基于光谱技术的桔子汁品种鉴别方法的研究

为了实现桔子汁不同品种的快速光谱鉴别,首先采用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析,从定性分析的角度得到四种不同品种桔子汁的特征差异。同时将小波变换用于对大量光谱数据的压缩, 并结合RBF神经网络建立桔子汁品种鉴别的定量分析模型。该模型将小波压缩后的数据作为神经网络的输入向量,建立径向基函数RBF神经网络。4个品种共240个样本用来建立RBF神经网络的训练模型,剩余的60个样本用于预测。预测结果表明,小波变换结合RBF神经网络的桔子汁品种鉴别的准确率达到100%。说明文章提出的基于光谱技术的鉴别方法具有很好的分类能力,它为桔子汁品种的快速鉴别提供了一种新方法。     

基于Geoeye-1影像光谱特性的红树林冠层种类识别

基于Geoeye-1高空间分辨率影像与冠层实测高光谱数据,以广西北部湾五种红树群落为研究对象,分析影像光谱用于冠层种类识别的能力。首先研究红树林冠层光谱响应特征,再针对影像采用高光谱分析方法提取端元,结合实测训练样本进行不同方法的识别对比。结果表明：350～1 100 nm谱段内以435,469,523,677,751和761 nm为中心波段的红树群落冠层光谱表现最佳;木榄端元应用识别精度高于实测训练样本应用结果;光谱角制图法能够克服多光谱波段对全色波段分辨率的影响,并有效获取冠层轮廓。利用Geoeye-1影像光谱信息可有效识别三种红树植被,种类最高识别精度达93.03%。研究证实高空间分辨率影像光谱信息的重要性,从机理和应用角度为面向对象红树林种类识别提供了依据和参考。     

13C discriminations of Pinus sylvestris vs. Pinus ponderosa at a dry site in Brandenburg (eastern Germany): 100-year growth comparison

The carbon isotope composition (δ¹³C, ‰) and discrimination (Δ, ‰) of old grown North American Pinus ponderosa Dougl. Ex P. et C. Laws. and European Pinus sylvestris L. were determined using trees grown under almost identical growing conditions in a mixed stand in Bralitz, Northeast Germany. Single-tree δ¹³C analyses of tree-ring cellulose of both species were carried out at a yearly resolution for the period 1901–2001 and the results compared with growth (basal area increment). Annual mean δ¹³C values for P. ponderosa ranged from?21.6 ‰ to?25.2 ‰ and for P. sylvestris from?21.4 ‰ to?24.4 ‰. Accordingly, ¹³C discrimination (Δ) showed higher values for P. ponderosa throughout the investigation period. Five characteristic periods of Δ were identified for both the tree species, reflecting positive and negative influences of environmental factors. Good growing conditions such as after-thinning events had a positive effect on Δ, reflecting higher values, while poor conditions like aridity and air pollution had a negative influence, reflecting lower values. The dynamics of Δ were likewise reflected in the growth (basal area increment, BAI). Higher ¹³C discrimination values of P. ponderosa led to higher BAIs of P. ponderosa in comparison with P. sylvestris. Correlation function analyses confirmed that P. sylvestris was more dependent on precipitation than P. ponderosa, which showed a closer relationship with temperature. The results confirm that under predominantly dry growing conditions, P. ponderosa showed better growth performance than P. sylvestris, indicating better common intrinsic water-use efficiency and, therefore, higher rates of net photosynthesis at a given transpiration. In view of the prospect of climate change, the results are very significant for assessing both trees’ physiological properties and, hence, their potential for coping with future growing conditions.     

高光谱最优波长选择及Fisher判别分析法判别玉米颗粒表面黄曲霉毒素

黄曲霉毒素是广泛存在于玉米中且具有剧毒的一种代谢产物,以美国农业部农业研究署(USDA-ARS) Toxicology and Mycotoxin Research Unit提供的2010年先锋玉米为研究对象,验证了高光谱成像技术对玉米中黄曲霉毒素检测的可行性。以甲醇为溶剂制备四种不同浓度的黄曲霉毒素溶液,并将其逐一滴在等量的4组共120粒玉米颗粒表面,以未处理的30粒洁净玉米作为一组对照样本,将大小、形状相似的150个样品随机分为训练集103个,验证集47个;对获取的400～1 000 nm波段范围内的高光谱图像,先进行标准正态变量变换(standard normal variate transformation, SNV)预处理,然后引入基于Fisher判别最小误判率的方法选择最优波长,并以所选波长作为Fisher判别分析法的输入建立判别模型,对玉米颗粒表面不同浓度的黄曲霉毒素进行识别,最后对模型判别正确率进行了验证。结果表明,选取四个最优波长(812.42, 873.00, 900.36和965.00 nm)时Fisher判别分析模型对训练集与验证集的准确率分别为87.4%和80.9%。该方法为含黄曲霉毒素玉米颗粒便携式检测仪器的开发,以及对田间霉变玉米自然代谢产生毒素的检测奠定了技术基础。     

应用近红外透射光谱鉴别藿香正气水

应用近红外透射光谱技术,并结合化学计量学方法,对3种不同品牌的藿香正气水的质量进行鉴别。分别采用小波变换和遗传算法对原始近红外光谱进行数据压缩和波长选择,处理后的光谱数据用主成分分析法进行处理,所有17个藿香正气水样品按生产厂家得到正确分类。将光谱数据用不同方法前预处理,进而利用反传人工神级网络的学习预测能力建立识别模型。交叉验证结果表明,原始光谱、平滑光谱、小波变换及遗传算法预处理后建立的校正模型分类样品的百分比均达100%。小波变换预处理的建模速度最快,预测结果最好。     

Study on fast luminescence component induced by gamma-rays in Ce doped LiCaAlF6 scintillators

We discuss the origin of the fast luminescence component induced by fast electrons generated in gamma-ray interactions in Ce doped LiCaAlF₆ scintillators. Although the slow luminescence component induced by Ce³⁺ emissions depends on the Ce concentration in the LiCaAlF₆ scintillator, the fast component is independent. The fast component is suggested to be generated in the host matrix of the LiCaAlF₆ crystal. From quantitative considerations based on Frank–Tamm equation, which shows the light yield of the Cherenkov radiation, the Cherenkov radiation was determined as the origin of the fast component. We, additionally, found that the slow rise time of main Ce³⁺ emissions in the Ce:LiCaAlF₆ scintillator plays an important role to perform the pulse shape discrimination.     

基于堆栈压缩自编码的近红外光谱药品鉴别方法

由于近红外光谱在药品鉴别应用中具有分析速度快、样品无损、可现场检测等突出优点，目前已在众多领域中广泛应用。但近红外光谱存在信噪比低，吸收强度弱且谱峰重叠等缺点，无法从光谱中直接得到定性/定量的物质信息，因而近红外光谱分析技术常作为一种间接分析技术，并且光谱的化学计量学建模方法成为近红外光谱分析的核心内容。深度学习是机器学习的一个新的分支，并已经成功运用于多个领域。深度学习的网络结构和非线性的激活能力，使其模型特别适合高维、非线性的大规模数据建模。为进一步丰富近红外光谱建模方法，并提高近红外光谱分析技术的回归精度或分类准确率，将深度学习方法应用于近红外光谱分析，发展新的建模方法十分必要。面向近红外光谱定性分析技术，提出一种基于堆栈压缩自编码网络(SCAE)光谱定性分析方法，并应用于多类别药品的光谱分析，以区分或鉴别不同厂家生产的同种药品。压缩自编码网络(CAE)以自编码网络(AE)为基础，进一步加入雅克比矩阵作为约束项。自编码网络最初是用实现数据降维，以学习数据内部特征，而雅克比矩阵包含数据在各个方向上的信息，将其作为AE的约束项则可使提取到的特征对输入数据在一定程度下的扰动具有不变性，从而提高AE提取特征的能力。SCAE是一种由多层CAE构成的神经网络。前一层CAE的隐藏层作为后一层CAE的输入层，网络的全部参数是通过采用逐层贪婪的训练方式来获取的，训练结束后将所有网络视为一个整体，通过反向传播算法进行微调，最后使用Logistic/Softmax分类器进行定性分析。实验数据均为中国食品药品检定研究院采集，以头孢克肟胶囊作为二分类实验数据，硝酸异山梨酯片作为多分类实验数据。通过Bruker Matrix光谱仪测定每个样本在不同波长下的吸光度值得到其光谱曲线，再通过OPUS软件消除漂移等因素对光谱样本之间产生的偏差。接下来通过实验确定约束项雅克比矩阵的系数λ为0.003之后建立模型。建模过程分为五个阶段，分别为： 预处理阶段，预训练阶段，微调阶段，测试阶段和对比阶段。为了验证SCAE在分类准确性、算法稳定性和建模时间等方面的性能，与BP神经网络、SVM算法、稀疏自编码(SAE)和降噪自编码(DAE)开展对比实验研究。分类准确性方面，在不同的训练集与测试集的比例下，SCAE均有最佳的分类准确性与算法稳定性。建模时间方面，由于SVM算法不需要预训练和特征提取，所以运行时间方面比其他算法有大的优势，但是SCAE建模速度优于除SVM之外的其他对比算法。综合而言，使用SCAE进行药品鉴别有效可行。     

荧光光谱法结合分子对接研究人血清白蛋白 对齐墩果酸与熊果酸的异构体识别作用

五环三萜化合物齐墩果酸(OA)与熊果酸(UA)为同分异构体,具有相似的理化性质和稍有差异的药理活性。目前人们主要采用各种色谱、质谱类方法实现对OA与UA的异构体识别,未见使用荧光光谱法的报道。提出了一种使用荧光猝灭法实现对OA与UA异构体识别的方法。首先考察了两种常见的血清蛋白-牛血清白蛋白(BSA)与人血清白蛋白(HSA)同OA与UA的作用情况,结果表明OA与UA均可有效地猝灭BSA与HSA的荧光发射。对所得荧光猝灭数据计算可知OA,UA与BSA,HSA作用的双分子猝灭速率常数(K_q)均远大于生物大分子荧光猝灭所观察到的最大散射碰撞速率常数2.0×1010 L·(mol·s)-1,说明猝灭类型均为静态猝灭,即OA与UA均是通过与BSA及HSA形成稳定复合物方式实现荧光猝灭的。应用双对数方程对所得荧光猝灭数据计算可知OA,UA与BSA,HSA所形成的复合物中结合位点数在0.90～1.26之间,说明所形成的复合物为1∶1型。BSA与OA,UA所形成复合物的表观结合常数(K_A)为同一数量级,相差不大,但是HSA与OA,UA所形成复合物的K_A差别很大,HSA-UA复合物的KA比HSA-OA复合物高124.91倍,表明HSA-UA复合物的稳定性更强。同步荧光实验结果显示,OA与UA的加入对于HSA波长差(Δλ)为60 nm同步荧光光谱的影响大于Δλ为15 nm的同步荧光光谱,由此可以说明OA与UA在HSA上的结合位点可能位于Trp残基附近。分子对接模拟计算结果表明OA与UA均对接在HSA结构中一个疏水性空腔中,主客体之间存在强烈的氢键与疏水作用。OA同Arg218,His242,Pro447等残基间存在氢键作用,键长分别为2.95,2.97与3.17 Å,此外还与Lys195,Lys199,Trp214,Arg222,Leu238,Asp451和Tyr452等七个氨基酸残基间存在疏水作用。UA同Trp214,Arg218和Lys444等残基存在氢键作用,键长分别为3.01,2.88与2.65 Å,此外还与Leu198,Gln221,Arg222,Asn295,Val343,Pro447,Cys448,Asp451和Val455等9个氨基酸残基间存在疏水作用。由于UA同HSA作用位点数目多于OA,说明UA与HSA疏水性空腔的空间匹配程度更高。因此,认为HSA-UA与HSA-OA复合物间稳定性差异是HSA实现对OA与UA异构体识别的原因。     

Directional discrimination for fiber-optic non-mechanical scanning laser Doppler velocimeter using single transmission path

We propose a fiber-optic non-mechanical scanning laser Doppler velocimeter (LDV) with directional discrimination of the velocity component using a single transmission path. The LDV uses a polarization maintaining fiber (PMF) as the transmission path between the main body and probe. Two beams with different frequencies induced by acousto-optic modulators (AOMs) are transmitted to the probe as two orthogonal polarization modes of the PMF. The measurement position is axially scanned using gratings in the probe and the change in wavelength. The functions of the scan and directional discrimination are demonstrated experimentally.     

星载激光多普勒测风雷达鉴频系统仿真(I):基于Fizeau干涉仪的Mie通道大气风速反演研究

研究了星载激光多普勒测风雷达系统结构,构建了基于Fizeau干涉仪的鉴频仿真系统,仿真研究了Mie通道风速反演算法,并利用无线电探空数据集仿真结果统计分析了Mie通道大气水平视线(HLOS)风速反演误差.仿真和统计结果表明,基于Fizeau干涉仪的Mie通道可反演低对流层大气风速;低对流层HLOS风速误差和标准差分别小于1 m·s-1和2 m·s-1;气溶胶和云的分布影响星载激光多普勒雷达测风误差,可使风速最大偏差增大一倍.