土壤金属元素近红外光谱定量校正模型适应性初步研究

为研究土壤金属元素近红外光谱定量校正模型适应性,采用近红外光谱结合偏最小二乘算法,针对风干土壤中的K,As,Hg,Cu,Zn,Pb,Cr,Cd元素,在剔除异常值后,建立定量校正模型;并对风干、烘干处理的外部验证集样品分别预测上述元素含量。结果表明,风干外部验证集样品的预测值-参考值相关系数皆大于相应烘干外部验证集样品的预测值-参考值相关系数;风干外部验证集各元素的预测值-参考值均具有显著的相关关系,烘干外部验证集中K,Hg,Cr的预测值-参考值之间不具有显著的相关关系。对土壤金属元素近红外光谱定量校正模型的适应性进行了初步研究,可为土壤中金属元素快速定量监测方法以及农产品产地环境监测等提供一定的参考。     

ZnO单晶的微区光致发光特性研究

ZnO单晶材料以其优良的综合性能在光电子器件方面掀起了研究热潮,因此对ZnO单晶的研究具有重要的理论和实践意义。采用激光辐照的方式,对ZnO单晶进行了光致发光(photoluminescence, PL)光谱实验,分析研究了ZnO单晶在不同温度(低温)和不同激光能量强度照射下其光致发光特性。研究结果表明,ZnO单晶内存在少量杂质及表面氧缺陷,这些结构对其发光特性有一定的影响;在低温条件下,ZnO单晶具有良好的发光特性,且随着温度的提高,发光光谱峰的位置会向长波长方向移动,但强度会减小;当激光光源的强度增大,ZnO单晶的PL发射光谱的强度也会随之增大,且峰的位置和相对强度不变。结合拉曼(Raman)光谱实验,从分子及原子振动、转动类型验证了纤锌矿ZnO单晶的六方晶系结构;配合X射线衍射(X-ray diffraction, XRD)技术,得出ZnO单晶良好的结晶特性以及晶轴取向。     

巡天光谱中拼接异常光谱的自动检测和异常分级方法

拼接异常是光谱在红蓝两端拼接区域表现出的光谱连续性差的一种现象。在LAMOST的光谱处理中,仪器的稳定性、观测条件以及获得的响应函数等问题都是造成拼接异常的原因。光谱拼接是否正常对于光谱发布等后续工作的质量有重要影响。提出一种拼接异常光谱的自动检测方法,有效地提高了工作效率。该研究可以为LAMOST数据提供一个自动的标记,来评价拼接质量,也可以为用户提供一个使用数据时的选择。该方法首先将待测光谱进行流量归一化、去除钠线等预处理,并将其分为红蓝两端;然后对红蓝两端分别进行拟合;最后对两条拟合曲线,选取一系列等波长间隔的点,计算在这些点处的流量差值,得到所有流量差值的均值,标准差,并且计算两条曲线积分面积的差值;基于上述统计量,提出了一个判断光谱是否异常及其异常程度的评价函数。大量的实验证明,该方法具有良好的拼接异常光谱检测效果。     

高光谱成像技术在彩绘文物分析中的研究综述

彩绘文物是文化遗产研究的重要内容之一。目前,许多的化学、光谱以及数字成像等分析技术应用于彩绘文物研究中,其中,高光谱成像技术集光谱分析与成像技术为一体,具有无损、快速成像以及"图谱合一"的特点。其技术特点使得高光谱成像技术在非接触、无样本的条件下对彩绘文物进行无损研究,既可以获得彩绘文物的整体形貌特征,还可以深入分析彩绘文物的光谱特征,是高光谱成像技术相比于其他彩绘文物研究方法的独特优势。利用高光谱成像技术研究彩绘文物分为数据采集、数据分析以及数据应用三步,其中数据分析与数据应用是研究的主要内容。通过对高光谱成像技术在彩绘文物中的相关研究成果进行总结归纳,其数据处理方法主要包括高光谱数据降维、光谱特征参量化、光谱解混合以及分类方法四个方面,并分别描述了四类处理方法的主要功能、常用方法和已有案例。从具体应用方向上,可归纳为视觉增强、隐含信息挖掘、保护监测和颜料分析四类,具体描述了四类应用方向所涵盖的内容以及所解决的问题。最后对相关研究中存在的挑战和发展前景进行了总结和展望。     

稀疏降噪自编码结合高斯过程的近红外光谱药品鉴别方法

提出一种稀疏降噪自编码结合高斯过程的近红外光谱药品鉴别方法。首先对近红外光谱数据进行小波变换以消除基线漂移,然后用稀疏降噪自编码(SDAE)网络提取光谱特征并降维表示,最后采用高斯过程(GP)进行二分类,其中GP选用光谱混合(SM)核函数作为协方差函数,记此分类网络为wSDAG_SM。自编码网络具有很强的模型表示能力,高斯过程分类器在处理小样本数据时具有优势。wSDAG_SM网络通过稀疏降噪自编码学习得到维数更低但更有价值的特征来表示输入数据,同时将具有很好表达力的光谱混合核作为高斯过程的协方差函数,有利于更准确的光谱数据分类。以琥乙红霉素及其他药品的近红外光谱为实验数据,将该方法与经过墨西哥帽小波变换的BP神经网络(wBP)、支持向量机(wSVM), SDAE结合Logistic二分类(wSDAL)、SDAE结合采用平方指数(SE)协方差核的GP二分类(wSDAG_SE),以及未采用小波变换的SDAG_SM网络等方法进行对比。实验结果表明,对光谱数据进行墨西哥帽小波变换预处理能有效提升SDAG_SM网络的分类准确率和稳定性。wSDAG_SM方法无论从分类准确率还是分类结果稳定性方面,都优于其他分类器。     

高光谱成像的油菜和杂草分类方法

利用高光谱成像技术结合化学计量学方法对油菜中的杂草进行分类识别。采用近红外高光谱技术,通过正态变量变换(SNV)、去趋势化(De-trending)、多元散射校正(MSC)、移动平均平滑法(MA)、多项式卷积平滑法(SG)、基线校正(baseline)及归一化(normalize)算法对光谱数据进行预处理,采用主成分载荷(PCA loadings)、载荷系数法(x-LW)、回归系数法(RC)、连续投影算法(SPA)分别进行特征波长提取,采用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)建立分类模型。结果表明,基于De-trending 预处理,通过PCA loadings,x-loading weights及SPA特征波长提取方法,基于极限学习机ELM算法建立的模型取得了最优的分类效果,建模集和预测集的分类精度均达到100%,另引入平均分类精度的指标,发现不同试验时间下,模型分类精度变化不大,表明应用近红外高光谱成像技术对油菜和杂草进行分类是可行的。     

CeO2/NaY催化剂的氧合及其催化氧化脱硫性能

采用等体积浸渍法制备了一系列CeO₂/NaY催化剂,重点考察了焙烧温度和铈负载量对催化剂活性组分结构及性能的影响。通过拉曼（Raman）光谱、X射线衍射（XRD）、低温N₂吸附-脱附（BET）、高分辨透射电子显微镜（HR-TEM）以及氢气程序升温还原（H₂-TPR）等技术对催化剂的结构、形貌和化学性能进行了表征分析。结果表明,焙烧温度与铈负载量对于铈物种在分子筛载体表面及孔道内的分散形态和与载体的相互作用有着重要影响,进而影响催化剂中铈物种的氧合性能与氧化脱硫性能。在常温常压下的氧合性能测试,催化剂最大储氧量为每克催化剂1.44 mmol O₂。在反应温度100 ℃,催化剂用量0.20 g,以正辛烷为溶剂二苯并噻吩初始浓度为500 μg·g^-1的模拟油样20 mL,氧气流量为50 mL·min^-1的条件下,反应240 min二苯并噻吩转化率可达90.10%,二苯并噻吩被氧化为二苯并噻吩砜。因此,发展稀土改性分子筛催化剂,应用于以分子氧为氧化剂的油品氧化深度脱硫,对探究绿色高效的油品氧化脱硫技术具有积极意义。     

石墨烯氧化过程中的热分析-质谱以及脉冲热分析方法研究

本文由氧化石墨烯通过水热法制备直接获得石墨烯。采用热重-差热分析方法检测了石墨烯受热过程中的质量变化和氧化温度。利用热分析-质谱联用技术在400-650 ℃温度区间得到了水和二氧化碳正离子质谱峰,这说明石墨烯氧化过程中的质量损失是由羟基水和二氧化碳脱除造成的。同时,还采用非等温热分析动力学方法,利用5、10、15 ℃·min^-1三种不同升温速率获得了石墨烯材料在空气气氛下的热分析动力学参数。通过Kissinger方法计算出石墨烯氧化过程中的活化能（E_a）和指前因子的对数（lg（A/s^-1））分别为155.11 kJ·mol^-1和6.90。利用Ozawa-Flynn-Wall （FWO）方法还建立了活化能和指前因子与反应转化率之间的关系。基于以上研究结果,本工作将对石墨烯在热界面、导热和先进复合材料等领域的应用提供参考价值。     

不同失效模式下轴压管状结构的吸能特性比较

圆管、方管等管状结构受轴向的压缩作用,是工程上常见的一种结构受力形式.由于几何尺寸、边界条件和材料特性的不同,管状结构可以发生5种不同的失效模式:渐进屈曲、整体失稳、翻转、膨胀和劈裂.本文综述了近年来管状结构在轴压作用下不同失效模式的理论建模、实验测试和数值仿真研究结果,并对5种失效模式的力学响应、能量吸收特性进行了对比与分析.     

混合无等待流水线干扰管理调度方法研究

针对带分批约束的混合无等待流水加工环境中干扰事件的出现导致初始调度计划发生偏离的问题,研究如何运用干扰管理理论来应对工件变更扰动情况,建立了兼顾最小化工件完工时间加权和指标(初始调度目标)和最小化工件完工滞后时间加权和指标(偏离校正目标)的干扰管理调度模型,提出了双层微粒群优化策略与随机多邻域搜索机制相结合的混合求解算法。数值算例仿真实验结果表明,包含“插入-交换”大概率邻域搜索算子的混合微粒群优化算法求解本文所构建的干扰管理调度模型是有效的。