基于Stacking集成学习的近红外光谱油页岩含油率预测

为了克服单一模型预测精度很难进一步提高的不足,利用近红外光谱分析结合基于Stacking框架的异构集成学习模型实现对油页岩含油率的检测。以松辽盆地某区块所取230个油页岩岩芯样本为研究对象,使用低温干馏法测量油页岩样本的含油率,同时扫描每个样本对应的近红外光谱数据。样本使用蒙特卡洛算法进行异常样本剔除,将剔除异常样本后的213个数据按照3∶1的比例随机划分为训练集和预测集。利用去趋势加基线校正方法进行预处理消除光谱数据中噪声和基线漂移,利用随机森林算法进行波长重要性排序并保留重要波长,在此基础上采用CARS算法进行特征波长提取,进一步降低数据维度。最后,构建以PLS, SVM, RF和GBDT为初级学习器,PLS回归模型为次级学习器的Stacking集成学习模型,各初级学习器模型参数使用网格搜索进行寻优。使用决定系数和预测均方根误差作为各模型的评价指标,探究单一模型和集成学习模型对油页岩含油率预测的准确性。研究结果表明,RF-CARS方法能够有效筛选重要波长,进而提高模型效率。基于Stacking的异构集成学习模型与单一模型(SVM和PLS)和同构集成学习模型(RF和GBDT)相比有更...     

ZnCr2O4表面CO加氢反应活性位点的探测(英文)

CO加氢转化为高附加值化学品是煤、天然气和生物质等清洁利用的核心过程之一.近年来,氧化物催化剂越来越多地被用于加氢反应,其中ZnCrO_x催化剂广泛应用于Cl分子催化加氢反应,并且是氧化物分子筛(OXZEO)合成气转化催化剂的主要活性组分之一.由于复合氧化物表面结构的复杂性,在CO加氢反应中,ZnCrO_x上的活性位点和活化过程尚存在争议.本文采用原位傅里叶变换红外光谱(FT-IR)和X射线光电子能谱(XPS)研究了不同条件预处理的ZnCr₂O₄尖晶石催化剂在CO/H₂中的原位吸附和反应过程.XPS结果表明,相较氧化的ZnCr₂O₄,使用H₂还原的ZnCr₂O₄中Cr⁶⁺的含量会下降,同时带来更多的表面氧空位或羟基物种.Cr⁶⁺的还原也能由FT-IR谱中位于1013 cm^-1铬酸盐的Cr=O振动峰的消失来证明...     

基于不同卷积尺度融合与近红外光谱的土地分类模型研究

为了提高基于近红外光谱的土地覆盖分类模型的准确率，以欧盟统计局发布的土壤近红外光谱数据为研究对象，研究基于短时傅里叶变换(STFT)预处理方法和不同卷积尺度融合的土地覆盖分类模型，实现耕地、林地和草地的快速区分。为适应二维卷积要求，将一维光谱的400～2 500 nm波段的4 200个波长进行短时傅里叶变换，转换成二维图像同时提取光谱数据的频谱信息。将样本按6∶2∶2的比例随机划分为训练集、验证集和测试集。建立单一尺寸卷积核卷积神经网络(CNN)以及多尺寸卷积核融合的卷积神经网络土地覆盖分类模型，为了防止模型出现梯度消失现象，网络采用ReLU激活函数以及批标准化(BN)、 Dropout等方法。并采用早停法(early stopping)训练网络，防止模型出现过拟合风险。首先，探讨了不同STFT窗口长度(64, 100和128)、不同卷积核尺寸(3×3, 5×5和7×7)等对模型分类效果的影响规律。实验结果显示：当STFT窗口长度为100、窗口重叠长度为50%时，模型总体分类准确率均最高；模型的分类准确率随卷积核尺寸的增大而降低，较小尺寸卷积核模型准确率更高，卷积核尺寸为3×3的CNN...