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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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Master equations for spherical dust structures are solved numerically using the asymptotic solutions at the center of the structures for the case of absence of external ionization and small diffusions. The structures are determined by a single parameter, the external plasma flux at the surface of the structure. The equilibrium states that are possible in a limited range of this parameter are investigated numerically. It is demonstrated that in the range of existence of equilibria the structures are changing their shapes and type of distributions inside the structures. For large external fluxes the ion and dust distributions can have peaks inside the structures while for low external fluxes the dust distribution has a single maximum at the structure center. The lower is the external flux supporting the structure the larger is its size. An increase of the external flux decreases the accumulation of dust and ions at the center. The total number of dust confined by the structure is larger for larger size structures. Estimates of dust crystallization inside structures are given. The role of diffusion is calculated by perturbations and is shown to be small in all structure regions except the structure edges. In the perturbation theory we use the exact expressions of the diffusion coefficients calculated previously numerically. The regions with dust density peaks inside the structures have been calculated with two order of magnitude larger precision that allows to resolve the structure parameter dependencies inside the peaks. It is shown that although in peaks the gradients of all parameters are increased the diffusion flux is still small and that the continuity and hydrodynamic approach are applicable within an accuracy about several %‐s (© 2011 WILEY‐VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim) 相似文献
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NIR光谱的LLE-PLS非线性建模方法及应用 总被引:4,自引:1,他引:4
传统的偏最小二乘(PLS)建模方法不能有效反映近红外(NIR)光谱与分析样本的物理化学性质之间存在的非线性关系。局部线性嵌入(LLE)是一种新的非线性降维方法,属于流形学习方法,它能有效地发现高维数据中的本真低维结构。结合LLE和PLS,提出一种近红外光谱非线性建模的新方法,并用于建立丹参多酚酸盐柱层析过程中丹酚酸B含量的回归校正模型。该方法首先用LLE对NIR光谱数据降维,再用PLS建立校正模型。结果表明,与多元散射校正、一阶导等预处理方法结合PLS建模比较,参数优化后的LLE-PLS方法能更准确地预测丹酚酸B的含量,其交叉验证均方根误差为0.128 mg·mL-1、决定系数为0.998 8。基于NIR光谱及LLE-PLS建模,可实现丹参多酚酸盐柱层析过程的在线检测。 相似文献
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紫外分光光度法(UV法)由于较传统化学方法具有效率高操作简便、无二次污染且可现场原位测试等优点,近些年来被广泛应用到水质参数的测试中。硝酸盐氮是工业废水中的主要污染物之一。基于UV法测量水体中硝酸盐氮浓度的标准方法是分别测量水样在220nm和275nm处的吸光度,然后用275 nm处的吸光度对220 nm处的吸光度进行校正,进而绘制出校正后的吸光度与硝酸盐氮浓度的标准曲线。然而,当硝酸盐氮浓度升高时,标准法所采用的朗伯比尔定律的线性关系以及不同物质吸光度叠加的线性不能很好地满足,在实际的实验测试中也发现,很难建立硝酸盐氮在220 nm处的吸收模型。为了克服单波长或双波长方法的缺陷,将硝酸盐氮吸收峰范围的各个波长的吸光特性引入到模型的建立之中。同时,为了降低模型的复杂度,在建立模型之前先对吸光度数据进行主成分分析,将输入数据的维度数从107压缩到4,然后对压缩后的数据使用局部加权线性回归法建模,该吸收模型对于训练样本和测试样本都有较好的预测结果,且能够适应高浓度时吸光度与浓度的非线性关系,测量上限可达几百mg·L-1。另外,此方法的原理和流程也适用于其他水质参数吸收模型的建立。 相似文献
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