渤海近岸水体后向散射系数反演模型

水体后向散射系数bb是重要的海洋光学参数,在以悬浮物为主要组分的浑浊二类水体中,其对于水体光学性质起着决定性的作用,该参数的遥感反演对于海洋光学与水色遥感研究具有重要意义.利用2005年渤海近岸水体实测数据集,建立了基于水体遥感反射率光谱数据的后向散射系数bb(λ)经验反演模型(λ=442 nm,488 nm,532 nm,589 nm,676 nm),经实测数据检验,bb(442)和bb(589)反演平均相对误差约为30%;bb(488)和bb(676)反演半均相对误差优于40%;bb(532)反演半均相埘误差约为57%.通过分析模型对于输入误差的敏感性发现,当输入端引入±5%的误差时,模型反演值的误差波动在绝大多数情形下可控制在±10%以内,模型足稳定可靠的.模型适用于渤海近岸浑浊水体,可用丁水体光学参数的时空分布特征分析以及基丁固有光学参数的水色组分遥感反演.     

基于可见-近红外光谱技术预测茶鲜叶全氮含量

为快速无损监测茶树氮素营养及其生长状况,基于可见-近红外光谱技术建立了茶鲜叶全氮含量的预测模型。以茶鲜叶为对象,田间试验使用便携式光谱仪采集叶片漫反射光谱信息,通过不同预处理和统计分析,建立茶鲜叶全氮含量预测的光谱模型。试验共采集111个样品,其中86个样品作校正集,25个样品作预测集。通过一阶导数与滑动平均滤波相结合的预处理方法,用7个主成分建立的偏最小二乘模型最好,其校正集均方根误差(RMSEC)为0.097 3,预测集的相关系数为0.888 1,预测均方根误差(RMSEP)为0.130 4,预测的平均相对误差为4.339%。研究结果表明,利用可见-近红外光谱技术可以很好地预测茶鲜叶全氮含量,对于快速实时监测茶树长势和施肥管理具有重要指导意义。     

多元线性回归应用于近代物理实验

本文介绍非线性方程转化直线性方程和多元线性回归法来分析近代物理实验中塞曼效应分裂干涉圆环多处选点测量的处理过程。     

马钱子的质量控制方法研究

研究建立马钱子的两种质量控制方法,以便进行相互校验。选择适宜的测定波长或波长区间,采用计算机程序进行计算,不经提取分离直接测定马钱子中士的宁和马钱子碱的含量。士的宁的线性范围为8.0～30.0 μg·mL-1, r=0.999 9, 马钱子碱的线性范围为7.0～31.2 μg·mL-1, r=0.999 4, 两种方法对于士的宁和马钱子碱的平均回收率和相对标准偏差分别为98.18%～99.82%,0.56%～1.54%和100.5%～100.6%,0.57%～0.62%。新建立的质量控制方法简便、快速、重现性好,可作为马钱子的质量控制方法。     

一种可能的简并谱NNS分布

利用随机矩阵理论,通过对一特殊情形的简并谱展开研究,得到了简并谱一种可能的最小相邻间距NNS分布函数．研究表明,由于简并的存在,简并谱不仅可分解成随机谱和规则谱两个子谱,同时还影响其规则谱,使规则谱的能级斥力减少．     

~(252)Cf自发裂变中子发射率符合测量的回归分析

~(252)Cf同位素源具有标准的自发裂变中子能谱,但由于其半衰期较短,应用中常需要对源强进行标定修正.随着源年龄增加,来自源中~(250)Cf和~(248)Cm自发裂变的影响愈加凸显,不能简单按~(252)Cf的衰变规律计算源中子发射率,而通过锰浴活化的间接测量方法周期较长,且在源强低于10~4 n/s时误差较大.最近,基于中子多重性计数的源强绝对测量算法已得到验证.本文进一步从点模型假设的测量方程出发,在将符合计数率与总中子计数率关联的基础上,分别对符合计数率随源位置、符合门宽的变化关系进行回归分析,提取变化过程的特征系数,建立了两种避规效率变化的~(252)Cf中子发射率测量方法,并基于JCC-51型中子符合测量装置开展实验验证.结果表明:两种回归分析方法的测量值均与标称值的修正结果在2%的偏差范围内一致;反推求得装置中轴线上的探测效率也与基于MCNPX程序的蒙特卡罗模拟计算值相符.研究结果可为活度信息不明的~(252)Cf源强标定及符合测量装置的效率刻度提供便携准确的实验方法.     

基于小波核偏最小二乘回归方法的混沌系统建模研究

基于核学习的强大非线性映射能力,结合用于回归建模的线性偏最小二乘(PLS)算法,提出一种小波核偏最小二乘(WKPLS)回归方法. 该方法基于支持向量机使用的经典核函数技巧,将输入映射到高维非线性的特征空间,在特征空间中,构造线性的PLS回归模型. PLS方法利用输入与输出变量之间的协方差信息提取潜在特征,而可允许的小波核函数具有近似正交以及适用于信号局部分析的特性. 因此,结合它们优点的WKPLS方法显示了更好的非线性建模性能. 将WKPLS方法应用在非线性混沌动力系统建模上,并与基于高斯核的核偏最小二乘 关键词： 小波核 偏最小二乘回归 混沌系统 建模     

基于UV-Vis检测养殖水体中化学需氧量含量研究

采用紫外可见光谱(UV-Vis)与极限学习机算法检测水体化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)含量研究。采集135份水样进行紫外可见波段全光谱扫描,结合变量标准化(standard normal variate,SNV),多元散射校正(MSC)和一阶微分(1st D)对原始数据进行预处理,然后采用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、随机青蛙(Random frog)算法和遗传算法进行特征波长选择。基于全光谱建立了偏最小二乘回归(partial least squares,PLS)和基于特征波长建立了极限学习机算法(extreme learning machine,ELM)模型。结果表明：使用CARS提取的9个特征波长建立的ELM模型的预测效果最优,决定系数R2为0.82,预测均方根误差RMSEP为 14.48 mg·L-1,RPD值为2.34。说明使用CARS变量选择算法获取UV-Vis光谱特征波长,应用极限学习机建模,可以准确、快速的检测养殖水体中COD含量,为实现养殖水体COD的动态快速检测以及水体其他微量物质含量参数检测打下基础。     

基于Fisher判别分析与随机森林的马尾松毛虫害检测

虫害检测算法的构建是耦合“地-天”特征的过程,是实现其遥感监测的重要保障。以福建省三明市、将乐县、沙县、南平市延平区等4个县(区、市)为试验区,收集182组马尾松毛虫害样本数据,随机划分为训练集与验证集,设置5次重复试验及1次指标筛除试验。结合马尾松毛虫危害下的寄主表征,获取松林叶面积指数LAI、叶面积指数标准误SEL、归一化差值植被指数NDVI、缨帽变换湿度轴WET及影像绿光波段B₂、红光波段B₃、近红外波段B₄等7个地面与遥感特征指标,建立其危害等级的Fisher判别分析与随机森林模型,从检测精度、Kappa系数、ROC曲线等角度综合比较两种算法的检测效果,并给予配对t检验。结果表明：7个指标均具备虫害响应能力,SEL和NDVI相对较弱;Fisher判别分析6次试验的虫害平均检测精度为73.26%,Kappa系数为0.631 9,而RF法则分别为79.30%,0.715 1,显著优于前者(p＜0.05);RF法对无危害、轻度危害、中度危害3个虫害等级的检测精度、Kappa系数、AUC均显著高于Fisher判别分析(p＜0.05),对于重度危害等级,Fisher判别分析则占优。总体而言,RF法对马尾松毛虫害的检测效果优于Fisher判别分析,但Fisher判别分析对重度危害等级有更高准确性且模型明确、易于推广,可综合应用两种算法开展虫害监测工作。该成果为马尾松毛虫害及其他森林病虫害的有效检测提供技术参考,奠定其遥感监测的基础。     

近红外光谱的结球甘蓝可溶性糖含量测定

结球甘蓝是一种富含碳水化合物的常见蔬菜,可溶性糖含量是决定其品质的重要参数。可溶性糖易溶于水,是蔬菜和水果口味的有效调节剂。作为碳水化合物,可溶性糖由三种元素C,H和O组成,其分子吸收光谱主要由被检测材料的分子中C-H,O-H和CO等基团的组合频率吸收和倍频吸收组成,包含丰富的有机物信息。因此,采用近红外光谱和化学计量学方法,探索结球甘蓝可溶性糖含量的快速检测方法。用德国布鲁克公司的MATRIX-Ⅰ型傅里叶变换近红外光谱仪采集161份结球甘蓝样本光谱数据。波数范围：12 800～4 000 cm-1(780～2 500 nm)。蒽酮比色法测量样本的可溶性糖。综合应用马氏距离法(MD)和蒙特卡洛交叉验证法(MCCV)剔除异常样本,采用Kennard-Stone(K-S)法将样本按照给定比例划分为校正集和验证集。分别使用Savitzky-Golay卷积平滑(S-G),一阶导数(FD),二阶导数(SD),多元散射校正(MSC)和变量标准化(SNV)及它们的组合共12种方法对样本进行光谱预处理,获得最佳预处理方法,提高光谱数据的信噪比。采用竞争性自适应重加权采样法(CARS)筛选偏最小二乘回归(PLS)模型中回归系数绝对值大的波数点,去掉回归系数绝对值小的波数点,以有效选择与所测特性值相关的最优波数组合,获得具有良好鲁棒性和强预测能力的校正模型。使用模型决定系数R2、交互验证均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)作为模型精度评价指标。根据蒙特卡洛交叉验证法和马氏距离剔除异常样本的原理,共剔除10个光谱或者化学值异常的样本。最终参与建模分析的样本个数为151。异常样本剔除后,通过K-S法将样本按照3∶1被分成校正集(110个样本)和验证集(41个样本)。使用原始光谱数据,预处理后的光谱数据和对应于优选波数的光谱数据,建立PLS模型。结果表明,利用MSC+FD光谱预处理可以提高建模精度,校正集R2从处理前的0.68增长到0.93,MSC+FD是本研究中理想的光谱数据预处理方法。利用CARS法共优选了84个建模波数。在12 000~10 000 cm-1波数区域内,有O-H键2级和C-H键3级倍频伸缩振动吸收,此区域主要的背景信息为水和其他含氢基团,在此区域内共包含了36个选定的波数。在8 500~6 000 cm-1区域,存在糖类和水的O-H键的1级倍频伸缩振动吸收,葡萄糖的O-H键的1级倍频伸缩振动吸收,该区域是包含反映可溶性糖成分的主要光谱区间,背景影响较小,CARS方法在此区域共选择了15个建模波数。5 800~4 000 cm-1区域与12 000~10 000 cm-1区域相似,包含的选定波数多,CARS方法在此区域选择了33个建模波数。利用CARS对参与建模的波数进行优选,减少了无关信息,降低了模型的复杂度,选择的波数不但引入了表征待测组分的光谱,同时还引入了代表背景信息的光谱,使得校正模型适应性增强。建立了结球甘蓝可溶性糖的全谱PLS模型,根据CARS波数优选结果,建立了结球甘蓝可溶性糖的CARS-PLS模型。对于全谱PLS定量模型,校正集的决定系数R2为0.93,RMSECV为0.157 2%,RMSEP为0.132 8%。对于CARS-PLS模型,校正集的决定系数R2为0.96,RMSECV为0.076 8%,RMSEP为0.059 4%。数据表明,两种模型具有相当的R2,但CARS-PLS模型的RMSECV是全谱PLS模型的1/2。RMSEP也接近1/2,CARS-PLS模型比全谱PLS定量模型所用建模变量少,模型得到简化,精度更优。用CARS-PLS模型对验证集41个样本进行预测,预测集决定系数R2为0.86,预测标准误差为0.059 4%。提供了一种工作效率较高的结球甘蓝质量无损检测方法。