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1.
冬虫夏草作为著名的传统中药材,由于其良好的药用价值而备受青睐。目前多数工作集中研究其活性成分含量以及药理药效。而对其不同部位的识别研究较为匮乏。基于红外光谱数据,结合化学计量学对多维度复杂体系的解析优势对冬虫夏草不同部位进行分类识别。首先对野生冬虫夏草五个不同部位包括子座头、子座中、头部、虫体中段、虫体尾段总共808个光谱数据使用标准正态变换(SNV)、多元散射矫正(MSC)进行数据预处理。而后用竞争自适应再权重取样(CARS)、变量组合种群分析(VCPA)挑选具有代表意义的特征变量。最后使用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、线性判别分析(LDA)进行建模预测分析。模型对训练集使用十倍交叉验证,以准确率(Acc)作为评价指标。结果表明,在该数据上PLS-DA模型在10倍交叉验证和独立测试集上的预测准确率分别是90.1%和92.0%,而使用LDA模型时,预测准确率分别降低到86.7%和85.8%。采用CARS和VCPA特征挑选方法可有效将特征从3 601维分别降到699和420维,同时保持预测准确率与全部特征的预测准确率相当。而挑选的特征波数630,625,1 024,1 028,1 084和1 089 cm-1与虫草的甘露醇相关,879和874 cm-1与虫草的多糖相关。通过对挑选的波数进行Wilcoxon rank-sum检验进一步表明虫草五个部位之间存在显著差异。研究表明化学计量学方法结合红外光谱能够有效识别冬虫夏草不同部位,有助于在分子层面上加深对冬虫夏草形成的认识,为针对虫草不同部位高效利用提供参考。 相似文献
2.
太赫兹光谱结合特征谱区筛选算法在发动机润滑油含水量定量分析中应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
发动机润滑油是保障汽车发动机持久且稳定运转的基石,准确评定发动机润滑油各项性能指标是其在生产到使用全过程必不可少的步骤。发动机润滑油在一段时间的使用后会因为多种原因引起油品变质,发动机润滑油变质的指标可以用其中非磁性颗粒物浓度、金属屑含量、pH值、粘稠度、含水率等表述。关于发动机润滑油含水量的检测,传统的检测方法存在操作复杂,及时性差等缺点。太赫兹对水吸收强烈,适合用于对样品中微水含量的分析。通过透射式太赫兹时域光谱系统获得1.0~3.5 THz下的六种不同水含量的发动机润滑油的吸收系数谱线,对谱线进行Savitzky-Golay(SG)平滑去噪,剔除奇异样本后,采用Kennard-Stone算法划分样品集,尝试常规区间偏最小二乘法(iPLS)、向后区间偏最小二乘法(BiPLS)和联合区间偏最小二乘法(SiPLS)对其太赫兹时域光谱特征谱区间进行筛选,着重研究区间间隔数、PLS组件数、最佳主因子数和区间选择等因素对PLS模型属性的影响,并且对不同含水量的润滑油建模分析,对不同模型比较选优,建立最优定量分析模型。建模结果表示特征谱区筛选可以提高建模性能、降低模型复杂性,特征谱区筛选算法通过剔除发动机润滑油太赫兹吸收系数谱线中非线性或者无关变量的方式,使建模结果更好的表达吸收系数谱线与其含水量的关系。结果表明:采用BiPLS模型用于发电机润滑油中微量水含量的定量分析时建模效果最佳,模型区间数为26,入选区间为[18 10 4 3 8 12 5 11 24 13 16 21 2],主因子数为10,最优模型的交互验证均方根误差RMSECV为0.003 5,预测均方根误差RMSEP为0.004 6,校正集相关系数r为0.919 3,预测集相关系数r为0.865 7。由此可见,可以采用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)用于发动机润滑油水含量的测定,且实验过程简单,建模计算速度快,效果理想,可以适用于非接触式油品含水量的定量分析。 相似文献
3.
针对以往研究忽略了温度效应对覆冰导线舞动特性的影响,本文推导了考虑温度效应影响的覆冰导线舞动控制方程。基于悬链法、热应力理论推导了覆冰导线的偏微分舞动方程,接着通过Galerkin法将该偏微分方程转化为常微分方程。建立气动载荷模型,将气动力引入到舞动方程中,随后采用多尺度求得了覆冰导线的位移响应,最后进行了参数分析、算例分析。结果表明:温度对覆冰导线面内、面外的频率影响显著,且对覆冰导线舞动的幅值也有一定的影响。可见针对覆冰导线舞动特征的影响研究,有必要考虑温度效应的影响,本文的研究成果有利于理论建模的完善,也能给予实际工程一定的参考。 相似文献
4.
针对监控视频中的多尺度近岸舰船检测问题,提出了一种基于特征重聚焦网络的舰船目标检测算法,设计了由多维特征聚合模块(MFAM)与注意力特征重构模块(AFRM)组成的特征重聚焦策略.其中,MFAM基于输入的特征金字塔构建特征聚合块,进一步融合多尺度舰船不同层次特征的语义信息.AFRM基于多分支空洞卷积以及通道与空间注意力机制提升网络对目标非局部信息的表征和对背景干扰的抑制,并构建了用于目标检测的特征重聚焦金字塔.在Seaships7000舰船公开数据集上的实验结果表明,相比其他算法,本算法对监控视频中多尺度近岸舰船的检测效果更好. 相似文献
5.
作为数学知识探索和建构的重要方式,数学实验不仅能够增强学生的动手能力,激发学生数学学习的兴趣,促使学生获得更多亲历和体验数学探索的机会,而且有助于学生验证数学原理,进行深度思考,透过数学表象洞察数学本质规律,达到对知识的深度提取和迁移,获得数学学习力与数学素养的提升.然而,初中阶段的学生工具理性大于概念理性,形象思维大于抽象思维,致使初中生在数学实验探究时对相关知识的理解往往处于浅层学习状态,因此,如何结合数学实验的实践特征,促使学生发生深度学习具有重要的意义. 相似文献
6.
高光谱遥感是煤矿区探测的有效方法,对于煤炭资源调查、矿区环境监测等具有重要意义,其中煤、矸石、植被、水体等被遥测物各个方向的反射光谱特征是煤矿高光谱遥感的基础,为此有必要针对典型煤的方向反射光谱特征进行研究。从我国不同矿区收集了无烟煤、烟煤、褐煤三大类煤中的4种典型煤样,4种煤样按煤阶由高到低顺序包括无烟煤一号、贫煤、气煤、褐煤二号,在实验室利用方向反射测量球坐标实验装置测定了每种煤样半球空间各反射方向的近红外波段(1 000~2 500 nm)反射光谱曲线。通过对反射光谱曲线波形分析,发现同一种煤不同反射方向的近红外反射光谱波形基本相似,但在整体反射率大小和局部波形特征上具有差异性,光谱曲线整体反射率越大,吸收谷越明显。随反射角增大,4种煤在前向反射方向(180°探测方位角)反射光谱曲线均整体上升,在后向反射方向(0°探测方位角)反射光谱曲线高度变化相对较小。在每种煤半球空间各反射方向的反射光谱曲线中,选取了1 400,1 700,1 900,2 200和2 300 nm 5个特征波长,通过分析此5个特征波长处的反射率空间分布极坐标云图,发现4种煤在5个特征波长点处均具有一定的双向反射特征,均表现出较明显的前向反射热点特征和相对较弱的后向反射热点特征,无烟煤一号后向反射热点特征比贫煤、气煤、褐煤二号更明显,贫煤、气煤、褐煤二号随煤阶降低后向反射热点特征逐渐增强。每种煤前、后向反射方向的反射光谱中,通过对5个特征波长处反射率与反射角进行相关性分析,发现前向反射特征波长反射率与反射角近似呈线性函数关系,后向反射特征波长反射率与反射角近似呈高斯函数关系,且高斯函数拟合曲线波峰随煤阶降低向较大反射角度移动。该研究为矿区煤炭高光谱遥感最优探测几何的选择提供了依据,也为矿区煤炭资源精准探测提供了参考。 相似文献
7.
判别蓝宝石成因及产地是宝石学研究中的重要内容,区分蓝宝石属于变质岩型或玄武岩型通常需要使用光谱学分析、内含物分析、化学成分分析结合的方法。选取斯里兰卡变质岩型蓝宝石和老挝玄武岩型蓝宝石进行研究。两地蓝宝石的紫外-可见-近红外吸收光谱测试、化学成分分析结果分别符合变质岩型和玄武岩型蓝宝石的基本特征。三维荧光光谱测试表明,斯里兰卡变质岩型蓝宝石出现了发射波长为540~560和560~580 nm的荧光,O2--Ti4+导致的420~440 nm荧光和Cr3+导致的694 nm荧光;老挝玄武岩型蓝宝石只出现了O2--Ti4+导致的发射波长为418 nm的荧光,且强度很弱。两种蓝宝石的主要区别是斯里兰卡变质岩型蓝宝石总体荧光强度较强,且拥有发射波长为540~560和560~580 nm的两段荧光。 相似文献
8.
基于密度泛函理论计算了本征缺陷时二维CuI的光电特性,分析了能带结构以及复介电函数.本征2D CuI的带隙值为1.56 eV,为直接带隙半导体;I和Cu缺陷的引入使2D CuI的带隙值小,Cu缺陷的引入并未改变2D CuI的带隙方式,而I缺陷的引入使2D CuI变为间接带隙半导体.光学性质计算结果表明本征2D CuI的静介电函数为2.47, I缺陷的引入对2D CuI的静介电函数影响较小,但是在Cu缺陷时2D CuI的静介电函数急剧增大. 相似文献
9.
近年来,二维材料由于其独特的性质而受到了广泛关注。在制备二维层状晶体的各种方法中,机械剥离法获得的薄层二维材料晶体质量高,适用于基础研究及性能演示。然而用机械剥离法从衬底上获得的材料具有一定的随机性,可能包含了少许相对较厚的部分。实现对这些二维薄层材料有效、快速且智能化的表征有利于促进二维材料性能的进一步研究。提出了一种基于深度学习的表征方法,通过搭建的编解码结构的卷积神经网络语义分割算法,可以根据光学显微镜图像进行分割和快速识别二维材料纳米片。卷积神经网络作为深度学习在图像处理领域中的典型算法,能够对光学显微镜图像中的复杂信息进行特征提取。首先采用机械剥离制备MoS2纳米片样本,通过光学显微镜采集高光谱图像并对样本进行标记,根据样本的厚度范围标记出不同的区域,对标记后的图像进一步处理,包括图像的颜色校准和剪切操作,得到用于网络训练和测试的数据集。针对光学图像中二维纳米薄片存在的低对比度、碎裂等特点,编码时加入残差结构和金字塔池化模型,有助于特征信息的提取;解码时融合编码路径中提取的浅层特征信息,以提高网络分割精度。实验中采用带权重的交叉熵损失函数解决类别数量不平衡问题和采用数据增强扩大数据集。对训练后的网络测试结果表明,模型像素精度为97.38%,平均像素精度为90.38%,均交并比为75.86%。之后通过迁移学习成功地对剥离的单层和双层石墨烯纳米片样本进行了识别,均交并比达到了81.63%,表明该方法具有普适性。通过MoS2和石墨烯纳米片的识别演示,实现了深度学习在二维材料的光学显微镜图像中的成功应用。该方法有望在更多的二维材料上得到扩展并突破自动动态处理光学显微镜图像的问题,同时为其他纳米材料的高光谱图像处理提供参考。 相似文献
10.
工业生产蓝宝石晶体过程中,引晶步骤有着至关重要的地位。引晶必须在温度梯度较小,温度分布趋于稳定的条件下进行。目前,工业生产蓝宝石主要依靠人工经验操控籽晶杆实现引晶操作,但是人工引晶操作的准确性不高会导致成品品质不佳、资源浪费。为此,本文提出一种基于蓝宝石视觉辐条图案识别方法来检测蓝宝石熔体状态自由液面状态,从而实现一种高效率引晶的机制。此方法利用经典骨架化算法细化辐条图案,Harris算子实现特征信息的提取,提取的特征信息放入运动轨迹模型中判断熔体稳定性,分析液面温度分布稳定性从而实现引晶。结果表明,此算法具有有效性,蓝宝石晶体引晶效率大大提高,生产出的成品良率也有提升,可有效指导蓝宝石的工业生产。 相似文献