SPA-LS-SVM检测土壤有机质和速效钾研究

应用可见/短波近红外光谱分析测量土壤有机质和速效钾含量。光谱预处理包括平滑,标准归一化,多元散射校正和平滑结合一阶导数,以消除系统噪声和外部干扰,分别应用偏最小二乘和最小二乘支持向量机方法建立校正模型,模型的输入为基于连续投影算法得到的特征波长。比较显示基于连续投影算法得到的特征波长为输入的最小二乘支持向量机优于偏最小二乘法建模。模型评价指标由相关系数和预测均方误差表示。有机质的相关系数和预测均方误差分别0.860 2和2.98,速效钾为0.730 5和15.78。表明基于连续投影算法可见/短波近红外光谱利用最小二乘支持向量机建模,可以作为一个精确的土壤有机质和速效钾的测定方法。     

近红外光谱技术结合RCA和SPA方法检测土壤总氮研究

基于近红外光谱技术结合连续投影算法和回归系数分析对检测土壤总氮含量进行研究。采集农田土壤样本近红外光谱数据,土壤样本数量共394个。由于原始光谱数据量大,在500～2 500 nm光谱波长范围基础上,为简化模型,在原始光谱基础上采用连续投影算法和回归系数分析提取特征变量,以两种变量选择方法提取的特征变量作为输入,分别采用偏最小二乘回归(PLS)、 多元线性回归(MLR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建模方法建立总氮预测模型,共建立了9个预测模型,最优预测集的决定系数为0.81,剩余预测偏差RPD为2.26。研究表明,基于连续投影算法和回归系数分析选择的特征波长可以应用于近红外光谱检测土壤总氮含量,同时可以大大简化模型,适合开发便携式土壤养分检测仪。     

集成学习结合波长选取的有机物红外光谱定量回归方法研究

研究集成学习方法在有机物红外光谱定量分析中的应用及特征波长选取方法对红外光谱集成学习建模效率和预测精度的影响。以柴油红外光谱的十六烷和总芳香烃含量为研究对象,首先采用极端随机森林(ERT)、线性核支持向量机(LinearSVM)、径向基核支持向量机(RBFSVM)和多项式核支持向量机(polySVM)作为基学习器,LinearSVM作为元学习器建立两层Stacking集成学习框架,分析比较单个基学习器与集成学习对柴油红外光谱的定量回归预测精度,与偏最小二乘(PLS)定量回归模型相比,Stacking集成学习模型对柴油光谱的两种有机物含量的预测精度均有提升,其中十六烷含量的ERT模型预测结果最优(r=0.848, RMSEP=1.603, RDP=2.627),总芳香烃含量的Stacking模型预测结果最优(r=0.991, RMSEP=0.526, RDP=9.243);进一步利用组合偏最小二乘(SiPLS)和连续投影算法(SPA)对红外光谱进行特征波长选取,利用优选出的红外光谱特征波长建立集成学习定量回归模型,其中十六烷含量的SiPLS-ERT模型预测结果最优(r=0.893, RMSEP=1.013, RDP=3.051),芳香烃含量的SiPLS-Stacking模型预测结果最优(r=0.998, RMSEP=0.354, RDP=11.475),且模型平均训练时间较全光谱训练时间减少50%以上,建模速度明显提高。研究结果表明,特征波长结合集成学习定量回归建模能够用于有机物红外光谱的定量分析中,与传统定量回归方法相比,该方法的建模效率和预测精度均有较大提高,为进一步研究机器学习在光谱定量分析中的应用提供相关方法支持。     

汽轮机油中含水量的近红外光谱研究

汽轮机油在使用过程中会因为种种原因混入水分,使油液理化性能发生变化,影响系统的正常工作,采取合理的措施有效地对汽轮机油中的含水量进行分析一直是汽轮机油的研究热点之一。应用近红外光谱技术结合连续投影算法(SPA)实现了汽轮机油中含水量的分析,通过对汽轮机油中含水量为0～0.156%的57个油样进行光谱扫描,运用原始光谱、一阶导数光谱和多项式最小二乘拟合求导算法Savitzky-Golay(SG)的不同预处理方法,并应用SPA提取近红外光谱的有效波长,以相关系数(r)和均方根误差(RMSE)作为模型评价指标对汽轮机油中含水量进行了研究。结果表明原始光谱经过一阶导数与SG预处理后,应用SPA提取近红外光谱的16个特征波长,作为最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型的输入变量,建立了SPA- LS-SVM模型。运用此模型对验证集样本进行预测的相关系数和均方根误差分别为0.975 9和2.656 8×10-3,说明应用SPA结合近红外光谱技术来检测汽轮机油中含水量是可行的,并能获得满意的预测精度,为进一步应用光谱技术进行汽轮机油中其他污染物的检测提供了新的方法。     

基于光谱技术和连续投影算法的润滑油品牌快速鉴别研究

为了实现润滑油品牌的快速无损检测,提出了一种基于可见/近红外光谱透射技术与连续投影算法相结合的润滑油品牌快速鉴别新方法。采用连续投影算法对6种润滑油的可见/近红外光谱数据进行波长变量的筛选,再结合偏最小二乘法建立润滑油品牌的鉴别模型。结果表明,鉴别模型的相关系数r为0.9721,预测均方根误差RMSEP为0.4055,鉴别正确率为91.7%。说明提出的连续投影算法结合偏最小二乘算法具有很好的预测效果。     

应用近红外高光谱成像技术预测甘蔗可溶性固形物含量

为了探究应用近红外高光谱成像技术对甘蔗内部可溶性固形物（SSC）预测的可行性,试验样本选择三种不同品种中的240个甘蔗节作为研究对象。通过高光谱成像系统获取甘蔗节的近红外光谱信息和图像信息,并分别探讨了光谱信息和图像纹理信息对甘蔗可溶性固形物预测的可行性。采用最小二乘回归（PLSR）,最小二乘支持向量机（LS-SVM）及主成分回归（PCR）建模方法构建甘蔗可溶性固形物的预测模型。比较了连续投影算法（SPA）、无信息变量消除算法（UVE）及区间偏最小二乘（iPLS）特征提取方法对预测结果的影响。实验结果表明：基于甘蔗的光谱信息能实现可溶性固形物的预测,其中偏最小二乘回归模型的建模集和预测集的相关系数分别为0.879和0.843,均方根误差分别为0.644和0.742。通过UVE算法提取105个有效波长所建立的PLSR模型的建模集及预测集相关系数分别为0.860和0.813,均方根误差分别为0.693和0.810。     

苹果可溶性固形物便携式检测实验研究

为实现苹果可溶性固形物的便携式快速检测,搭建了以STS光谱仪和自制样品杯作为光谱检测装置的苹果可溶性固形物便携式检测平台。采用自行设计的检测平台采集了苹果的近红外漫反射光谱,对比分析了不同的光照角度、光源与探头距离对光谱响应特性的影响,建立了苹果可溶性固形物偏最小二乘模型(PLS)和最小二乘支持向量机模型(LS-SVM),采用连续投影算法及主成分分分析法对最小二乘支持向量机模型进行了优化,并对比分析了两种检测模型的优劣。其中当光源距探头距离为15 mm光源角度为45°时,结合偏最小二乘法建立苹果的可溶性固形物定量检测模型精度最高。模型的预测集相关系数为0.924,预测均方根误差为0.334%。实验结果表明,采用四周照射、底部接收并结合避光圈的这种结构布置能够有效的克服杂散光现象并且提高了光谱中的有效信息。研究可为快速、便携的苹果可溶性固形物检测仪器的设计提供参考依据和理论支撑。     

红外光谱结合最小二乘支持向量机掺杂牛奶判别方法研究

基于红外光谱和最小二乘支持向量机建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型。分别配置含有葡萄糖牛奶(0.01~0.3gL-1)和三聚氰胺牛奶(0.01~0.3gL-1)样品各36个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的红外光谱。采用最小二乘支持向量机分别建立掺杂葡萄糖、掺杂三聚氰胺、两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型,并利用这些模型对未知样品进行判别,其判别正确率都为95.8%。研究结果表明:与线性的偏最小二乘判别建模方法相比,最小二乘支持向量机方法具有更强的预测能力。     

黄酒糖度预测的可见-近红外光谱方法研究

提出了用可见近红外光谱结合不同化学计量学方法预测黄酒糖度的新方法。用240个黄酒样本建模,60个样本进行预测。通过对光谱数据进行平滑、变量标准化及一阶导数等预处理,建立并比较了偏最小二乘法,小波变换与偏最小二乘法相结合,主成分分析与人工神经网络相结合以及主成分分析与最小二乘支持向量机相结合四种不同建模方法的预测精度,以相关系数r、预测标准差、偏差等为评判标准,得到黄酒糖度预测的最优模型为最小二乘支持向量机模型。该模型对黄酒糖度预测的相关系数为0.962、预测标准差为0.021、偏差为-0.001,获得了理想的预测精度。结果表明应用可见近红外光谱对黄酒糖度进行预测是可行的,且最小二乘支持向量机模型能得到最优的预测结果。     

高光谱成像技术鉴别鱼新鲜度

采用高光谱成像技术对鱼新鲜度进行检测研究。首先,提取鱼样本感兴趣区域(region of interest, ROI)光谱,分别采用竞争性自适应重加权算法(CARS),连续投影算法(SPA)和遗传算法(GA)提取特征波长,三种算法分别得到57,31和66个特征变量,采用最小二乘支持向量机和SIMCA作为分类模型,将57,31和66个特征变量作为LS-SVM和SIMCA模型的输入变量建立分类模型,基于SPA-LS-SVM和CARS-LS-SVM模型预测集识别率分别达到了98%和96%,而采用SIMCA建立的模型取得了较差的预测结果,GA-SIMCA, SPA-SIMCA和CARS-SIMCA模型预测集识别率都只是达到了52%。结果表明,LS-SVM作为分类模型优于SIMCA模型,SPA和CARS选择的特征波长,不但可以简化模型,还可以提高模型的预测精度,采用高光谱成像技术可以有效检测鱼的新鲜度,并能准确检测出鱼不同冻融次数和冷冻时间。     

基于Matlab分析负荷对多联机IPLV的影响

多联机有其特殊的优点,但是不同部分负荷的组合对IPLV的影响仍需进一步研究。文中建立IPLV与部分负荷的相关公式,运用MATLAB软件分析不同卸载级负荷与IPLV的关系,从而确定不同部分负荷的最优组合。     

Remarks on KdV-type flows on star-shaped curves

We study the relation between the centro-affine geometry of star-shaped planar curves and the projective geometry of parametrized maps into RP¹. We show that projectivization induces a map between differential invariants and a bi-Poisson map between Hamiltonian structures. We also show that a Hamiltonian evolution equation for closed star-shaped planar curves, discovered by Pinkall, has the Schwarzian KdV equation as its projectivization. (For both flows, the curvature evolves by the KdV equation.) Using algebro-geometric methods and the relation of group-based moving frames to AKNS-type representations, we construct examples of closed solutions of Pinkall’s flow associated with periodic finite-gap KdV potentials.     

Point defects on graphene on metals

Understanding the coupling of graphene with its local environment is critical to be able to integrate it in tomorrow's electronic devices. Here we show how the presence of a metallic substrate affects the properties of an atomically tailored graphene layer. We have deliberately introduced single carbon vacancies on a graphene monolayer grown on a Pt(111) surface and investigated its impact in the electronic, structural, and magnetic properties of the graphene layer. Our low temperature scanning tunneling microscopy studies, complemented by density functional theory, show the existence of a broad electronic resonance above the Fermi energy associated with the vacancies. Vacancy sites become reactive leading to an increase of the coupling between the graphene layer and the metal substrate at these points; this gives rise to a rapid decay of the localized state and the quenching of the magnetic moment associated with carbon vacancies in freestanding graphene layers.     

五边形石墨烯负载Pt单原子稳定性能的应变调控

基于密度泛函理论的第一性原理计算方法,研究了Pt原子在五边形石墨烯(PG)上的吸附与动力学行为.研究结果表明,单个Pt原子在PG上虽然具有较大的吸附能及较高的扩散势垒,却不能够在衬底形成均匀分散的单原子.这是因为,随Pt原子数增加,Pt_n(n=1, 2, 3)在PG上的平均结合能也逐渐增加,更倾向于形成团簇,该发现有效否定了之前的报道称Pt能在PG上形成稳定的单原子催化剂这一结论(Phys. Chem. Chem. Phys. 21, 12201 (2019)).基于此,我们考虑对PG施加双轴应变,随着拉伸应力增加,Pt金属原子间的平均结合能逐渐降低,当拉伸应变施加至12%左右时,单个Pt在衬底上的结合能与Pt₂在衬底上的平均结合能相等,从而实现PG上均匀分散的Pt单原子催化剂.该结果对五边形石墨烯基材料应变调控实现单原子催化剂提供理论借鉴.     

基于F-P腔标准具的色散补偿器件的研究

介绍了标准具的结构,分析了基于标准具补偿色散的原理,讨论了该方案在光纤通信系统中的应用前景。     

Strangeness production on the nucleon and on nuclei

The coupled-channel Giessen Model is used to investigate meson production on the nucleon simultaneously in reactions with hadrons and the photon. The essential aspects of the model are discussed. Results for strangeness producing KΛ reactions on the proton and eta photoproduction on the proton and the neutron, respectively, are presented. A resonance model is used to explore the production of hypernuclei in proton and photon induced reactions.     

基于高光谱成像的纸质文物“狐斑”检测方法研究

受保存条件影响,很多纸质文物表面会形成狐斑（foxing）,如果不能进行有效监测和科学判断,会进而影响纸质文物安全。纸质文物狐斑病害检测存在滞后性、主观性等问题,对于书画藏品被墨色、颜料及印章等覆盖的区域更是难以通过肉眼进行识别,因此,基于文物的预防性保护理念,亟待开发对于狐斑高效、精确识别的无损检测技术。可见光-近红外高光谱图像结合了光谱和图像,包含丰富的空间信息与光谱信息,可以实现无损批量地平面采集样本光谱信息。该研究提出一种基于高光谱成像技术检测纸质文物狐斑的快速识别方法,获取模拟纸质文物在360～970 nm的高光谱图像,因360～450 nm受噪声影响过大,所以选择剔除这部分光谱数据;选取感兴趣区域并获取相应的平均光谱反射率,比较健康区域与被狐斑感染区域,发现两者的光谱曲线存在差异;在450～600 nm附近,受狐斑影响区域比健康区域的光谱反射率偏高,并在600 nm附近出现波峰形态;而在600～900 nm范围内,被感染区域与健康区域的光谱都趋于平稳,两者之间差异逐渐减小。选取从特征波长对应的图像中提取的特征信息建立图像识别模型,运用波段运算观察狐斑图像特征,狐斑的大小和分布情况都能清晰地显示,但与印章和墨迹重叠部分,狐斑被印章和墨迹遮盖,难以识别;利用最小噪声分离,虽然不同部分有重叠,但能发现仅凭肉眼难以识别的隐藏的狐斑;180条高光谱数据（450～970 nm）建立狐斑判别模型,随机地分为120条数据为训练集,60条数据为测试集,应用K-近邻法与BP神经网络建立纸质文物狐斑光谱判别模型,总体上两种方法对狐斑判别率分别达到73.3%和85%;BP神经网络相较于K-近邻模型,总体判别率更高,识别效果也更好。结果表明,利用高光谱成像可高效准确识别纸质文物狐斑,为后续研究狐斑分布发展提供可靠的技术手段,也为博物馆馆藏文物的保存提供指导意见。     

A note on recurrent random walks on graphs

We consider random walks on polynomially growing graphs for which the resistances are also polynomially growing. In this setting we can show the same relation that was found earlier but that needed more complex conditions. The diffusion speed is determined by the geometric and resistance properties of the graph.