油漆涂层对近红外鉴别两种红木家具种类影响分析

红木家具市场以次充好、以假乱真的现象非常普遍,导致消费者对其真伪难以鉴别。目前对于近红外识别木材种类的研究已经很多,但对成品家具而言,表面涂饰是阻碍近红外光谱检测的最大障碍。因此本文通过对不同种类油漆涂层覆盖下木材近红外光谱特征分析,提出了一种主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)结合BP神经网络(Back Propagation)的红木家具种类鉴别方法。以市面上易混淆的交趾黄檀和微凹黄檀为试验对象,首先使用近红外光谱仪采集光谱数据,比较了原木与家具的光谱差异,然后采用标准正态变量变换(Standard Normal Variate Transformation,SNV)的预处理方法,再利用主成分分析法以累积贡献率大于95%的主成分作为样品特征,构建3层BP神经网络模型。结果表明:基于主成分分析的BP神经网络的方法能较好的鉴别交趾黄檀和微凹黄檀两种红木家具,预测结果准确率分别为92.59%和94.38%,给红木家具种类的鉴别提供了一种新的可靠的方法。     

基于安卓平台的糖尿病监护系统的研究及实现

基于目前针对糖尿病的研究主要集中在健康管理及血糖浓度监测方面,在糖尿病病情控制方面并不乐观的现状,设计开发了一套能够实时监护老年患者注射药物情况的远程家庭医疗系统。该系统由智能检测硬件系统,手机客户端和WEB信息管理端组成,不仅可以解决独孤老人时常忘记注射胰岛素的问题,也有利于解决我国老年患者糖尿病监护难的问题,同时也能提醒青壮年实时携带注射针剂盒,缓解糖尿病并发症的发生。通过实时实验测试,该糖尿病监护系统可靠、稳定,且具有良好的实际应用价值。