基于支持向量机算法的X射线荧光光谱纸张灰烬识别研究

为了分析纸张灰烬的主要成分并判别纸张种类,实验将30种品牌的纸张制备成纸张灰烬,用X射线荧光光谱仪测量其主要成分,基于测量数据训练支持向量机(SVM)分类器,最终实现了纸张种类和品牌来源的判别.实验精确测量90组纸张灰烬的主要成分数据,按比例随机生成训练集和测试集;在MATLAB实验平台上,利用交互式检验法确定径向基核...     

X射线荧光光谱结合深度学习算法可视化检验食品包装纸

为了实现对案件现场常见食品包装纸的快速分类及认定,提出一种基于X射线荧光光谱(XRF)结合深度学习算法的食品包装纸可视化检验方法.首先,采用XRF检验44个不同来源的食品包装纸样本中的无机元素,并根据主要构成元素的含量,对其进行人工分类和系统聚类分析.其次,分别使用主成分分析和t分布随机邻域嵌入两种降维算法处理数据以检...     

X射线荧光光谱法结合优化k均值检验墨粉的研究

为了构建一种鉴别打印、复印墨粉的模型,采用X射线荧光光谱法进行理论分析和实验验证,对28个常见品牌的墨粉样品的元素含量进行定量测定,获得了样本各主要元素含量数据.在根据有无特定元素初步分为4组后,使用优化k均值算法进行聚类分析,将样本进一步分为了7组,使用优化的k均值算法进行了聚类分析,将样本进一步分为了7组,并使用矩...     

X射线荧光光谱法检验橡胶鞋底的研究

建立一种简便快速、灵敏准确、无损的检验橡胶鞋底物证的分析方法,为侦查破案提供线索、指明方向,为证实犯罪提供科学的依据。利用能量色散型X射线荧光光谱仪,电压为45 kV,电流为40 A,功率为1.8 kW,样品量为1.5 cm1.5 cm,测试时间60 s。对不同品牌、不同种类的40个橡胶鞋底样品中的无机元素进行定性和半定量分析,并考查了该方法的重现性。依据样品中所含元素的种类及含量的不同,可以对不同品牌、同一品牌不同种类的橡胶鞋底样品进行区分。同时,利用SPSS聚类分析-重心法作为类间定义距离,对橡胶鞋底样品进行分类,样品的聚类效果很好。试验结果表明:利用该方法检验橡胶鞋底样品简便快速、结果准确可靠、重现性好、无需制样且无损检材,可用于公安机关实际办案。     

X射线荧光光谱结合多元线性回归对橡胶鞋底的分类研究

建立一种对橡胶鞋底的分类研究方法.利用X射线荧光光谱仪,在电压为45 kV,电流为40μA,功率为1.8 kW,检测时间为60 s的条件下,对40个不同种类、不同品牌的橡胶鞋底样本进行检验.以鞋的种类作为被解释变量,建立多元线性回归模型,计算得分评级.同时,依据标准化偏相关系数筛选出特征元素.所设计模型可依据元素含量对...     

拉曼光谱结合X射线荧光对口红的分类研究

建立了一种快速检验口红的方法,并利用拉曼光谱技术结合X射线荧光光谱法对28个口红样品进行了分类研究。利用拉曼光谱技术对样品进行分析测试,根据拉曼特征峰的不同可以有效地对其进行分类;利用主成分分析对数据进行处理,降维后的数据可解释全部信息的97.545%,结合Pearson相关性分析,验证了根据拉曼特征峰分类的科学性;结合X射线荧光光谱法对两类样品分组,根据Ca/Ti进行组内区分。结果表明,此方法简便快速、操作简单,且无需特殊的前处理,为公安机关侦查破案提供了一种新思路,在公安实践工作中有广阔的应用前景。     

X射线荧光层析

X射线荧光层析技术是利用内壳层电子跃迁所发出荧光辐射,来测定样品中的元素含量,获取样品内部的结构信息。Wolter型掠入射镜装置的元素灵敏度可以达到100个原子／cm^3,空间分辨率达到微米量级。结合康普顿散射和吸收层析进行成像可使其图像质量得到进一步的提高。而当获得了物体的投影数据以后,可采用各种重建算法来使物体得以准确重现。介绍了几种常用的重建算法,并就其特点进行了比较。     

基于多元统计分析的香烟烟灰XRF快速检验

香烟烟灰是案件现场中重要的物证。为了对香烟烟灰进行快速无损检测,采用多元统计分析方法,利用能量色散型X射线荧光光谱仪对收集到的83个烟灰样品进行了理论分析和实验验证,建立了基于化学计量学的香烟烟灰分类模型。借助聚类分析对样品聚类区分,聚类结果的准确性通过回归分析进行检验;而后采用物质元素作为变量,通过判别分析建立判别分类模型。结果表明,聚类结果良好,回归分析显示聚类分析的类别与各元素可建立良好拟合关系;判别分析得到的分类模型的准确率达到100%,若想对未知香烟烟灰样品进行归类,只需要输入判别模型的相关变量,在判别分布图中会显示出其位置, 就能对样品类别进行归类。此方法简单快速、结果准确可靠,为公安基层实际办案提供了参考。     

多元统计分析在外语教学质量评价中的应用

为了更加客观地对大学外语课堂教学进行评价,使用多元统计分析中的主成分分析和因子分析法建立了课堂教学质量评价模型,构建了以每个主因子的方差贡献率作为权重的综合评价函数,对教师课堂教学质量进行综合评价排名。以某高校8位外语教师课堂教学质量评价数据进行实例验证,并与其原始排名进行对比,结果显示使用多元统计分析法评价外语课堂教学质量更客观、更合理。     

多元统计分析方法在各向异性材料电子能量损失谱中的应用

电子结构可以通过电子能量损失谱（EEIS）的近边精细结构（Near Edge Structure）来测量。在各向异性材料中，不同的选择则决定了具有不同对称性的电子跃迁过程在改变谱接收条件时可能处于不同程度的激发状态，从而造成精细结构上的差异。如何从这些差异分析中得到与其相关的电子结构的对称性？这个问题的解决对于各向异性材料的电子结构及其相关性能的研究是非常重要的。本文提出通过多元统计分析方法（Multivariate Statistical Analysis）处理系列实验谱线，从而确定电子结构的对称性信息。     

RF calibration of on-chip DfT chain by DC stimuli and statistical multivariate regression technique

The problem of parameter variability in RF and analog circuits is escalating with CMOS scaling. Consequently every RF chip produced in nano-meter CMOS technologies needs to be tested. On-chip Design for Testability (DfT) features, which are meant to reduce test time and cost also suffer from parameter variability. Therefore, RF calibration of all on-chip test structures is mandatory. In this paper, Artificial Neural Networks (ANN) are employed as a multivariate regression technique to architect a RF calibration scheme for DfT chain using DC- instead of RF (GHz) stimuli. The use of DC stimuli relaxes the package design and on-chip routing that results in test cost reduction. A DfT circuit (RF detector, Test-ADC, Test-DAC and multiplexers) designed in 65 nm CMOS is used to demonstrate the proposed calibration scheme. The simulation results show that the cumulative variation in a DfT circuit due to process and mismatch can be estimated and successfully calibrated, i.e. 25% error due to process variation in DfT circuit can be reduced to 2.5% provided the input test stimuli is large in magnitude. This reduction in error makes parametric tests feasible to classify the bad and good dies especially before expensive RF packaging.     

Multivariate statistical methods for modeling and analysis of wafer probe test data

Probe testing following wafer fabrication can produce extremely large amounts of data, which is often used to inspect a final product to determine if the product meets specifications. This data can be further utilized in studying the effects of the wafer fabrication process on the quality or yield of the wafers. Relationships among the parameters may provide valuable process information that can improve future production. This paper compares many methods of using the probe test data to determine the cause of low yield wafers. The methods discussed include two classes of traditional multivariate statistical methods, clustering and principal component methods and regression-based methods. These traditional methods are compared to a classification and regression tree (CART) method. The results for each method are presented. CART adequately fits the data and provides a "recipe" for avoiding low yield wafers and because CART is distribution-free there are no assumptions about the distributional properties of the data. CART is strongly recommended for analyzing wafer probe data.     

智能组卷的HSK自适应分级考试系统

在自适应分级的对外汉语考试系统(HSK)上提出了一种具有知识点最大覆盖性质的组卷算法。该算法把对知识点的覆盖、题型均衡化、自适应难度作为主要控制目标。当开始测试时,测试者可以使用系统的缺省等级,也可以自选等级,系统将依据指定的等级采用具有自适应功能的最大覆盖算法从题库中合理抽取试题组成试卷用于汉语水平测试。对比实验表明,具有最大覆盖性质的自适应试题抽取算法,对考生汉语能力的评价更为客观。     

试卷整体难度控制的平衡策略组卷算法

叙述了试卷难度的一种评估指标体系,讨论了几种组卷算法,提出了一种基于平衡策略的试题库组卷算法,该算法以题型、掌握要求等为约束条件对试题库进行小集合划分,根据试卷的整体难度给出各种题型难度系数的平衡点,并调整各类题型的难度系数向对应的平衡点逼近,以达到对试卷整体难度的控制,通过程序验证,该算法以较高的组卷效率实现了对试卷难度的控制.     

结合改进DBSCAN和统计滤波的单光子去噪算法

为了解决光子计数激光雷达探测数据中噪声点云过多的问题,采用结合基于密度的噪声空间聚类应用算法(DBSCAN)和统计滤波算法的单光子点云去噪方法,以美国国家航空航天局提供的多波束试验激光雷达实际飞行数据为实验数据,通过k维树求取点云密度进行粗去噪,然后运用改进DBSCAN算法和统计滤波算法进行精去噪,进行了理论分析和实验...