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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.
分子构象的聚类是搜索分子动力学模拟轨迹中代表构象的主要方法。 它是分析复杂构象改变或分子间相互作用机制的关键步骤. 作为一种基于密度的聚类算法,密度峰值搜索算法因其聚类的准确度而被应用于分子聚类过程中. 但随着模拟时长的增长,密度峰值搜索算法较低的计算效率限制了其应用的可能. 本文提出K-means密度峰值搜索算法的聚类算法,它是密度峰值搜索算法在计算效率方面的一个扩展版本,用于解决密度峰值搜索算法中巨大的资源消耗问题. 在K-means密度峰值搜索算法中,首先,通过高效的聚类算法(例如K-means)进行初始聚类,得到的聚类中心被定义为具有权重的典型点. 然后,对加权的典型点通过密度峰值搜索算法实现二次聚类,并细化点为核心点、边界点、加细光晕点. 在与密度峰值搜索算法具有相似的精度的同时,计算复杂度由O(n2)降至O(n). 通过二面角,二级结构,关联图描述的分子构象,将KFDP用于多个模拟轨迹的聚类过程中. 并通过与K-means聚类算法,DBSCAN聚类算法的比较结果,验证了K-means密度峰值搜索算法的优势.  相似文献   
3.
建立了一种96微孔板装填聚吡咯纳米纤维固相萃取小鼠粪便中的短链脂肪酸的气相色谱测定法,解决了因采用水基质提取短链脂肪酸后直接进样分析而导致的气相色谱柱使用寿命缩短的问题。采用静电纺丝技术及原位化学聚合法制备聚吡咯纳米纤维,将其装填入96微孔板插管,提取小鼠粪便样本中的短链脂肪酸,有机相洗脱后采用气相色谱法测定样本中的短链脂肪酸含量。结果表明,6种短链脂肪酸在10~500μg/mL范围内线性关系良好,加标回收率在92.5%~128.3%之间。采用聚吡咯纳米纤维固相萃取,可有效提取粪便样本中的短链脂肪酸成分,并将水基质样本转换为有机相基质,有利于目标物信号检出,延长气相色谱柱的使用寿命。  相似文献   
4.
由于直接配点法在求解边值问题时边界上的求解精度较低,本文提出了Hermite梯度重构核近似配点法(HGCM)来改进边界求解精度。重构核近似是无网格法中一种常用的近似函数,但是其在求解高阶导数时格式复杂且非常耗时。HGCM采用梯度重构核近似构建形函数的任意高阶导数,提高了计算效率;通过Hermite配点法构建离散方程,提高了边界求解精度。这种方法在求解对应变系数四阶偏微分方程的功能梯度材料板的静力问题时精度高,计算效率高,并可进一步推广应用于高阶偏微分方程描述的边值问题。  相似文献   
5.
介绍一个综合化学实验。实验通过淀粉与丙烯酰胺的接枝聚合反应和阳离子化改性,合成了一种新型淀粉接枝聚丙烯酰胺阳离子高分子絮凝剂,进行了结构表征,以人工模拟染料废水和重金属离子废水为实验对象,探究了合成的聚丙烯酰胺、淀粉接枝聚丙烯酰胺和淀粉接枝聚丙烯酰胺阳离子絮凝剂在废水净化中的应用。本实验理论与实践相结合,有助于激发学生的学习兴趣,培养学生的学科交叉融合思维和分析解决问题的能力。  相似文献   
6.
地上生物量(AGB)是作物长势评价及产量预测的重要指标,因此快速准确地估算AGB至关重要。由于传统植被指数(VIs)估算多生育期的AGB存在饱和现象,因此,利用VIs结合基于离散小波转换(DWT)的影像小波分解(IWD)技术提取的高频信息和连续小波转换(CWT)技术提取的小波系数,探究VIs,VIs+IWD和VIs+CWT对于AGB的估算能力。首先,基于无人机平台分别获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期的数码影像和成像高光谱影像以及地面实测的AGB数据。其次,利用数码影像通过IWD技术提取3种高频信息和利用高光谱反射率数据通过CWT技术提取小波系数以及构建6种高光谱植被指数。然后,将植被指数、高频信息和小波系数分别与AGB进行相关性分析,并挑选出不同尺度下相关系数绝对值较高的前10波段。最后,以VIs,VIs+IWD和VIs+CWT这3种变量分别使用偏最小二乘回归(PLSR)方法构建AGB估算模型,并对比不同模型估算AGB的效果。结果表明: (1)每个生育期选取的6种植被指数、3种高频信息和10种小波系数与AGB的相关性均达到0.01显著水平,整个生育期相关性均呈现先升高后降低的趋势,其中以小波系数得到的相关性最高、高频信息次之,植被指数最低。(2)对比分析每个生育期的3种估算模型,以VIs+CWT为输入变量的估算效果最好,VIs+IWD的估算效果次之,而VIs的估算效果最差,说明基于小波分析构建的模型适用性较广、稳定性较强。(3)每个生育期分别以3种变量利用PLSR方法构建的AGB估算模型均在块茎增长期达到最高精度(VIs:建模R2=0.70,RMSE=98.88 kg·hm-12,NRMSE=11.63%;VIs+IWD:建模R2=0.78,RMSE=86.45 kg·hm-12,NRMSE=10.17%;VIs+CWT:建模R2=0.85,RMSE=74.25 kg·hm-12,NRMSE=9.27%)。通过VIs分别结合IWD和CWT技术利用PLSR建模方法,可以提高AGB估算精度,为农业指导管理提供可靠参考。  相似文献   
7.
8.
两性离子聚合物是指高分子链上含有相同数量阴、阳离子的有机高分子材料,其因强亲水性和反聚电解质效应而在润滑方面得到广泛研究. 一方面,两性离子聚合物可通过静电相互作用将润滑体系中的游离水吸附在材料表面,提高其润滑性能;另一方面,两性离子聚合物表面水合程度易受到润滑体系中盐离子类型和浓度影响,改变其润滑行为. 本文中首先介绍摩擦过程中存在的润滑形式,然后总结并分析两性离子聚合物结构及典型两性离子聚合物(例如磺酸根阴离子型两性离子聚合物、磷酸根阴离子型两性离子聚合物和羧酸根阴离子型两性离子聚合物)的润滑行为和机理,最后阐述和展望两性离子聚合物在润滑方面的研究存在的问题和前景.   相似文献   
9.
用密度泛函理论(DFT)和含时密度泛函理论(TD-DFT)对聚合度为2-7的线型反式聚噻咯(1a-6a)与顺式聚噻咯(1b-6b)的电子结构和吸收光谱进行了比较计算。在获得基态稳定构型的基础上,进行了自然键轨道(NBO)分析,随后计算了各体系的电子吸收光谱。结果发现,随着聚合度的增大,顺式和反式聚噻咯的结构稳定性均增强,最大吸收波长均发生红移,并且顺式结构红移更明显。此研究为聚噻咯应用在空穴传输材料、导电材料、发光二极管等发光材料领域提供了理论依据。  相似文献   
10.
压缩感知(CS)是一种新兴的信号压缩和采样技术,正交匹配追踪(OMP)是一种贪婪追踪算法,广泛用于压缩感知领域中的稀疏信号重构。针对近红外光谱信号高维小样本以及信号稀疏先验的特点,为进一步提高小样本近红外光谱变量选择的灵活性和可靠性,基于压缩感知理论,提出了一种新颖的光谱变量选择方法正交匹配追踪变量选择(OMPBVS)。OMPBVS算法通过对原始光谱信号的稀疏重构,将绝大部分变量的回归系数压缩为0,进而间接实现光谱变量选择。具体过程为以光谱矩阵为传感矩阵,预测变量为观测变量,迭代地计算残差与原子的内积,选择内积最大的原子,在每一步迭代过程中将信号投影到由所有已经被选择原子张成的子空间上,然后对所有被选择原子的系数进行更新,使得产生的残差与已被选择的所有原子都正交,其残差计算的实质是进行Gram-Schmidt正交化,正交投影能够在保证信号重构精度的情况下减小迭代次数。OMPBVS具有将光谱维度降低至样本大小规模的能力,其变量选择能力与LASSO相当,但与LASSO相比,由于OMPBVS损失函数的优化方法是前向选择算法,减少了迭代次数,并且可以精确控制选择变量的数量。分别在beer数据集和Wheat kernels数据集上进行变量选择实验,比较PLS,MCUVE-PLS,CARS-PLS,WMSCVS,LASSOLarsCV和OMPBVS六种变量选择方法的性能。其中beer数据集共60个样本,采用Kennard Stone (KS)方法划分训练集样本36个,测试集样本24个,预测变量为Original extract concentration。Wheat kernels数据集共523个样本,训练集样本415个,测试集样本108个,预测值为蛋白质含量。OMPBVS方法在beer数据集上选择变量个数、RMSEC和RMSEP分别为2,0.205 2和0.159 8,在Wheat kernels数据集上选择变量个数、RMSEC和RMSEP分别为9,0.450 2和0.412 5,其变量选择能力和模型性能均好于其他五种方法,这说明OMPBVS是一种有效的近红外光谱变量选择和定量分析方法。OMPBVS变量选择方法在小样本情况下具有良好的泛化能力,能够减少选择变量的数量,提高变量选择的稳健性。此外,基于SNV和MSC等光谱预处理方法,能够在一定程度上减少选择变量的个数,提高模型的可解释性。  相似文献   
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