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基于单积分球技术的最佳样本厚度研究及油茶籽油鉴伪: 1; 作者龚中良管金伟 +3 位作者刘强李大鹏郑文峰胡峰《中国油脂》北大核心 2025年第2期95-100,共6页; 为减少单积分球技术采集光谱数据过程中的光损失,探索了油茶籽油检测时光损失量最小的样本厚度,并研究在此样本厚度下鉴别掺伪油茶籽油的能力。采用蒙特卡罗(MC)算法模拟单积分球技术下样本的测量,将模拟出的反射率(MR)和透射率(MT)作... 展开更多; 关键词油茶籽油鉴伪单积分球技术光学参数蒙特卡罗算法样本厚度定性模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进YOLOv5的大白菜快速识别方法研究: 2; 作者郑文峰龚中良 +3 位作者刘强文韬管金伟廖舒怀《农机化研究》北大核心 2025年第7期251-256,293,共7页; 大白菜收获机融入深度学习目标检测技术是实现大白菜收获自动化的一种重要途径,但常用的深度学习目标检测方法过于依赖GPU硬件,很难在普通移动端应用。针对这一问题,研究以YOLOv5为基础模型的大白菜快速识别方法,并进行了相应的改进。首... 展开更多; 关键词大白菜目标检测 YOLOv5 轻量化注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

茶油鉴伪光学特性参数的对比分析被引量：1: 3; 作者管金伟李大鹏 +2 位作者龚中良刘强蒋涵《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第7期30-36,共7页; [目的]对比光学特性参数[吸收系数(μa)和约化散射系数(μ′s)]鉴别掺伪茶油的能力,并探索组合提取方式对模型的提升效果。[方法]以植物油为试验材料,制备不同质量分数的掺伪茶油;采用不同的预处理方式对光学特性参数数据进行预处理,提... 展开更多; 关键词光学特性参数茶油鉴伪定性模型随机森林; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于反射光谱的油茶籽油掺伪量快速测定及特征波长特性研究被引量：1: 4; 作者刘强龚中良 +4 位作者李大鹏文韬汪志强管金伟郑文峰《中国油脂》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期132-139,共8页; 为了探索紫外-可见-近红外反射光谱测定油茶籽油掺伪量的方法,按照不同掺伪比例制备了244个油茶籽油掺伪大豆油、菜籽油、花生油、玉米油的样本,以自主搭建的实验平台采集所制备样本在200~1100 nm范围内的反射光谱。将原始光谱进行Savit... 展开更多; 关键词油茶籽油紫外-可见-近红外反射光谱反射率 BOSS-SVM 特征波长特性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于XGBoost的掺伪茶油光谱鉴别模型: 5; 作者龚中良刘强 +4 位作者李大鹏文韬管金伟易宗霈申飘《中国粮油学报》 CSCD 北大核心 2023年第8期190-196,共7页; 为实现采用紫外-可见-近红外光谱技术鉴别掺伪茶油的目的,研究首先通过向茶油中掺入不同比例的葵花籽油、玉米胚芽油和花生油制备掺伪茶油,然后采用自制的透射光谱采集实验平台获得光谱数据,对原始光谱进行预处理后,分别以竞争性自适应... 展开更多; 关键词茶油紫外-可见-近红外光谱 XGBoost 鉴伪; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于单积分球技术的最佳样本厚度研究及油茶籽油鉴伪: 1; 作者龚中良管金伟刘强李大鹏郑文峰胡峰; 机构中南林业科技大学机电工程学院; 出处《中国油脂》北大核心 2025年第2期95-100,共6页; 基金湖南省科技计划重点研发项目(2022NK2048) 湖南省教育厅科学项目(18B192,20A515) +1 种基金湖南省自然科学基金(2020JJ4142) 湖南省林业杰青培养科研项目(XLK202108-7)。; 文摘为减少单积分球技术采集光谱数据过程中的光损失,探索了油茶籽油检测时光损失量最小的样本厚度,并研究在此样本厚度下鉴别掺伪油茶籽油的能力。采用蒙特卡罗(MC)算法模拟单积分球技术下样本的测量,将模拟出的反射率(MR)和透射率(MT)作为实际值,单积分球采集的数据作为预测值,将实际值与预测值之间的平均相对误差(MRE)和均方根误差(RMSE)作为评价指标,确定最佳的样本厚度。按不同掺伪比例制备了230组样本,采集最佳样本厚度的掺伪油茶籽油光谱数据,结合逆向倍增(IAD)算法得到样本的吸收系数(μ_(a))和约化散射系数(μ_(s)′)。将μ_(a)和μ_(s)′经过均值中心化预处理之后,利用Kennard-Stone(K-S)算法以7∶3的比例将样本划分成训练集和测试集,分别建立基于支持向量机(SVM)和随机森林(RF)的多分类定性鉴别模型。结果表明:样本厚度为14mm时,MR和MT的MRE和RMSE均相对较小;μ_(a)和μ_(s)′建立的SVM模型鉴别准确率分别为97.10%和95.65%,建立的RF模型鉴别准确率分别为98.55%和97.10%。因此,基于最佳样本厚度下的单积分球技术结合SVM和RF模型,可有效实现油茶籽油的快速鉴伪。; 关键词油茶籽油鉴伪单积分球技术光学参数蒙特卡罗算法样本厚度定性模型; Keywords oil-tea camellia seed oil authentication single integrating sphere technique optical parameters Monte Carlo algorithm sample thickness qualitative model; 分类号 TS225.1 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程] TS227 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进YOLOv5的大白菜快速识别方法研究: 2; 作者郑文峰龚中良刘强文韬管金伟廖舒怀; 机构中南林业科技大学机电工程学院; 出处《农机化研究》北大核心 2025年第7期251-256,293,共7页; 基金湖南省林业杰青培养科研项目(XLK202108)。; 文摘大白菜收获机融入深度学习目标检测技术是实现大白菜收获自动化的一种重要途径,但常用的深度学习目标检测方法过于依赖GPU硬件,很难在普通移动端应用。针对这一问题,研究以YOLOv5为基础模型的大白菜快速识别方法,并进行了相应的改进。首先,用ShuffleNetV2网络的下采样单元和基本单元替换原模型骨干部分,使模型的参数大量减少,实现轻量化;然后,在颈部嵌入CBAM注意力模块检测输出,弥补轻量化后模型精度下降问题,最终的模型命名为YSCNet。实验结果表明:改进模型能够快速准确地识别白菜,其准确度、召回率、平均精度分别为97.32%、97.38%、98.08%。通过实时检测测试发现,YSCNet在CPU平台上相较于原模型表现更好,其FPS可达50.51帧/s。; 关键词大白菜目标检测 YOLOv5 轻量化注意力机制; Keywords napa cabbage object detection YOLOv5 lightweight attention mechanism; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名茶油鉴伪光学特性参数的对比分析被引量：1: 3; 作者管金伟李大鹏龚中良刘强蒋涵; 机构中南林业科技大学机电工程学院; 出处《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第7期30-36,共7页; 基金湖南省重点研发计划项目(编号:2022NK2048) 湖南省科学研究重点项目(编号:22A0187)。; 文摘 [目的]对比光学特性参数[吸收系数(μa)和约化散射系数(μ′s)]鉴别掺伪茶油的能力,并探索组合提取方式对模型的提升效果。[方法]以植物油为试验材料,制备不同质量分数的掺伪茶油;采用不同的预处理方式对光学特性参数数据进行预处理,提取特征波段后建立随机森林(RF)定性鉴别模型。[结果]经过竞争性自适应重加权算法(CARS)和无信息变量剔除算法(UVE)进行特征提取后,利用μa和μ′s数据建立的模型鉴别准确率分别为95.65%,95.65%和98.55%,97.10%,与CARS特征提取方式相比,组合提取方式(UVE-CARS)使模型的鉴别结果至少可提升1.45%。[结论]利用μa可更快速、准确地实现对不同掺伪种类茶油的鉴别,采用组合提取方式可有效提升模型鉴别能力。; 关键词光学特性参数茶油鉴伪定性模型随机森林; Keywords optical characteristic parameters tea oil authentication qualitative modeling random forests; 分类号 TS225.1 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于反射光谱的油茶籽油掺伪量快速测定及特征波长特性研究被引量：1: 4; 作者刘强龚中良李大鹏文韬汪志强管金伟郑文峰; 机构中南林业科技大学机电工程学院; 出处《中国油脂》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期132-139,共8页; 基金湖南省科技计划重点研发项目(2022NK2048) 湖南省教育厅科学项目(18B192,20A515) +1 种基金湖南省自然科学基金(2020JJ4142) 湖南省林业杰青培养科研项目(XLK202108-7)。; 文摘为了探索紫外-可见-近红外反射光谱测定油茶籽油掺伪量的方法,按照不同掺伪比例制备了244个油茶籽油掺伪大豆油、菜籽油、花生油、玉米油的样本,以自主搭建的实验平台采集所制备样本在200~1100 nm范围内的反射光谱。将原始光谱进行Savitzky-Golay(SG)-连续小波变换(CWT)预处理后,利用Kennard-Stone(K-S)算法以2∶1的比例将样本划分成校正集和预测集。采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、自主软收缩算法(BOSS)、迭代变量子集优化算法(IVSO)进行特征波长选择,分别建立基于支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)、随机森林(RF)的油茶籽油掺伪量快速预测模型,同时对特征波长的特性进行了研究。结果表明:原始光谱经过SG-CWT(L5)预处理和BOSS特征波长筛选后,建立的基于SVM的油茶籽油掺伪量快速预测模型能够鉴别掺伪量为1%及以上的油茶籽油,该模型在十折交叉验证和网格搜索法下得到最佳惩罚因子(c)和核函数(γ)分别为5.2780和0.1088,其预测决定系数(R_(P)^(2))、预测均方根误差(RMSE_P)、预测平均绝对误差(MAE_(P))分别为0.9985、0.0134、0.0102。特征波长聚集程度和陡度对模型预测结果存在一定影响。综上,建立的基于反射光谱的油茶籽油掺伪量快速预测模型预测误差小,预测效果较好。; 关键词油茶籽油紫外-可见-近红外反射光谱反射率 BOSS-SVM 特征波长特性; Keywords oil-tea camellia seed oil UV-Vis-NIR reflection spectroscopy reflectance BOSS-SVM characteristic wavelength characteristics; 分类号 TS225.1 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程] TS227 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于XGBoost的掺伪茶油光谱鉴别模型: 5; 作者龚中良刘强李大鹏文韬管金伟易宗霈申飘; 机构中南林业科技大学机电工程学院; 出处《中国粮油学报》 CSCD 北大核心 2023年第8期190-196,共7页; 基金湖南省科技计划重点研发项目(2022NK2048) 湖南省教育厅科学项目(18B192,20A515) +1 种基金湖南省林业杰青培养科研项目(XLK202108-7)。; 文摘为实现采用紫外-可见-近红外光谱技术鉴别掺伪茶油的目的,研究首先通过向茶油中掺入不同比例的葵花籽油、玉米胚芽油和花生油制备掺伪茶油,然后采用自制的透射光谱采集实验平台获得光谱数据,对原始光谱进行预处理后,分别以竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、Boruta算法进行特征波长筛选,最后建立了基于XGBoost的掺伪茶油鉴别模型。研究结果表明,原始光谱经过SG-连续小波变换[CWT(分解尺度25,L5)]预处理和Boruta特征波长筛选后,所建立的XGBoost模型鉴别性能最佳,测试集的准确率、灵敏度和特异性分别达到了98.18%、100.00%和97.62%。通过与常用的支持向量机(SVM)和极限学习机(ELM)模型对比后得到,XGBoost模型的准确率分别提高了3.63%和1.82%,特异性分别提高了4.76%和2.38%。; 关键词茶油紫外-可见-近红外光谱 XGBoost 鉴伪; Keywords camellia oil UV-Vis-NIR spectroscopy XGBoost authentication; 分类号 TS225.1 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程] TS227 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于单积分球技术的最佳样本厚度研究及油茶籽油鉴伪	龚中良管金伟刘强李大鹏郑文峰胡峰	《中国油脂》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进YOLOv5的大白菜快速识别方法研究	郑文峰龚中良刘强文韬管金伟廖舒怀	《农机化研究》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	茶油鉴伪光学特性参数的对比分析	管金伟李大鹏龚中良刘强蒋涵	《食品与机械》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于反射光谱的油茶籽油掺伪量快速测定及特征波长特性研究	刘强龚中良李大鹏文韬汪志强管金伟郑文峰	《中国油脂》 CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于XGBoost的掺伪茶油光谱鉴别模型	龚中良刘强李大鹏文韬管金伟易宗霈申飘	《中国粮油学报》 CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料