基于大黄的红外光谱的人工神经网络鉴别研究

将傅里叶变换红外光谱法和人工神经网络用于鉴别正品和非正品大黄样品。在对神经网络训练前用小波变换对测量的红外光谱进行压缩,将原700个数据点的光谱压缩到44个变量,因此加速了神经网络的训练速度。52个大黄样品被用于网络模型的建立,其中包括25个正品大黄和27个非正品大黄的样品。文章还对隐含层神经元数目和动量参数的影响做了考察。结果表明,在优化的条件下用该方法对大黄样品的鉴别正确率达到98％。这种方法可被用于含大黄中药生产的质量控制。     

小波包分析-插值-RBF法同时测定铝合金中铁、锰、铜、锌

提出了一种在小波包分析对吸收光谱数据进行降噪处理的基础上,采用线性插值增加校正样样本数的新思路,为解决多组分分光光度同时测定中经常遇到的样本少变量多的问题,对提高预测结果的准确性提供了一种新方法。应用小波包分析-一维线性插值-RBF网络处理铝合金样品中铁、锰、铜、锌的同时测定。由于小波包分析-线性插值处理既能发挥良好的滤噪作用,又能使训练集样本对待辩识空间形成较好的覆盖,从而使RBF网络能提取到更多的特征信息,改善网络性能,研究结果表明,该方法可以显著降低测定样的相对误差,获得的测定结果令人满意。     

用分布核空间刻画象征空间OpS_(1,1)~m

在五十年代,人们就建立了象征与分布核的形式上的联系;但这之后象征学派和 Ｃａｌｄｅｒｏｎ－Ｚｙｇｍｕｎｄ学派一直处于分立的状态．即使对于 ＯＰＳ１,１ｍ,也只是对于它的一个子空间给出了刻画,这里用分布核空间刻画象征空间ＯｐＳ１,１ｍ     

侧链型聚合物DANS-PMMA脊形条波导的制备

有机聚合物的紫外漂白,经过一系列复杂的光化学反应,会使聚合物薄膜的折射率和厚度降低。在此基础上,利用金属掩模对聚合物薄膜进行选择性紫外漂白,制备出了聚合物脊形条波导。紫外漂白不需要对聚合物薄膜进行光刻和腐蚀便可获得边缘和表面比较整齐和光滑的脊形条波导,对减少波导的散射损耗十分有利。本文介绍了利用紫外漂白和金属掩模方法制备侧链型聚合物DANS（4－dimethylamino-4’nitro-stlibene)-PMMA(polymethyl methacrylate)脊形条波导的工艺过程,并对关键工艺进行了讨论。     

基于小波系数的近红外光谱局部建模方法与应用研究

局部建模方法使用与预测样本相似的样本建立模型,可解决光谱响应与浓度之间的非线性问题,扩大模型的适用范围,提高预测准确度。采用小波变换进行数据压缩并利用小波系数之间的欧氏距离作为光谱相似性的判据,实现了近红外光谱定量分析的局部建模方法,避免了样本之间的依赖性。将所建立的方法用于烟草样品中氯含量的测定,100次重复计算得到的预测集均方根误差(RMSEP)平均值为0.0665,标准偏差(σ)为0.0045,优于全局建模和基于主成分的局部建模方法。     

基于光谱-空间特征的黄茶多酚含量估算模型

茶多酚是黄茶中的重要成分之一,具有保健和药用功效.准确估测茶多酚含量对茶叶品质鉴定和定量分析具有重要的意义.学者们已经利用电子鼻、电子舌、高光谱和近红外技术开展了茶多酚的估测研究,取得了良好的效果.然而,由于缺乏空间特征,难以满足黄茶内外品质综合判断的要求.随着高光谱成像系统的发展,尽管基于灰度共生矩阵的茶叶成分估测已...     

基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别

提出了基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别方法,对二维最小各向同性小波滤波提取图像特征进行了研究.直接将原始图像通过带通小波滤波器G0获得图像边缘信息,结合图像能量分析,建立了基于小波滤波的图像清晰度评价函数.利用构建的显微镜自动对焦实验平台,比较分析了基于小波滤波和拉普拉斯的评价方法.实验结果表明,采用基于各向同性小波滤波的自动对焦算法有更好的综合自动对焦性能.     

非Kolmogorov大气湍流温度谱标度指数的测量与分析

 阐述了非Kolmogorov湍流谱理论以及湍流谱标度指数的测量与计算方法。在近地面多个地点对大气湍流温度起伏进行了多次的实验观测,结果表明：实际大气湍流温度谱标度指数多数不等于-5/3,并且通常在-2到-1之间变化。分析了湍流温度谱标度指数与湍流发展程度的相关性,利用小波分析方法展现了不同湍流强度下湍流温度脉动能量在各尺度之间的分配状态,发现湍流温度谱标度指数的绝对值在一定程度上随湍流强度的增加而增大。     

基于人工神经网络的淫羊藿红外光谱的研究

对于不同产地和不同栽培条件的药材, 其药效的不同是由于其所含化学成分和各成分含量的比例不同所造成的, 这种差异将造成红外图谱的差异。但这些差异非常细微,单纯地从谱图去区分其特征是非常困难的。文章利用傅里叶变换红外光谱,测定了42种来自吉林3个不同产地的淫羊藿样品的红外光谱,并对光谱数据进行了相应的预处理。为了提高神经网络的训练速度,在利用人工神经网络建立模型之前,通过小波变换的方法对光谱变量进行了压缩。同时对建立的模型的相关参数进行了详细的讨论。实验表明,建立的模型能够正确地对42个淫羊藿样品进行产地鉴别,同时避免了传统光谱分析对药材的分离和提取,从而为中药质量的科学控制和现代化管理提供了可靠的依据。     

固定设计下计算机模型L2校准的渐近性质

计算机仿真模型广泛应用于工业工程等领域,借助真实的物理观测对计算机模型的校准参数进行估计,可以提高计算机模型的仿真精度.已有文献指出,当物理试验的试验点独立同分布于均匀分布时,计算机模型校准参数的L2估计半参数有效.然而真实的物理试验点往往不满足独立同分布于均匀分布这一条件,文章证明了在固定的试验点下,较准参数L2估计的相合性和渐近正态性,并通过数值模拟验证了L2估计的收敛速度.