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基于近红外反射光谱的宣纸含水率无损检测研究
1
作者
王建旭
谭银雨
+6 位作者
覃丹
汤斌
唐欢
范文奇
杨玟
钟年丙
赵明富
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第6期1629-1638,共10页
含水率是影响纸质文物保存的重要因素之一,为了建立一种快速无损检测纸质文物本体含水率检测方法,以重庆中国三峡博物馆提供的棉料四尺单宣为研究对象,利用近红外光谱仪结合化学计量学的方法无损检测宣纸本体含水率。将7种不同的湿度盐...
含水率是影响纸质文物保存的重要因素之一,为了建立一种快速无损检测纸质文物本体含水率检测方法,以重庆中国三峡博物馆提供的棉料四尺单宣为研究对象,利用近红外光谱仪结合化学计量学的方法无损检测宣纸本体含水率。将7种不同的湿度盐放入封闭环境箱中,调整环境湿度范围至37%RH~97%RH,并将宣纸置于封闭环境箱内平衡7 d,利用烘干法测得宣纸含水率范围为6.35%~15.55%。近红外光谱采集的范围为900~1700 nm,原始光谱数据采用光谱-距离联合法(SPXY)以4∶1的比例将210条样本划分为168条训练集和42条验证集。原始光谱数据分别利用标准正态变量变换(SNV)、基线校正(BC)、归一化(Normalize)及其组合方法进行数据预处理。利用连续性投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)选择特征波段,并建立全波段的线性偏最小二乘回归模型(PLSR)、特征波段的PLSR模型以及非线性的双层BP神经网络(DL-BPNN)模型。结果表明,以全波段数据建立的模型中,最佳预测模型为SNV-PLSR,其验证集均方根误差(RMSEP)为0.6445,决定系数(R^(2)P)为0.9283。特征波段建立的模型中,线性最佳预测模型为未预处理-CARS-PLSR,其验证集的均方根误差(RMSEP)为0.5707,决定系数(R^(2)P)为0.9438。在非线性DL-BPNN模型中,WT+Normalize-CARS-DL-BPNN预测效果更优,其验证集为0.9424,RMSEP为0.5776。综合比较三种模型的预测效果,未预处理-CARS-PLSR模型具有最佳的预测能力,表明在宣纸的光谱数据信息中,CARS特征提取方法在保留重要特征和去除冗余信息方面具有显著优势。因此,该研究验证了近红外光谱无损检测宣纸含水率的可行性,建立了棉料四尺单宣近红外光谱与含水率之间的关系,为我国纸质文物含水率的测量提供了可靠的检测技术手段。
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关键词
近红外光谱
无损检测
含水率
纸质文物
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职称材料
用于失眠病症舌象筛查的高光谱数据处理分析
2
作者
王建旭
杨玟
+6 位作者
黄立
汤斌
肖子涵
何忠
谭银雨
龙邹荣
赵明富
《激光杂志》
2025年第9期208-214,共7页
为了实现失眠病症的快速识别,提出了一种基于高光谱技术的失眠患者筛查新方法。本研究采集了82名受试者舌象高光谱数据,研究舌象信息和失眠之间的关系。基于舌体分区理论,首先将采集到的舌象数据分为舌左、舌右、舌根、舌中、舌尖5个区...
为了实现失眠病症的快速识别,提出了一种基于高光谱技术的失眠患者筛查新方法。本研究采集了82名受试者舌象高光谱数据,研究舌象信息和失眠之间的关系。基于舌体分区理论,首先将采集到的舌象数据分为舌左、舌右、舌根、舌中、舌尖5个区域。再对5个区域的光谱数据分别进行归一化(Min-Max)、卷积平滑(S-G)、标准正态变量变换(SNV)3种方法中的一种或多种叠加预处理,并利用随机森林算法(RF)和卷积神经网络(CNN)分类模型对5个区域的光谱数据进行建模分析,最后选用准确率、召回率和F1分数作为模型预测能力的评价指标。实验结果表明,CNN分类模型在舌象5个区域的失眠分类效果显著优于RF,其中,Min-Max+S-G+SNV+CNN分类效果最好,其训练集准确率达到96.55%,测试集准确率、召回率、F1分数分别为95.83%、96.15%、95.83%。可见,利用舌象高光谱数据建立的CNN分类模型可以用于失眠患者的无创识别,为失眠提供了一种有效的筛查方法。
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关键词
高光谱
中医
舌诊
失眠筛查
舌象分区
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职称材料
题名
基于近红外反射光谱的宣纸含水率无损检测研究
1
作者
王建旭
谭银雨
覃丹
汤斌
唐欢
范文奇
杨玟
钟年丙
赵明富
机构
重庆理工大学
馆藏文物有害生物控制研究国家文物局重点科研基地(重庆中国三峡博物馆)
出处
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第6期1629-1638,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFC1522500)
重庆市教委科技项目(KJQN202401105)
+1 种基金
重庆中国三峡博物馆馆内自立重点课题(3GM2024-KTZ02)
重庆英才计划项目(cstc2021ycjh-bgzxm0287)资助。
文摘
含水率是影响纸质文物保存的重要因素之一,为了建立一种快速无损检测纸质文物本体含水率检测方法,以重庆中国三峡博物馆提供的棉料四尺单宣为研究对象,利用近红外光谱仪结合化学计量学的方法无损检测宣纸本体含水率。将7种不同的湿度盐放入封闭环境箱中,调整环境湿度范围至37%RH~97%RH,并将宣纸置于封闭环境箱内平衡7 d,利用烘干法测得宣纸含水率范围为6.35%~15.55%。近红外光谱采集的范围为900~1700 nm,原始光谱数据采用光谱-距离联合法(SPXY)以4∶1的比例将210条样本划分为168条训练集和42条验证集。原始光谱数据分别利用标准正态变量变换(SNV)、基线校正(BC)、归一化(Normalize)及其组合方法进行数据预处理。利用连续性投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)选择特征波段,并建立全波段的线性偏最小二乘回归模型(PLSR)、特征波段的PLSR模型以及非线性的双层BP神经网络(DL-BPNN)模型。结果表明,以全波段数据建立的模型中,最佳预测模型为SNV-PLSR,其验证集均方根误差(RMSEP)为0.6445,决定系数(R^(2)P)为0.9283。特征波段建立的模型中,线性最佳预测模型为未预处理-CARS-PLSR,其验证集的均方根误差(RMSEP)为0.5707,决定系数(R^(2)P)为0.9438。在非线性DL-BPNN模型中,WT+Normalize-CARS-DL-BPNN预测效果更优,其验证集为0.9424,RMSEP为0.5776。综合比较三种模型的预测效果,未预处理-CARS-PLSR模型具有最佳的预测能力,表明在宣纸的光谱数据信息中,CARS特征提取方法在保留重要特征和去除冗余信息方面具有显著优势。因此,该研究验证了近红外光谱无损检测宣纸含水率的可行性,建立了棉料四尺单宣近红外光谱与含水率之间的关系,为我国纸质文物含水率的测量提供了可靠的检测技术手段。
关键词
近红外光谱
无损检测
含水率
纸质文物
Keywords
Near-infrared spectroscopy
Non-destructive testing
Moisture content
Cultural relics of paper
分类号
O657.33 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
用于失眠病症舌象筛查的高光谱数据处理分析
2
作者
王建旭
杨玟
黄立
汤斌
肖子涵
何忠
谭银雨
龙邹荣
赵明富
机构
重庆理工大学电气与电子工程学院
出处
《激光杂志》
2025年第9期208-214,共7页
基金
重庆市教委科学技术研究项目(No.KJQN202401127、No.KJQN202401105)。
文摘
为了实现失眠病症的快速识别,提出了一种基于高光谱技术的失眠患者筛查新方法。本研究采集了82名受试者舌象高光谱数据,研究舌象信息和失眠之间的关系。基于舌体分区理论,首先将采集到的舌象数据分为舌左、舌右、舌根、舌中、舌尖5个区域。再对5个区域的光谱数据分别进行归一化(Min-Max)、卷积平滑(S-G)、标准正态变量变换(SNV)3种方法中的一种或多种叠加预处理,并利用随机森林算法(RF)和卷积神经网络(CNN)分类模型对5个区域的光谱数据进行建模分析,最后选用准确率、召回率和F1分数作为模型预测能力的评价指标。实验结果表明,CNN分类模型在舌象5个区域的失眠分类效果显著优于RF,其中,Min-Max+S-G+SNV+CNN分类效果最好,其训练集准确率达到96.55%,测试集准确率、召回率、F1分数分别为95.83%、96.15%、95.83%。可见,利用舌象高光谱数据建立的CNN分类模型可以用于失眠患者的无创识别,为失眠提供了一种有效的筛查方法。
关键词
高光谱
中医
舌诊
失眠筛查
舌象分区
Keywords
hyperspectral
chinese medicine
tongue diagnosis
insomnia screening
tongue body partitioning
分类号
O433.4 [理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于近红外反射光谱的宣纸含水率无损检测研究
王建旭
谭银雨
覃丹
汤斌
唐欢
范文奇
杨玟
钟年丙
赵明富
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
用于失眠病症舌象筛查的高光谱数据处理分析
王建旭
杨玟
黄立
汤斌
肖子涵
何忠
谭银雨
龙邹荣
赵明富
《激光杂志》
2025
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职称材料
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