基于一维卷积神经网络的雌激素粉末拉曼光谱定性分类

拉曼光谱物质定性鉴别已被广泛应用于诸多行业和研究领域,但传统拉曼光谱分析过程中的预处理主要依赖人为经验,光谱特征提取虽然能够降低信号维度,同时也会造成部分光谱信息损失。特性相近物质本身光谱相似度较高,受到测量过程中环境干扰和分析过程中多种误差影响,导致最终分类效果并不理想。针对此问题,提出基于一维卷积神经网络（one-dimensional convolution neural network,1D-CNN）的拉曼光谱定性分类方法。实验采集雌酮（Estrone）、雌二醇（Estradiol）,雌三醇（Estriol）三种不同雌性激素粉末的拉曼光谱,设计随机平移、添加噪声和随机加权三种光谱数据增强方法,构建数量充足的拉曼光谱数据库用于神经网络模型训练与测试;基于拉曼光谱数据特点提出一维卷积神经网络分类模型,将光谱预处理、特征提取和定性分类的全过程融为一体。通过大量仿真实验,优化所提出的神经网络模型超参数和训练过程并测试分类效果,从预处理对光谱分类结果的影响和模型抗干扰性能两个方面与多种传统拉曼光谱分类算法对比,评价模型性能。实验结果表明,本文提出的一维卷积神经网络模型可实现三类雌性激素粉末拉曼光谱快速准确分类,分类正确率最高可达98.26%,分析过程中无需光谱预处理和特征提取步骤,简化了光谱分析流程,并能保留更多有效信息。同时,当模拟测量噪声强度达到60 dBW时,传统方法分类正确率均明显出现不同程度明显降低,卷积神经网络模型依然能够取得96.81%的分类正确率,说明相比对传统拉曼光谱分类方法,所提出方法受光谱测量噪声影响更小,鲁棒性更强,适用于分析更复杂现场测量的强噪声拉曼光谱信号。该研究结果表明深度学习方法在拉曼光谱的分析与处理领域具有很大的应用潜力和研究价值。     

基于三维荧光光谱和四元数主成分分析的食醋品牌溯源研究

提出基于四元数主成分分析的三维荧光光谱特征提取新方法,并将其运用于品牌食醋溯源研究。首先利用F7000荧光光谱仪测得不同品牌食醋样本的三维荧光光谱数据,获取样本的等高线图和三维投影图,并进行三维荧光等高线图分析;然后利用激发波长分别为380,360和400 nm下的发射光谱数据建立食醋三维荧光光谱数据的四元数并行表示模型,对四元数荧光光谱矩阵进行四元数主成分特征提取,并基于乘积运算、模值运算和求和运算三种方法对提取出来的四元数主成分特征进行特征融合;最后将融合特征作为K近邻分类器的输入,得到不同食醋品牌的最优分类模型。分别讨论三种不同特征融合方法和四元数主成分个数与最终模型分类正确率之间的关系。针对四个不同食醋品牌120个样本的分析结果可得：基于求和特征融合运算所得到的融合特征可以利用最少的特征数目,建立最优的溯源模型,样本预测集溯源正确率可达100%。研究结果表明：四元数主成分特征提取和特征融合方法能够并行表示三维荧光光谱数据所蕴含的丰富信息,为三维荧光光谱数据分析提供新思路。     

基于拉曼光谱和DCGAN数据增强的珍珠粉掺伪检测研究

珍珠粉和珍珠层粉化学成分相似,但是珍珠层粉的药用价值远低于珍珠粉,并且珍珠层粉制备容易,成本底,常被不法商家用于冒充或掺入珍珠粉中流入市场,谋取利益。因此,对珍珠粉掺伪鉴别和纯度检测具有重要的意义。采用激光拉曼光谱结合深度学习研究珍珠粉掺伪快速鉴别和纯度分析。将纯珍珠粉和珍珠层粉按一定比例混合,制成珍珠粉质量百分数分别为0%,25%,50%,75%,80%,85%,90%,95%与100%共9种纯度270个模拟掺伪珍珠粉样本。然后对样本进行拉曼光谱采集,参数设置如下：分辨率为4.5 cm-1,积分时间为3 000 ms,激光功率为20 mW。搭建了深度卷积生成式对抗神经网络(DCGAN)模型,对样本拉曼光谱进行数据增强;在此基础上,结合K近邻（K-nearest neighbor）、随机森林（random forest）、决策树（decision tree）、一维卷积神经网络(1D-CNN)4种分类器,对纯度为85%,90%,95%与100%的小比例掺伪样本进行真伪鉴别分析;同时,结合一维卷积神经网络对9种纯度的珍珠粉掺伪样本建立纯度预测的定量模型。结果表明：基于DCGAN数据增强方法所生成的拉曼光谱,与原始光谱相比,在峰值信噪比和结构相似度两个评价指标上均明显优于传统数据增强方法;在珍珠粉掺伪定性鉴别方面,DCGAN增强后的数据分别送入4种分类器,对4种小比例掺杂样本的真伪鉴别正确率均达到100%;在对9种掺伪纯度样本纯度检测方面,对测试集样本,DCGAN-1DCNN方法所建纯度定量预测模型性能最优,其决定系数R2为0.988 4,预测均方根误差RMSEP为0.034 8,一维卷积神经网络的损失值Loss为0.001 2,定量模型拟合最好。拉曼光谱结合DCGAN算法为珍珠粉掺伪鉴别及纯度检测提供一种快速简便的方法。深度卷积生成式对抗网络的数据增强方法在光谱分析技术领域具有重要的研究意义和应用价值。     

基于近红外光谱法的多组分复杂溢油源定量建模分析

研究利用近红外光谱分析方法进行模拟复杂混合溢油源的定量分析问题。选取汽油、柴油、煤油三种轻质石油类产品,按照不同浓度比例配置成40个模拟混合溢油样本,利用傅里叶变换近红外光谱仪采集其在4 000～12 000 cm-1谱区范围内的近红外光谱;采用不同预处理方法,利用偏最小二乘算法建立混合溢油样本三组分各自的浓度定量模型。汽油、柴油和煤油的最优预处理方法均为二阶导数方法,分别在8 501.3～7 999.8 cm-1,6 102.1～4 597.8 cm-1,6 549.5～4 597.8 cm-1,7 999.8～7 498.4 cm-1和6 102.1～4 597.8 cm-1谱区范围内,预测模型的决定系数R2分别为0.998 2,0.990 2和0.993 6;RMSEP值分别为0.474 7,0.936 1和1.013 1;RPD值分别为25.126 9,10.517 3和13.072 0。实验结果表明：利用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法能够定量确定模拟混合溢油样本中各组分的浓度,为海洋复杂溢油源的定量检测与分析提供有效手段。     

基于局部梯度插值的显微热成像系统微扫描误差修正技术

显微热成像系统可观测、记录分析细微目标的温度变化过程,在需要细微热分析的诸多方面有着广泛的发展前景。由于设备加工及工作过程中存在误差,影响微扫描系统的精度,使得微扫描系统扫描过程中偏离标准位置,故采集得到的四幅低分辨力图像会存在误差,最终影响显微热成像系统高分辨力图像的重建质量。为尽可能降低微扫描误差,文章提出了基于局部梯度插值与预处理相结合的微扫描误差修正技术,通过进行模拟仿真和实验证实该技术可以降低系统微扫描误差,提高系统的空间分辨力。     

一种基于改进频域图像配准技术的超分辨力图像处理方法

为提高光电成像系统的空间分辨力,提出了一种基于改进的频率域图像配准技术的超分辨力图像处理方法。首先利用改进的频域图像配准方法估算出低分辨力图像之间的微位移量,然后采用Papoulis-Gerchberg超分辨力处理方法完成图像复原。利用不同重构方法进行了仿真及实验研究,给出了评价参数。模拟和实际显微热图像的处理结果表明:该算法可使图像质量得到改善,分辨的细节更多,可有效地提高光电成像系统的空间分辨力;处理算法简单,计算量小,可实现快速处理。该算法还可应用于其他不可控光学微扫描成像系统中,具有广泛的应用前景。