基于线性最小二乘支持向量机的光谱端元选择算法

光谱端元选择是高光谱数据解混分析的重要前提。在各种端元选择算法中,N-FINDR算法因其自动性和高效性受到广泛欢迎。然而,该算法需要进行数据降维预处理,且包含大量的体积计算导致该算法的运算速度较慢,限制了该算法的应用。为此提出基于线性最小二乘支持向量机的N-FINDR改进算法,该算法无需降维预处理,且采用低复杂度的距离尺度代替复杂的体积尺度来加速算法。此外还提出对野值点施加有效控制以赋予算法鲁棒性,以及利用像素预排序方法来降低算法的迭代次数。实验结果表明,基于线性最小二乘支持向量机的改进N-FINDR算法在保证选择效果的前提下复杂度大大降低,鲁棒性方法和像素预排序方法则进一步提高了算法的选择效果和选择速度。     

改进粒子群优化算法的高光谱波段选择

高光谱图像具有数百个连续、狭窄的光谱带,光谱范围跨越可见光到红外光,可提供地物的精细光谱属性,对于地物材质和属性的识别分类具有重要应用价值.针对感兴趣目标选择有限的光谱波段进行传输和处理,对于提升高光谱数据处理时效性、以及设计面向特定应用的实用化光谱仪都具有重要意义.而如何结合目标特征选择最优波段成为在提升处理效率的同...     

空-谱二维蚁群组合优化SVM的高光谱图像分类

提出了一种空-谱二维特征蚁群组合优化支持向量机的高光谱图像分类算法。利用两类蚁群分别在光谱维空间和样本分布空间交替搜索最大类间距波段组合和异质样本,提取最优特征波段,降低了高光谱的波段信息冗余,去除训练样本中的异质样本,优化了训练样本特征空间分布。将蚁群组合优化后的高光谱图像和训练样本应用到支持向量机(SVM)分类器中,扩大了特征空间类间距,提高了SVM算法的分类精度。实验表明该算法总分类精度达95.45%,Kappa系数0.925 2,是一种分类精度较高的高光谱图像分类方法。     

核覆盖算法在光谱分类问题中的研究

针对光谱分类,提出了一种基于核技巧的覆盖算法——核覆盖算法。该算法将核技巧与覆盖算法相结合,并在特征空间中抽取支持向量。实验表明核覆盖算法在光谱分类中的精度与SVM相差不大,但是它只涉及距离的计算,不必象SVM那样求解二次规划问题,对于核宽的选择也不象SVM那样非常敏感。核覆盖算法与覆盖算法相比分类性能相当,它的优势在于引入的非线性映射Φ改变了样本集在特征空间中之间的距离关系,使得核覆盖算法得到的支持向量个数大大少于覆盖算法。     

近红外光谱结合灰狼算法优化支持向量机实现烟叶产地快速鉴别

烟草是一种成分复杂的天然植物,地理位置、生长条件等外界因素直接影响着烟叶的品质;我国烟叶种植范围十分广泛,每个产区种植的烟叶都有其独特的风格特征,不同产区的烟叶配比对卷烟的质量起着决定性的作用。为实现烟叶产地准确、快速判别,基于近红外光谱(NIRS),采用灰狼算法(GWO)优化的支持向量机(SVM)算法实现烟叶产地鉴别分类。以8个产地的824个烟叶样本为研究对象,基于x-y距离样本集划分(SPXY)方法得到校正集617个和验证集207个样品。首先应用最佳波长筛选方法,如竞争自适应加权采样(CARS)和随机青蛙(RF)算法减少光谱冗余信息,最终从1 609个变量中分别获得141和534个与产地相关的重要变量,并以此输入SVM作为建模数据,接下来在相同搜索范围内比较了粒子群优化算法(PSO)、遗传算法(GA)和GWO对SVM分类模型的优化效果。结果表明,经RF筛选后的光谱变量较CARS具有更好的产地建模性能,其中RF-GWO-SVM对8个产地烟叶的整体判别正确率达到了96.62%,相较于RF-PSO-SVM和RF-GA-SVM正确率更高。同时,RF-GWO-SVM的运行时间分别比RF-PS...     

基于三维荧光光谱和PSO-SVM对胭脂红含量的测定

胭脂红是一种应用广泛的食品色素，在各种食品、饮料的添加剂里都有它的身影，过量食用人工合成色素会严重危害健康。食物中色素一般都是多种联用，各种色素之间会相互产生干扰，这加大了对食品中色素检测的难度，模拟食品中多种色素共存的环境，采用荧光光谱技术，结合PSO-SVM算法，建立一种测定混合溶液中胭脂红含量的方法。从试剂公司购买胭脂红和苋菜红固体粉末，选择胭脂红为待检测色素，苋菜红为干扰色素，配成不同浓度的胭脂红单色溶液以及加入苋菜红后的混合溶液样本，其中胭脂红的浓度在0.1~30 μg·mL-1之间，干扰色素苋菜红的浓度在0.1~10 μg·mL-1之间随意添加。运用Edinburgh Instruments 公司生产的FS920稳态荧光光谱仪, 测得胭脂红单色溶液与加入苋菜红后混合溶液的荧光光谱图，分析得到胭脂红的最佳激发波长为λ_ex＝326 nm，最佳发射波长为λ_em＝430 nm。各选取6组不同浓度的单色样本以及混合色素样本，其中，胭脂红的物质浓度同为3，4，5，6，7和8 μg·mL-1，苋菜红的物质浓度都定在2 μg·mL-1。观察6组样本在激发波长λ_ex=326 nm时的发射光谱和荧光强度的关系。单色样本中，胭脂红浓度与荧光强度线性关系良好；而在混合溶液中，随着胭脂红浓度的增加，荧光强度呈现出先降后增再降的过程，光谱线型、强度与各组分浓度间存在复杂的非线性关系，得以证明混合溶液的荧光光谱并不是由各组分光谱简单的叠加，而是在吸收光谱的过程中，胭脂红溶液与苋菜红溶液存在竞争和相互影响。配取25组胭脂红、苋菜红混合溶液，从中选择7个作为预测样本，其余18组作为训练样本。7 个预测样本中胭脂红的浓度分别为 1.0，2.0，4.0，6.0，9.0，12和15 μg·mL-1，干扰物质苋菜红的物质浓度在0.1~10 μg·mL-1之间。选择各组样本在最佳激发波长λ_ex＝326 nm 下对应的荧光强度，作为检测模型的输入，以胭脂红的预测浓度作为输出。对PSO参数初始化设置后，训练输出SVM的最佳参数c和g，将所得的最佳参数输入PSO-SVM模型, 得到7组预测样本的浓度预测结果分别为：1.146 9，1.860 6，3.854 4，6.146 9，9.133 8，11.857 6和14.859 8 μg·mL-1。分析PSO-SVM的预测结果，得到胭脂红平均回收率为100.84%，预测均方根误差(RMSEP)为1.03×10-4，模型输出与真实值之间的相关系数是0.999。在同等条件下，采用误差逆向传播算法(BP)预测得到的7组样本浓度分别为：1.140 1，2.139 8，3.188 2，6.436 2，8.882 7，11.860 1和12.664 3 μg·mL-1，其平均回收率为98.56%，均方根误差为4.65×10-3，输出值与真实值之间的相关系数为0.972。与误差逆向传播算法(BP)的预测结果相比较，PSO-SVM 相关系数高出2.7%，平均回收率高出0.6%，均方根误差降低了将近一个数量级。分析结果表明，通过荧光光谱技术与PSO-SVM相结合的方法，能够有效的避开干扰色素的影响，准确的测定混合溶液中胭脂红的含量，并且效果相比较于BP更加理想。     

改进粒子群算法优化支持向量机在故障诊断中的应用研究

支持向量机(SVM)作为当前新型的机器学习方式,凭借解决小样本问题、高维问题和局部极值问题等方面的优越性,在当前故障诊断方面有突出的表现;文章根据对支持向量机的研究,发现其在分类模型参数选择上存在困难,为此,提出利用改进粒子群算法优化的办法,解决粒子群前期收敛速度过快导致后期容易优化不均的现象;通过粒子群算法优化与支持向量机分类模型结合,以轴承故障检测和诊断为例,分析次方法的优越性和提高支持向量机在故障诊断过程中的精准度;通过实际检测得出,这种算法优化的方法改进的支持向量机对于聚类性较差的故障分类具有很好的诊断功能。     

分段式线性拟合校正拉曼光谱基线漂移

基线漂移是目前光谱仪收集拉曼光谱时难以避免的现象,基线校正是光谱数据处理中一个不可或缺的重要步骤。针对传统的基于多项式拟合的基线校正方法存在的不足,本工作采用线性拟合的方法分段拟合背景基线,与计算机相结合,实现快速、准确、自动的基线校正;经聚苯乙烯小球、红细胞和酿酒酵母等多批次拉曼光谱数据处理的验证,表明该改进方法可以有效地对拉曼光谱进行基线校正,为进一步分析光谱数据提供更准确的信息,是一种可行的基线校正方法。     

分段线性序列的重采样

为了避免基于有限更新率的连续域信号采样涉及复杂的运算问题,认真研究分段线性序列特点,提出一种在离散域进行信号参量提取的方法,称之为序列重采样.给出了有限长序列更新率定义,总结出一种适合简单分段线性序列的参量提取算法——试探法,将之推广到一般分段线性序列.不需要事先知道更新率的数量,也不需要在连续域进行运算,从采样后的序列中直接检测信号更新点和更新参量,从而实现信号采样.对所提出的算法进行了仿真,结果表明该算法是有效的.     

黄河口海域悬浮物浓度Landsat8 OLI分段线性反演

黄河每年输送大量泥沙进入渤海。研究黄河口海域悬浮物浓度,对于黄河输沙以及周边海域的环境监测具有重要意义。利用2011年夏、冬两季实测遥感反射率以及同步测量悬浮物浓度数据,开展了黄河口海域悬浮物浓度分段线性反演研究。结果表明,不同浓度范围下,悬浮物浓度反演的敏感波段不同;浓度小于等于50 mg·L-1(≤50 mg·L-1),敏感比值波段为(600~700 nm)/(400~600 nm),浓度高于50 mg·L-1(＞50 mg·L-1),敏感比值波段为(750~900 nm)/(420~720 nm),Landsat8 OLI的对应组合方式分别为B4/B2和B5/B3;根据上述浓度分段范围分别建立线性模型,其精度R2,RMSE和APD分别为0.873 5,4.08 mg·L-1和22.81%(≤50 mg·L-1),以及0.969 3,102.96 mg·L-1和17.51%(＞50 mg·L-1),整个浓度下三个精度参数分别为0.975 3,67.03 mg·L-1和20.45%,均优于常用单一模型在分段和整体浓度下的相应参数,且具有良好的稳定性。分段线性模型,更适合浓度变化大的黄河口海域悬浮物浓度反演。     

A New Piecewise Approach for Nonuniformity Correction in IRFPA

Considering different detector in IRFPA has different nonlinear response characteristic, a novel piecewise linear connection scheme for nonuniformity correction in IRFPA is proposed in this paper. Comparing to the widely used piecewise linear correction, the proposed scheme tries to find the n-segment piecewise straight-line which strives for going near (not always through) all available calibration points, rather than just passes through some n + 1 calibration points. Since each detector's output is corrected to the expected correction value as near as possible, the new scheme can achieve better NUC performance within the whole calibration range than that of the old one. The comparison experiment with simulated data and real IRFPA infrared data shows that the performance of this approach is more perfect than that of the old piecewise linear algorithm.     

Simultaneous Maximum Likelihood Estimation for Piecewise Linear Instrumental Variable Models

Analysis of instrumental variables is an effective approach to dealing with endogenous variables and unmeasured confounding issue in causal inference. We propose using the piecewise linear model to fit the relationship between the continuous instrumental variable and the continuous explanatory variable, as well as the relationship between the continuous explanatory variable and the outcome variable, which generalizes the traditional linear instrumental variable models. The two-stage least square and limited information maximum likelihood methods are used for the simultaneous estimation of the regression coefficients and the threshold parameters. Furthermore, we study the limiting distribution of the estimators in the correctly specified and misspecified models and provide a robust estimation of the variance-covariance matrix. We illustrate the finite sample properties of the estimation in terms of the Monte Carlo biases, standard errors, and coverage probabilities via the simulated data. Our proposed model is applied to an education-salary data, which investigates the causal effect of children’s years of schooling on estimated hourly wage with father’s years of schooling as the instrumental variable.     

一种新的多元校正模型分子光谱传递方法

无论是近红外还是红外光谱,多元校正模型的传递问题都尚未解决。为了实现模型和光谱的传递,提出了一种改进的PDS算法——SA-PDS算法,论方法通过PDS算法进行模型传递,使用光谱间的夹角大小作为判定准则来选择传递参数,使得模型传递过程不受到样品性质参考值的影响,也不再依赖于模型,并且可以双向传递。该方法分别通过在近红外数据和中红外数据中应用来证明模型传递的可行性,实验收集烟叶样本测得其近红外光谱,沥青样本测得其中红外光谱,将烟叶总糖会计师和沥青蜡含量作为模型预测对象。使用光谱夹角作为PDS参数选择标准与使用预测标准偏差作为判定准则相比,实验表明：对于近红外光谱的从机向主机的传递,其验证集预测精密度RMSEP从5.257 4降低至1.337 1,优于RMSEP(1.350 3)方法,预测偏差也同样被改善。对于中红外光谱从机向主机的传递,新方法验证集预测精密度RMSEP从0.525 1降低至0.186 9,优于RMSEP(0.219)方法。主机向从机的传递也取得了满意的传递结果。     

Symbolic Dynamics of the Piecewise Linear Standard Map

The symbolic dynamics of the sawtooth map is extended to the dissipative piecewise linear standard map. The ordering rules of foliations are derived, and the admissibility condition for allowed symbolic sequences is obtained. A symbolic analysis is given for invariant circles of the piecewise linear standard map without dissipation.     

Quantum Linear System Algorithm for General Matrices in System Identification

Solving linear systems of equations is one of the most common and basic problems in classical identification systems. Given a coefficient matrix A and a vector b, the ultimate task is to find the solution x such that Ax=b. Based on the technique of the singular value estimation, the paper proposes a modified quantum scheme to obtain the quantum state |x〉 corresponding to the solution of the linear system of equations in O(κ2rpolylog(mn)/ϵ) time for a general m×n dimensional A, which is superior to existing quantum algorithms, where κ is the condition number, r is the rank of matrix A and ϵ is the precision parameter. Meanwhile, we also design a quantum circuit for the homogeneous linear equations and achieve an exponential improvement. The coefficient matrix A in our scheme is a sparsity-independent and non-square matrix, which can be applied in more general situations. Our research provides a universal quantum linear system solver and can enrich the research scope of quantum computation.     

线性多烯分子的共振拉曼光谱

线性多烯分子是重要的光电材料,它还具有光采集、 光防护、 防癌、 抗癌功能,也是物理学、 化学理论研究的理想分子。 共振拉曼光谱是研究线性多烯分子最有力的工具。 本文总结了线性多烯分子共振拉曼光谱的特征及其与分子结构的关系,包括：电子光谱(紫外-可见吸收光谱)、 拉曼光谱的性质及与外场的关系;电子能隙对碳碳原子振动的调制作用;给出几个实验结果：温度降低、 溶剂密度增加、 溶液浓度降低等会使线性多烯分子结构有序增加,π电子能隙减小,使紫外-可见吸收光谱红移;π电子离域扩展,有效共轭长度增加,拉曼活性提高,拉曼光谱红移,拉曼截面增加。 振幅模型是研究线性多烯分子较理想的模型。