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基于近红外光谱技术有监督模式识别的青皮产地溯源分析
被引量：
5
1
作者
李跑
谭惠珍
+3 位作者
谢叔娥
苏光林
董怡青
唐辉
《轻工学报》
CAS
北大核心
2024年第2期54-59,共6页
利用便携式近红外光谱仪采集不同产地(安徽、广东、四川)青皮外壁和内囊光谱数据,采用单一预处理和组合预处理方法消除光谱中的多种干扰,结合主成分分析(PCA)、簇类独立软模式分类法(SIMCA)及Fisher线性判别分析(FLDA)等模式识别方法建...
利用便携式近红外光谱仪采集不同产地(安徽、广东、四川)青皮外壁和内囊光谱数据,采用单一预处理和组合预处理方法消除光谱中的多种干扰,结合主成分分析(PCA)、簇类独立软模式分类法(SIMCA)及Fisher线性判别分析(FLDA)等模式识别方法建立青皮产地溯源模型。结果表明,光谱预处理可以在一定程度上消除基线漂移、背景噪声和谱峰重叠干扰,但无法实现产地溯源。3种模式识别方法中,PCA无法实现青皮产地溯源;青皮外壁和内囊原始光谱的SIMCA模型获得的青皮产地溯源整体鉴别率分别为99.14%和98.28%;FLDA模型获得的整体鉴别率均为99.57%,优于SIMCA模型;经光谱预处理优化后的SIMCA和FLDA模型对青皮产地溯源的鉴别率均可达100%,即便携式近红外光谱技术结合有监督模式识别方法可实现青皮产地溯源的无损分析,可为食药同源物质产地溯源拓展新途径。
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关键词
青皮
溯源分析
近红外光谱技术
有监督
模式
识别
方法
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职称材料
典型煤岩反射光谱无监督感知方法研究
被引量：
5
2
作者
杨恩
王世博
+1 位作者
王赛亚
周悦
《工矿自动化》
北大核心
2020年第1期50-58,共9页
针对现有煤岩反射光谱有监督识别方法存在煤岩位置变化时识别效果差的问题,为研究基于反射光谱的煤岩自主适应性识别,提出了基于聚类距离改进型模糊C均值聚类(FCM)算法的典型煤岩反射光谱无监督感知方法。以兴隆庄煤矿气煤、泥岩、粉砂...
针对现有煤岩反射光谱有监督识别方法存在煤岩位置变化时识别效果差的问题,为研究基于反射光谱的煤岩自主适应性识别,提出了基于聚类距离改进型模糊C均值聚类(FCM)算法的典型煤岩反射光谱无监督感知方法。以兴隆庄煤矿气煤、泥岩、粉砂岩、泥质灰岩4种典型煤岩样品为研究对象,测定了每种试样多个背向反射角下的近红外波段的反射光谱曲线,分析了4种煤岩反射光谱最具差异性的特征波段,选取2150~2400 nm作为4种煤岩反射光谱差异性特征波段,在特征波段内,对气煤-泥岩、气煤-粉砂岩、气煤-泥质灰岩光谱组合进行煤岩反射光谱无监督识别研究。研究结果表明:4种试样表面的背向光谱反射率均呈现出随背向反射角增大而先增大后减小的整体趋势,背向反射角增大时,泥岩、粉砂岩和泥质灰岩的各吸收谷深度变化较小,只有微弱的减小,气煤的各吸收谷深度减小相对明显;采用改进型FCM(RFCM,CFCM)方法将光谱数据快速聚类,由最终聚类隶属度概率矩阵判定光谱数据类别,进而判定不同位置煤岩类别;相较于FCM,改进型FCM对各煤岩组合的识别率均大于90%,其中CFCM对各煤岩组合聚类识别迭代次数最少,总耗时均小于0.1 s,为优先选择方法,为反射光谱技术应用于煤岩界面不同位置煤岩的高效适应性判定提供了参考。
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关键词
煤岩
识别
反射光谱
有监督识别
无
监督
感知
光谱特征波段
模糊C均值聚类
聚类距离
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职称材料
模式识别与成矿预测Ⅱ——Hamming方法及其在花岗岩型铀矿预测中的应用
3
作者
张景廉
郭新补
叶伟龙
《华东地质学院学报》
1990年第1期1-10,共10页
本文首次将Hamming的模式识别方法引入我国地质找矿预测。Hamming方法在确定对象、特征提取及投票等方面与Cora-3方法相同，不同之处在于学习阶段。Hamming方法的学习阶段，先是计算D类（有矿类）的Hamming，确定核后，计算每一对象与D...
本文首次将Hamming的模式识别方法引入我国地质找矿预测。Hamming方法在确定对象、特征提取及投票等方面与Cora-3方法相同，不同之处在于学习阶段。Hamming方法的学习阶段，先是计算D类（有矿类）的Hamming，确定核后，计算每一对象与D类Hamming核之间的距离Di，当给出一定的阈值T时，便可按一定规则进行分类。本文确定的187个对象，选择了11个特征进行模式识别，其误识率为17．5％，识别结果比较稳定。删除特征的控制试验证明：NEE向主干断裂、主干断裂与次级断裂的节点数，次级断裂之间的节点数，地层、复式岩体等与矿床的定位有着非常密切的关系。Hamming方法原来只在AX机上运行，经笔者修改调试，可在长城0520机上进行计算，从而大大增加了其实际应用性。
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关键词
有监督
模式
识别
Hamming方法
Hamming核
花岗岩型铀矿床
成矿预测
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职称材料
题名
基于近红外光谱技术有监督模式识别的青皮产地溯源分析
被引量：
5
1
作者
李跑
谭惠珍
谢叔娥
苏光林
董怡青
唐辉
机构
湖南农业大学食品科学技术学院
湖南省农业科学院湖南省农产品加工研究所
广东省粤北食药资源利用与保护重点实验室
湖南省产商品质量监督检验研究院
出处
《轻工学报》
CAS
北大核心
2024年第2期54-59,共6页
基金
国家自然科学基金项目(31601551)
湖南省自然科学基金项目(2023JJ30290)
+2 种基金
中国博士后科学基金面上项目(2019M650187)
湖南省教育厅科学研究项目(21A0127)
2022年湖南省研究生科研创新项目(QL20220173)。
文摘
利用便携式近红外光谱仪采集不同产地(安徽、广东、四川)青皮外壁和内囊光谱数据,采用单一预处理和组合预处理方法消除光谱中的多种干扰,结合主成分分析(PCA)、簇类独立软模式分类法(SIMCA)及Fisher线性判别分析(FLDA)等模式识别方法建立青皮产地溯源模型。结果表明,光谱预处理可以在一定程度上消除基线漂移、背景噪声和谱峰重叠干扰,但无法实现产地溯源。3种模式识别方法中,PCA无法实现青皮产地溯源;青皮外壁和内囊原始光谱的SIMCA模型获得的青皮产地溯源整体鉴别率分别为99.14%和98.28%;FLDA模型获得的整体鉴别率均为99.57%,优于SIMCA模型;经光谱预处理优化后的SIMCA和FLDA模型对青皮产地溯源的鉴别率均可达100%,即便携式近红外光谱技术结合有监督模式识别方法可实现青皮产地溯源的无损分析,可为食药同源物质产地溯源拓展新途径。
关键词
青皮
溯源分析
近红外光谱技术
有监督
模式
识别
方法
Keywords
Pericarpium Citri Reticulatae Viride
traceability analysis
near infrared spectroscopy technology
supervised pattern recognition
分类号
TS218 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
O561.3 [理学—原子与分子物理]
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职称材料
题名
典型煤岩反射光谱无监督感知方法研究
被引量：
5
2
作者
杨恩
王世博
王赛亚
周悦
机构
中国矿业大学机电工程学院
出处
《工矿自动化》
北大核心
2020年第1期50-58,共9页
基金
国家自然科学基金联合基金项目(U1610251)
国家重点研发计划项目(2018YFC0604503)
江苏省高校优势学科建设工程项目(PAPD)
文摘
针对现有煤岩反射光谱有监督识别方法存在煤岩位置变化时识别效果差的问题,为研究基于反射光谱的煤岩自主适应性识别,提出了基于聚类距离改进型模糊C均值聚类(FCM)算法的典型煤岩反射光谱无监督感知方法。以兴隆庄煤矿气煤、泥岩、粉砂岩、泥质灰岩4种典型煤岩样品为研究对象,测定了每种试样多个背向反射角下的近红外波段的反射光谱曲线,分析了4种煤岩反射光谱最具差异性的特征波段,选取2150~2400 nm作为4种煤岩反射光谱差异性特征波段,在特征波段内,对气煤-泥岩、气煤-粉砂岩、气煤-泥质灰岩光谱组合进行煤岩反射光谱无监督识别研究。研究结果表明:4种试样表面的背向光谱反射率均呈现出随背向反射角增大而先增大后减小的整体趋势,背向反射角增大时,泥岩、粉砂岩和泥质灰岩的各吸收谷深度变化较小,只有微弱的减小,气煤的各吸收谷深度减小相对明显;采用改进型FCM(RFCM,CFCM)方法将光谱数据快速聚类,由最终聚类隶属度概率矩阵判定光谱数据类别,进而判定不同位置煤岩类别;相较于FCM,改进型FCM对各煤岩组合的识别率均大于90%,其中CFCM对各煤岩组合聚类识别迭代次数最少,总耗时均小于0.1 s,为优先选择方法,为反射光谱技术应用于煤岩界面不同位置煤岩的高效适应性判定提供了参考。
关键词
煤岩
识别
反射光谱
有监督识别
无
监督
感知
光谱特征波段
模糊C均值聚类
聚类距离
Keywords
coal-rock recognition
reflectance spectrum
supervised recognition
unsupervised sensing
spectral characteristic band
fuzzy C-means clustering
clustering distance
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
模式识别与成矿预测Ⅱ——Hamming方法及其在花岗岩型铀矿预测中的应用
3
作者
张景廉
郭新补
叶伟龙
机构
华东地质学院地质系
出处
《华东地质学院学报》
1990年第1期1-10,共10页
文摘
本文首次将Hamming的模式识别方法引入我国地质找矿预测。Hamming方法在确定对象、特征提取及投票等方面与Cora-3方法相同，不同之处在于学习阶段。Hamming方法的学习阶段，先是计算D类（有矿类）的Hamming，确定核后，计算每一对象与D类Hamming核之间的距离Di，当给出一定的阈值T时，便可按一定规则进行分类。本文确定的187个对象，选择了11个特征进行模式识别，其误识率为17．5％，识别结果比较稳定。删除特征的控制试验证明：NEE向主干断裂、主干断裂与次级断裂的节点数，次级断裂之间的节点数，地层、复式岩体等与矿床的定位有着非常密切的关系。Hamming方法原来只在AX机上运行，经笔者修改调试，可在长城0520机上进行计算，从而大大增加了其实际应用性。
关键词
有监督
模式
识别
Hamming方法
Hamming核
花岗岩型铀矿床
成矿预测
Keywords
pattern recognition
supervised pattern recognition
hamming algorithm
hamming nuclens
control experiment
granitetype uranium deposits
prediction of oredeposits
分类号
P619.140.8 [天文地球—矿床学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于近红外光谱技术有监督模式识别的青皮产地溯源分析
李跑
谭惠珍
谢叔娥
苏光林
董怡青
唐辉
《轻工学报》
CAS
北大核心
2024
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
典型煤岩反射光谱无监督感知方法研究
杨恩
王世博
王赛亚
周悦
《工矿自动化》
北大核心
2020
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
模式识别与成矿预测Ⅱ——Hamming方法及其在花岗岩型铀矿预测中的应用
张景廉
郭新补
叶伟龙
《华东地质学院学报》
1990
0
在线阅读
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职称材料
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