A promising approach to conductive patterns with high efficiency for flexible electronics

A promising approach for conductive patterns with high efficiency for flexible electronics was developed by direct-writing, silver(I) solution (silver nitrate, acetate silver, etc.) with no solid particles as a conductive ink, conductive pen as a writing implement, and polyimide (PI) film as a substrate. The physical properties of the conductive ink were investigated by a dynamic contact angle system, ubbelohde viscometer and surface tension instrument. Conductive properties of silver ink film were investigated by 4-point probe, scanning electron microscope (SEM) and surface profilometer. It is demonstrated how the design of solvent composition in conductive ink affects surface morphology, and conductivity of silver ink films. It can be obtained that conductive patterns drawn on PI substrate not only have good mechanical/electrical fatigue properties, but also have low resistivity. Especially, when the sintering condition is 200 °C for 60 min, the resistivity can be down to 6.6 μΩ cm, 4.25 times the silver bulk resistivity.     

基于三维荧光光谱结合二维线性判别分析的油类识别方法的研究

油类污染严重威胁到自然环境及人类健康.因此,识别和处理油类污染非常重要.由于三维荧光光谱能够表征石油的荧光特征,故一般利用三维荧光光谱法检测溶液中存在的油类污染物.但油类的三维荧光光谱数据维度较高且直接分析的难度较大,因此可以利用数据降维方法提取原始油类样本的光谱特征,并利用所得到的光谱特征对样本进行识别.基于此,利用...     

太赫兹时域光谱结合主成分分析线性判别和支持向量机用于大黄样品鉴定

太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)结合主成分分析-线性判别分析(PCA-LDA)和支持向量机(SVM)用于正品大黄样品的鉴定。在时域测量41个大黄样品的太赫兹时域透射光谱,然后将这些时域信号转换成频域的吸收系数系数。根据样本的吸收系数建立了主成分分析-线性判别分析和支持向量机的定性分类模型,并对正品和非正品大黄样本的分类模型进行了交叉验证。模型的预测能力和稳定性使用自助拉丁配分进行评价,使用50次自助拉丁配分,配分数为4。使用主成分分析-线性判别分析和支持向量机均得到了满意的结果。提出的方法证明是一种方便、无污染、准确和无需化学处理的鉴定大黄样本的方法。该文提出的步骤可以应用于其他中草药分类和生产的质量控制。     

主成分分析排序和模糊线性判别分析的生菜近红外光谱分类

贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为此,在当地超市购买60份新鲜生菜样品,存放于冰箱中待用。首先,通过AntarisⅡ近红外光谱检测仪采集生菜样品的近红外光谱数据,每隔12小时检测一次,每个样本检测重复三次,并取三次平均值作为实验数据。其次,利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的冗余信息。为了进一步去除近红外光谱中的无用信息以及简化随后的数据分类过程,分别运用主成分分析(PCA)和排序主成分分析(PCA Sort)。其中,PCA Sort通过改进对主成分的排序方法能提高分类准确率,同时便于模糊线性鉴别分析(FLDA)进一步提取特征。PCA和PCA Sort的计算仅运用了前15个主成分(能充分反映光谱的主要信息)。最后,利用模糊线性鉴别分析算法(FLDA)和K近邻算法(KNN)进一步分类所得的低维数据。基于PCA和KNN算法的模型鉴别准确率达到43%,而基于PCA, FLDA和KNN算法的模型鉴别准确...     

近红外光谱的不同产地柑橘无损鉴别方法

柑橘是世界第一大水果。不同产地的柑橘内部品质和价格有所不同,但其外观差别较小,外行人较难通过肉眼实现准确鉴别分析。DNA标记法与仪器分析操作复杂、成本较高,且对样品具有破坏性,无法实现快速无损分析,影响了产品的二次销售。近红外光谱技术是一种快速无损的新型检测手段,可以用于不同产地农产品的鉴别分析。由于柑橘皮对光谱的干扰较大,导致现阶段柑橘产地无损鉴别研究匮乏。此外柑橘体积较大,因此需要对光谱采样点进行优化。为此,基于近红外光谱技术与化学计量学方法,提出了一种用于不同产地柑橘无损鉴别的新方法。使用近红外光谱仪得到了120个来自云南、湖南、广西武鸣、广西来宾的沃柑漫反射光谱数据。采用单一和组合光谱预处理方式以消除光谱中的多种干扰;采用主成分分析方法对数据进行降维处理,并以此作为输入值结合Fisher线性判别分析方法构建柑橘产地鉴别模型,并与主成分分析模型进行对比。此外,考察了不同光谱采样位置（赤道线4个采集点、果梗部以及果顶部）对结果的影响。结果表明：主成分分析方法结合优化光谱预处理的方法不能实现不同产地柑橘的准确鉴别分析,最优鉴别率仅为5%;而采用主成分分析-Fisher线性判别分析方法,利用赤道线4个点的平均光谱结合去偏置校正或多元散射校正预处理方法可实现不同产地柑橘的100%鉴别分析;采用主成分分析-Fisher线性判别分析对6个点的平均光谱数据进行处理时,采用原始光谱便可实现不同产地柑橘的100%鉴别分析。为此,通过对光谱预处理方法以及光谱采集点的优化,利用主成分分析-Fisher线性判别分析方法即可建立准确的柑橘产地鉴别模型,为不同产地柑橘的快速鉴别提供了新途径,为后续各种柑橘类水果的鉴别分析提供了参考。     

基于广义判别分析的光谱分类

提出了基于广义判别分析(generalized discriminant analysis, GDA)方法对恒星(Star)、星系(Galaxy)和类星体(Quasars)的光谱进行分类。广义判别分析将核技巧与Fisher判别分析结合起来,通过非线性映射将样本集映射到高维特征空间F,在F空间中进行线性判别分析。实验对比了LDA, GDA, PCA, KPCA算法对于恒星、星系和类星体的光谱分类性能。结果表明基于GDA的算法对于这3种类型光谱的分类正确率最高,LDA次之;尽管KPCA也是一种基于核的方法,但是选择主成分个数较少时效果较差,甚至低于LDA;基于PCA的分类效果最差。     

共焦显微拉曼光谱深度剖析法在笔迹鉴定中的应用

利用共焦显微拉曼光谱纵向扫描采样手段,发展了一种深度剖析光谱方法在法庭科学领域的新应用,并将此方法具体运用到了书写笔迹与印章印泥的鉴定,在纵向上区分笔迹和印泥的空间位置上取得了很好效果。该方法具有快速、简便、灵敏度高、对样品无损伤等优点。     

基于拉曼光谱和多元统计学研究蓝色中性笔油墨

拉曼光谱作为一种无损检验的技术手段,近年来广泛用于文件检验领域中的书写材料种类检验。本实验采集了市面上收集到的28支蓝色中性笔油墨的拉曼光谱图,结合化学计量学中的相似度分析法和主成分分析法对谱图进行了分析,两种分析方法得到的分类结果基本一致,采用两种方法可以将28支蓝色中性笔油墨分为五类。实验结果表明,将拉曼光谱法得到的数据结合化学计量学分析方法进行数据分析,比直接比较谱图得到的分类结果更加客观、准确。     

On the examination of raw,pasteurized, powdered,and adulterated milk samples and their multivariate classification: applications in food and forensic science

Abstract

In the present study, we have utilized attenuated total reflectance Fourier transform infrared spectroscopy for the examination of raw, pasteurized and adulterated milk samples. Principal component analysis and discriminant analysis have been applied for discrimination and classification purposes. According to the observations and the model of “goodness of fit”, the obtained results explain 100% of the original classification of the dataset and leave one out cross-validation provides 93.74% of accurate classification.     

高效液相色谱法鉴定蓝色圆珠笔油墨字迹的书写时间

由圆珠笔油墨形成的契约、合同、收据和借条等可疑文件的真伪及形成时间的鉴定是目前法庭科学实验室经常遇到的问题, 因此建立一种简便、灵敏和准确的检验圆珠笔油墨字迹色痕的异同及形成时间的方法是十分必要的。文章介绍了一种可以检验圆珠笔油墨的种类及形成时间的方法。这种方法是依据高效液相色谱法分析圆珠笔油墨中染料的种类及染料随时间的变化关系来确定圆珠笔油墨字迹的异同及书写时间,染料随时间的变化可以通过相应的色谱峰的峰面积比计算而得。     

红外显微系统在法庭科学领域中的最新应用

结合实例综述红外显微技术在法庭科学中的最新应用。包括使用ATR,金刚石池和智能机械手等附件以及透射,反射和ATR等检测模式,对油漆,纤维,染料,塑料,橡胶,油墨,药物和毒品等物证进行分析。     

基于可见-近红外光谱的制动液品牌鉴别方法研究

提出了一种基于可见-近红外光谱分析技术快速鉴别汽车制动液品牌的新方法。采用美国ASD公司的便携式光谱仪对五种不同品牌的制动液进行光谱分析,各获取60个样本数据。采用平均平滑法和标准归一化方法对样本数据进行预处理,再对光谱数据进行主成分分析,建立第一主成分和第二主成分的二维散点图,表明不同品牌制动液具有较好的聚类特性。将前6个主成分作为输入量,制动液品牌作为输出量,建立了基于逐步判别分析法的鉴别模型。随机抽取225个样本用于建模,余下的75个样本用于模型验证。试验结果表明验证准确率达到94.67%,说明所提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为制动液品牌的快速鉴别提供了一种新方法。