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傅里叶变换红外光谱通常包含有大量的波长变量点,对其进行定性分析需要建立稳健的、可解释性的分类模型。稀疏线性判别分析(SLDA)是一种较为新颖和有效的机器学习算法,常用于高维度、小样本数据的变量筛选和判别分析,SLDA通过在线性判别分析中引入正则项,使分类器训练过程和变量选择过程同时完成,不同判别方向上载荷系数的稀疏性则增强了模型的可解释性。采集甘肃不同产地的秦艽样本94个,其中麻花秦艽(Gentiana straminea Maxim)30个,黄管秦艽(Gentiana officinalis)28个,大叶秦艽(Gentiana macrophylla Pall)36个,利用傅里叶变换红外光谱法获得所有样本的光谱图。取其中70个样本构成训练集,剩余24个为测试集。使用训练集建立SLDA模型,对2个判别方向上不为0的载荷系数个数进行网格化寻优,得到了最优的参数空间。利用建立的SLDA模型对测试样本进行预测,其分类准确率达到100%,实现了对三种秦艽的快速、准确鉴别。实验结果表明,与PLS-DA方法相比,SLDA模型在分类准确率、稀疏性及可解释性方面均具有一定优势,是一种新颖、有效的光谱定性分析方法。 相似文献
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传统光谱变换与连续小波耦合定量反演潮土有机质含量 总被引:2,自引:0,他引:2
以北京地区的96个潮土土样的有机质含量为研究对象,以传统光谱变换为参照,研究分析传统光谱变换与连续小波的耦合在估测土壤有机质含量的可行性;首先采用传统光谱变换与连续小波处理土壤光谱数据,然后将处理后的光谱数据与土壤有机质含量进行相关性分析,提取敏感波段,并采用偏最小二乘法构建土壤有机质含量估测模型。结果表明:耦合传统光谱变换技术与连续小波技术可大幅提升光谱对有机质含量的敏感性,其相关系数R2最高可达0.714,这表明耦合传统光谱变换技术与连续小波技术可深入挖掘光谱内的有益信息;与传统光谱变换技术相比,基于耦合传统光谱变换技术与连续小波技术构建的模型精度更高,稳定性更好,其中以微分变换构建的模型最优,其R2=0.772,RMSE=0.223,这表明耦合传统光谱变换技术与连续小波技术可有效压制噪声的负面影响,提升光谱的稳定性。 相似文献
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提出了一种基于空气耦合超声波技术的玉米种子虫蛀孔洞颗粒和完好颗粒分类识别方法·首先根据玉米颗粒的弹性模量、泊松比和密度等物理量计算出了玉米颗粒的声速,并根据检测精度需求设定了激励信号频率。然后采用MATLAB对采集的两类种子超声波信号数据进行分析处理,并分析了种子厚度和摆放方位对超声波响应特征的影响。最后建立了K近邻(KNN)、簇类独立软模式法(SIMCA)、Fisher线性判别(LDA)和决策树(DT)识别模型,并对模型性能进行了测试.结果表明;种子孔洞深度、胚部厚度和正反面方位不同,即超声波在种子表面的反射程度不同、在种子中传播声程不同,则起声波信号衰减程度不同,导致接收到信号的幅值不同,且样本点在主成分分析(PCA)特征空间的分布也不同。4种识别模型均可以实现对两类玉米的分类识别,其中KNN模型性能最佳,其对虫蛀孔洞颗粒和完好颗粒的正确识别率分别为98%100%,误差带为2%,0。此结果说明采用空气耦合超声波技术可以实现对玉米种子虫蛀孔洞颗粒的检测。 相似文献
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作为一种有可能作为永久信息存储的材料,合成出一种新的双偶氮材料(BA1)。当样品被波长为532nm的光激发时,几乎大部分BA1分子从反-反态转化到顺-顺态,产生了光致双折射。因此,研究了BA1分子掺杂的PMMA薄膜的光致双折射和透过信号与入射光强度的关系。实验结果表明:透过信号强度随着泵浦光的增强而增强。通过偏振态互相平行(SS)和垂直(SP)的两束偏振光用来研究偏振全息存储,结果表明SP光栅形成的衍射信号要比SS光栅的衍射信号强很多。 相似文献
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主要研究了气动噪声对光传输和成像的影响。流场求解采用法福尔平均N-S方程,并分别利用基于MUSCL格式的AUSMPW+分裂和二阶中心格式对流通量和粘性通量进行离散处理;用四步四阶Runge-Kutta格式对方程进行时间推进求解,采用J-B两方程模型并经Sarkar方法进行可压缩修正后用于湍流的数值模拟。采用基于光学传递函数的物理光学方法分析平均流动和湍流对光质的影响。研究表明:涡脉冲在运动过程中会引起光束沿涡脉冲运动方向产生较大的整体偏折,偏折幅度随时间而变,最大偏折幅度可以达到1.7 μrad;在与涡脉冲运动的垂直方向,整体偏折基本可以忽略不记。在涡脉冲横穿光束的过程中,平均流动会导致焦平面光强峰值有两次下降,平均流动对光强重新分布的影响比湍流脉动影响更强。涡脉冲在运动过程中,先导致光束能量在与涡脉冲运动垂直的方向上扩散,随后使之在涡脉冲运动方向上向外转移。因能量向外扩散,导致Strehl比在0.9 s时刻降低到0.60左右。 相似文献
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