰亚胺甲基酞菁锌(ZnPcS2P)癌光啉(PsD-007)、血啉甲醚(HMME)以及早期应用于临床的血卟啉衍生物(HpD)分别在生理盐水和含10%人血清生理盐水中的光谱特性。结果表明:除ZnPcS2P2的最大吸收峰位于670nm之外,其余三种光敏剂在人血清环境中的最大吸收峰都位于405nm处,但与生理盐水环境相比索瑞(Soret)峰发生了12nm的红移。在波长为413和514.5nm光源激发下,HMME,HpD和PsD-007在人血清环境中的荧光发射峰都分别位于625和690nm,但413nm光源的激发效率比514.5nm光源高出3倍左右,而且HEEM的荧光激发效率最高,HpD次之,PsD-007最低。  相似文献
8.
应用近红外光谱快速鉴别酸奶品种的研究   总被引:24,自引:11,他引:13  
提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别酸奶品种的新方法.首先应用光谱仪获得5种典型酸奶品种的光谱曲线,用主成分分析法对5种酸奶品种进行聚类分析,再结合人工神经网络技术建立模型进行品种鉴别.主成分分析表明,主成分1和主成分2的累积可信度已达98.96%,前7个主成分的累积可信度达到99.97%.以每一个样品的前7个主成分作为神经网络的输入,品种类型作为神经网络的输出,建立三层BP人工神经网络模型.每个品种各27个样本,5个品种共135个样本用来建立神经网络模型,余下每个品种各5个共25个用于预测.建模品种的拟合率和预测品种的识别率均为100%.说明该方法能快速无损的检测酸奶品种,为酸奶的品种鉴别提供了一种新方法.  相似文献
9.
水果坚实度的近红外光谱检测分析试验研究   总被引:24,自引:10,他引:14  
应用傅里叶漫反射近红外光谱技术探讨了水果坚实度无损检测的方法.利用偏最小二乘法建立了坚实度与漫反射光谱的无损检测数学模型,同时对不同光谱预处理方法和不同建模波段范围对模型的预测性能进行了对比分析.结果表明:利用傅里叶变换光谱仪采集的原始光谱的平滑预处理对结果并没有太大影响;原始光谱在800~2 500 nm范围的模型得到了最好的预测结果:校正集样本的相关系数r为0.869,校正均方根误差RMSEC为3.88 N;预测集样本的相关系数r为0.840,预测均方根误差RMSEP为4.26 N.通过本研究得出:应用近红外漫反射光谱检测水果坚实度是可行的,为今后快速无损评价水果成熟度提供了理论依据.  相似文献
10.
近红外光谱技术在肉品检测中的应用和研究进展   总被引:24,自引:0,他引:24  
近红外光谱(NIRS)作为新型光学检测技术在食品行业中得到广泛应用。该技术能实现肉品在线、快速、无损检测,是肉和肉制品品质分析的重要技术之一。文章综述了近红外光谱技术在肉类行业中的重要应用以及近年来的研究进展,主要包括蛋白质、脂肪及水分等影响肉类品质的化学组成成分分析,肉品感官品质如嫩度、保水性、肉色及新鲜度等指标的评价以及肉品的产地、品种等方面的鉴定。同时列举了近红外光谱技术在几种常见肉制品品质检测中的应用实例,并针对目前发展趋势展望了该技术的前景:近红外光谱技术在进一步深入研究提高肉品检测精度的基础上,通过与机器视觉技术等新型无损检测技术的融合以实现全面评价肉类品质的目标。  相似文献
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