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近红外光谱在线检测技术在中药领域中的应用展望
被引量:
1
1
作者
武春密
《石化技术》
CAS
2017年第11期273-273,共1页
随着我国的科学技术水平不断的发展与进步,计算机技术水平也在不断的完善发展,这使得近红外光谱在线检测技术在多个领域得到了广泛的应用。这项技术凭借着自身的优秀技术手段在中药领域发挥了极其重要且独特的促进作用,同时也在一定程...
随着我国的科学技术水平不断的发展与进步,计算机技术水平也在不断的完善发展,这使得近红外光谱在线检测技术在多个领域得到了广泛的应用。这项技术凭借着自身的优秀技术手段在中药领域发挥了极其重要且独特的促进作用,同时也在一定程度上带动了经济效益。文章结合近红外光谱在线检测技术的应用基础以及相关技术手段进行简要的分析,对其在中药领域中的应用发展进行展望。
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关键词
近
红外光
谱
在线
检测技术
中药领域
应用
展望
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职称材料
在线红外光谱法检测汽油中的烯烃和芳烃(苯)
被引量:
7
2
作者
梁仕普
《精细石油化工》
CAS
CSCD
北大核心
2001年第4期69-71,共3页
阐述了利用红外光谱检测技术建立烯烃、芳烃和苯等组分的红外光谱图库 ,实现汽油组分中烯烃。
关键词
在线近红外光谱
法
组分检测
在线
调合
汽油
烯烃
芳烃
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职称材料
基于卷积神经网络组合算法的卷烟牌号在线分类识别研究
3
作者
李石头
廖付
+8 位作者
吴继忠
张军
徐梦瑶
丁伟
李永生
李淑彪
何文苗
王辉
毕一鸣
《分析测试学报》
北大核心
2025年第3期514-520,共7页
为探究烟丝在线近红外光谱与卷烟牌号间的关系,提出了一种基于ResNeXt18-CNN-LightGBM混合模型的卷烟牌号分类识别方法。首先对采集的烟丝样本在线光谱数据进行预处理,并利用ResNeXt18网络模型对预处理后的光谱进行初次特征提取。然后...
为探究烟丝在线近红外光谱与卷烟牌号间的关系,提出了一种基于ResNeXt18-CNN-LightGBM混合模型的卷烟牌号分类识别方法。首先对采集的烟丝样本在线光谱数据进行预处理,并利用ResNeXt18网络模型对预处理后的光谱进行初次特征提取。然后将提取后的特征输入自定义的3层卷积神经(CNN)网络模型中,进行二次特征提取。最后将CNN提取的特征代入LightGBM分类器进行牌号分类训练。结果表明,ResNeXt18-CNN-LightGBM模型中烟丝牌号分类的准确率达97%。相较于传统的单个化学计量学算法,该文提出的基于卷积神经网络组合算法的卷烟牌号分类识别方法简单易行、准确性高、稳定性好,可应用于卷烟工业生产中卷烟牌号的在线识别,对卷烟品牌管理、生产质量评价及卷烟质量管控具有重要意义。
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关键词
在线近红外光谱
卷烟牌号
ResNeXt18
LightGBM
分类效果
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职称材料
题名
近红外光谱在线检测技术在中药领域中的应用展望
被引量:
1
1
作者
武春密
机构
瀚盟测试科技(天津)有限公司
出处
《石化技术》
CAS
2017年第11期273-273,共1页
文摘
随着我国的科学技术水平不断的发展与进步,计算机技术水平也在不断的完善发展,这使得近红外光谱在线检测技术在多个领域得到了广泛的应用。这项技术凭借着自身的优秀技术手段在中药领域发挥了极其重要且独特的促进作用,同时也在一定程度上带动了经济效益。文章结合近红外光谱在线检测技术的应用基础以及相关技术手段进行简要的分析,对其在中药领域中的应用发展进行展望。
关键词
近
红外光
谱
在线
检测技术
中药领域
应用
展望
分类号
O657.33 [理学—分析化学]
R284 [医药卫生—中药学]
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职称材料
题名
在线红外光谱法检测汽油中的烯烃和芳烃(苯)
被引量:
7
2
作者
梁仕普
机构
中石化集团公司天津分公司
出处
《精细石油化工》
CAS
CSCD
北大核心
2001年第4期69-71,共3页
文摘
阐述了利用红外光谱检测技术建立烯烃、芳烃和苯等组分的红外光谱图库 ,实现汽油组分中烯烃。
关键词
在线近红外光谱
法
组分检测
在线
调合
汽油
烯烃
芳烃
Keywords
ultrared spectrum
composition monitoring
online blendingSasol Secunda Petrol & Diesel olefin
aromatic hydrocarbon
分类号
TE626.21 [石油与天然气工程—油气加工工程]
TE622.11 [石油与天然气工程—油气加工工程]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络组合算法的卷烟牌号在线分类识别研究
3
作者
李石头
廖付
吴继忠
张军
徐梦瑶
丁伟
李永生
李淑彪
何文苗
王辉
毕一鸣
机构
浙江中烟工业有限责任公司技术中心
上海创和亿电子科技发展有限公司
浙江中烟工业有限责任公司杭州卷烟厂
出处
《分析测试学报》
北大核心
2025年第3期514-520,共7页
基金
浙江中烟科技项目(ZJZY2023A018)。
文摘
为探究烟丝在线近红外光谱与卷烟牌号间的关系,提出了一种基于ResNeXt18-CNN-LightGBM混合模型的卷烟牌号分类识别方法。首先对采集的烟丝样本在线光谱数据进行预处理,并利用ResNeXt18网络模型对预处理后的光谱进行初次特征提取。然后将提取后的特征输入自定义的3层卷积神经(CNN)网络模型中,进行二次特征提取。最后将CNN提取的特征代入LightGBM分类器进行牌号分类训练。结果表明,ResNeXt18-CNN-LightGBM模型中烟丝牌号分类的准确率达97%。相较于传统的单个化学计量学算法,该文提出的基于卷积神经网络组合算法的卷烟牌号分类识别方法简单易行、准确性高、稳定性好,可应用于卷烟工业生产中卷烟牌号的在线识别,对卷烟品牌管理、生产质量评价及卷烟质量管控具有重要意义。
关键词
在线近红外光谱
卷烟牌号
ResNeXt18
LightGBM
分类效果
Keywords
online near-infrared spectroscopy
cigarette brand
ResNeXt18
LightGBM
classifi⁃cation performance
分类号
O657.33 [理学—分析化学]
S646.12 [农业科学—蔬菜学]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
近红外光谱在线检测技术在中药领域中的应用展望
武春密
《石化技术》
CAS
2017
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
在线红外光谱法检测汽油中的烯烃和芳烃(苯)
梁仕普
《精细石油化工》
CAS
CSCD
北大核心
2001
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于卷积神经网络组合算法的卷烟牌号在线分类识别研究
李石头
廖付
吴继忠
张军
徐梦瑶
丁伟
李永生
李淑彪
何文苗
王辉
毕一鸣
《分析测试学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
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引证文献
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