基于中红外光谱模型对食用植物油掺伪的判别

开展了基于中红外光谱的化学计量学模型对食用植物油掺伪的研究.通过获得市售食用油和以不同质量浓度掺伪食用油的中红外光谱,采用光谱预处理结合模式识别方法进行综合解析,使样本类间距最大化,类内距最小化,结果发现:无监督聚类包括主成分分析、非负矩阵分解均无法准确鉴别;有监督偏最小二乘判别分析的鉴别准确度较高;而二阶导数-非相关线性判别分析(SD-ULDA)对掺伪样本识别的灵敏度和特异度均达到100%.提出依据变量“负荷量”筛选特征波长(变量)新策略,考察了SD-ULDA模型识别准确率随保留波长的变化,同时准确地预测出掺伪比例,为构建高效中红外光谱食用油掺伪判别模型提供理论基础,为提高油脂品质的检测技术提供方法借鉴.     

基于近红外光谱的纯花生油掺伪快速鉴别方法研究

针对目前国内缺乏快速鉴别花生油掺伪鉴别技术的现状,提出基于近红外光谱的纯花生油掺伪快速鉴别方法.实验分别配制了掺入大豆油、菜籽油、棕榈油和调和油的4类掺伪花生油样品共40个,纯花生油样品5个,采集样品近红外全谱,通过支持向量机技术建立纯花生油掺伪鉴别模型.结果表明,选取径向基函数为支持向量机核函数,通过网格搜索和k折校验法确定核参数γ为1,惩罚参数c为1 024,建立纯花生油掺伪鉴别模型的识别率和预测率均达到100%,基于近红外光谱的花生油掺伪快速检测技术具有较好的可行性和实用性.     

基于玉米近红外光谱的CWT-SVR蛋白质预测模型

采用国家标准方法测定125个玉米样品的蛋白质含量,并同时进行红外光谱(NIRS)测定.在连续小波变换(CWT)处理玉米NIRS数据的基础上,通过多次随机选择定标集和校正集样品的模型优化方法,建立了二次ε不敏感损失函数的CWT-SVR蛋白质预测模型.模型用于检验集样品中蛋白质的测定,结果满意,且优于传统的偏最小二乘模型(PLS).     

分光光度法对偏最小二乘法和主成分分析计算结果影响的研究

以两组分混合物模型体系为例初步研究了多组分体系光谱重叠程度、校正集样品数、测量波长数、组分浓度之比及随机误差等因素对偏最小二乘法和主成分分析计算结果的影响,还以食用色素二组分体系的光谱数据为例说明如何利用混合物模型体系来选择其测量参数并预报测定误差     

OSC-PLS算法在近红外光谱定量分析中应用的研究

提出一种新的光谱预处理方法--正交信号校正,并将正交信号校正与偏最小二乘法相结合的OSC-PLS方法应用于固体含能材料中挥发份的定量分析.利用正交信号校正,对光谱数据进行预处理,剔除光谱矩阵中所含的各种噪声信号,将去噪后的光谱矩阵作为新的自变量矩阵,再利用偏最小二乘方法建立校正模型.结果表明:用OSC-PLS方法建立模型与用传统偏最小二乘法所建模型相比精度明显提高,这对近红外光谱分析在该领域的应用具有重要的理论意义和实际推广价值.     

不同预处理方法对PLS模型检测鲜长枣糖度的影响

为寻找适合近红外光谱无损检测鲜长枣糖度含量的最佳光谱预处理方法,进行鲜长枣样品近红外光谱数据的预处理方法比较研究.探讨了15种光谱预处理方法对偏最小二乘法建模精度的影响.结果表明,小波变换和多元散射校正相结合是近红外光谱偏最小二乘模型无损检测鲜长枣糖度的有效预处理方法,其相关系数和内部交叉验证均方差分别为0.741 1...     

神经元网络技术和偏最小二乘法在定量分析和构效关系方面的比较

在光度计／计算机联机系统上利用人工神经网络反向传递算法和偏最小二乘法对五组分有机物混合体系的紫外光谱数据和芬太尼构效关系数据同时进行了定性定量分析，对比和研究，结果表明，反向传递模型具有良好的定性分类能力和定量预测能力；偏最小二乘算法的定性分类效果稍差，但定量预测能力优于反向传递算法。     

近红外光谱定量检测丙烷和异丁烷

近红外光谱分析技术结合偏最小二乘法（PLS）对多成分挥发性有机物（VOCs）进行连续的在线监测具有重要意义．用傅里叶变换红外光谱仪（FTIR）分析了丙烷和异丁烷2种挥发性有机物的近红外光谱特征．采用线性回归建模方法——偏最小二乘法在丙烷和异丁烷混合气体的近红外光谱范围（5600～6200cm^-1）内建立了预测模型．基于该模型预测了验证集样品中2种气体的含量,并对模型进行了评价．结果表明,对2种气体浓度的预测比较准确,相对误差基本在5％以内．     

近红外光谱和支持向量机用于凌霄花产地鉴别

收集6个产地凌霄花样品的近红外光谱,构建支持向量机(SVM)模型进行产地鉴别.运用竞争自适应重加权采样(CARS)算法提取特征波长变量,在此基础上建立CARS-SVM产地判别模型.将该判别模型与线性判别分析、偏最小二乘判别分析和簇类独立软模式法3种模型进行比较.结果表明,SVM模型对不同产地凌霄花样品的鉴别结果良好,经CARS提取特征波长后,波长变量数从1 557减小至52,所构建的CARS-SVM模型对6个产地样品的判别准确率较高,明显优于上述3种模型.因此,近红外光谱技术可快速准确判别凌霄花的产地,为凌霄花的产地鉴别与质量评价提供一种新的方法.     

在线富集近红外光谱法测定痕量重金属铅

选择螯合树脂D401对水中的重金属铅进行在线富集,使铅离子络合在有机吸附材料上,实现能被近红外光谱检测的目的。利用特殊设计的富集检测装置,富集后的铅离子不经洗脱而直接在线进行漫反射近红外光谱的测量。采用多元散射校正(MSC)对光谱进行校正后,利用偏最小二乘方法(PLS)建立铅浓度与近红外光谱之间的线性模型。经MSC校正后,铅浓度与近红外光谱有很好的线性关系,单个波长吸光度与浓度之间的线性相关系数最高可达0.958 8,用偏最小二乘方法建模的结果是,当隐变量数目为2时,预测误差达到最小,为0.869 7μg/mL,预测相关系数为0.958 4。     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

基于MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium PH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。