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.     

Hn^＋离子的产生和鉴别

作者从高频离子源产生的离子束中，分析证实存在Ｈ４＾＋和Ｈ５＾＋的团族离子，对１．８ＭｅＶ的Ｈ４＾＋和Ｈ５＾＋信号的能谱测量表明，它们极容易分解成Ｈ４＾＋，Ｈ３＾＋，Ｈ２＾＋（Ｈ２）和Ｈ＾＋（Ｈ）等产物，并从实验事实出发，对Ｈ４＾＋和Ｈ５＾＋的形成和分解反应作了分析讨论。     

鉴别流形敏感的跨模态轴承故障诊断方法

目的 在实际应用中采集的原始多模态故障数据通常是包含大量噪声和冗余信息的非线性数据,如何从不同故障模态中提取有效的非线性故障特征仍是一个挑战性的问题。方法 提出了一种鉴别流形敏感的跨模态故障诊断方法,在该方法中首先借助相关分析理论在跨模态故障空间中构建了不同模态间的相关系数,并通过理论推导获得了相关系数的等价优化模型,然后利用局部近邻图构建了鉴别流形敏感散布,进而通过最大化不同模态间的相关性和最小化鉴别流形敏感散布,形成了鉴别流形敏感的跨模态故障诊断模型,并且在理论上推导出了该优化模型的解析解,从而能够从不同模态的故障数据中学习强鉴别力的非线性故障特征。结果 在德国帕德博恩轴承数据集和多模态轴承故障数据集上设计了针对性实验,实验结果显示在少量故障样本用于训练时即可获得良好的诊断准确性。结论 提出的方法是一种有效的跨模态故障诊断方法。