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基于多维度傅里叶红外光谱与两种神经网络模型对昭通苹果的鉴别分析
1
作者
马殿旭
蔡彦
+4 位作者
李孝攀
程立君
杨海涛
单长吉
杜国芳
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第6期1543-1550,共8页
应用傅里叶红外光谱(FTIR)和二维相关红外光谱(2D-IR)对8种不同种类的昭通苹果进行分析,并运用卷积神经网络(CNN)和径向基函数(RBF)神经网络对其进行了鉴别。在8种昭通苹果的傅里叶红外光谱中,均在3500~2850、1650~1400和1250~800 cm^(...
应用傅里叶红外光谱(FTIR)和二维相关红外光谱(2D-IR)对8种不同种类的昭通苹果进行分析,并运用卷积神经网络(CNN)和径向基函数(RBF)神经网络对其进行了鉴别。在8种昭通苹果的傅里叶红外光谱中,均在3500~2850、1650~1400和1250~800 cm^(-1)等范围表现出了较强吸收峰,可以看出苹果含有丰富的糖类、维生素、氨基酸、脂质、有机酸、酚类和黄酮类等物质,且8种昭通苹果光谱非常相似,只在吸收峰的强弱和峰位置上有非常小的差异,依据光谱来区分鉴别8种昭通苹果,显然是不可能的。以温度为微扰,采集8种苹果的动态光谱,并对动态光谱800~1800 cm^(-1)进行2D-IR分析,在2D-IR的同步光谱中,可以清晰看出:随着温度的升高,2D-IR在1010和1642 cm^(-1)附近出现了相对较强的自动峰,说明苹果中的酯类、酸类和蛋白质出现一定的分解,而且酯类和酸类分解较强,蛋白质相对较弱;另外在8种样品的2D-IR中,红富士片红中的二维相关红外光谱中出现的自动峰1642 cm^(-1)相对其他样品来说是最强的自动峰,出现的负交叉峰(1006,1642 cm^(-1))最弱;在阿克苏苹果中只出现了1010 cm^(-1)一个强自动峰;在秦冠苹果中出现了三个自动峰;另外在2001苹果和新世纪苹果中,最强自动峰出现在1020 cm^(-1),对比其他苹果有10个波数的移动,依据2D-IR,可以区分部分苹果样品。进一步对8种苹果216个苹果光谱进行卷积神经网络(CNN)和径向基函数(RBF)神经网络分析,随机选择152个样品光谱数据进行模型训练,通过一定迭代和训练,使得两种模型在训练集上的分类准确率达到100%的最优状态,再对64个样品光谱进行预测,在CNN分析中准确率为89.06%,而在RBF神经网络分析中准确率达到90.6%,两种神经网络模型都表现出了非常好的分类准确率。因此FTIR、2D-IR、CNN和RBF神经网络分析方法在苹果分析鉴别研究中相互补充,可以对昭通苹果进行准确分类,并且该方法可以运用到其他物质分类鉴别分析。
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关键词
昭通苹果
傅里叶红外光谱(FTIR)
二维相关红外光谱(2D-IR)
神经网络分析模型
鉴别
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职称材料
共面互连线频变电阻电感的稳健知识神经网络模型
被引量：
1
2
作者
赵德双
王秉中
钟晓征
《微波学报》
CSCD
北大核心
2002年第1期64-66,共3页
本文提出了一种共面互连线频变电阻电感的稳健的知识神经网络模型。该模型具有一个由主要元素项分析（PCA）得到的输入转换矩阵，具有PCA作为前处理器的神经网络，其训练过程变得高效而稳定，构建好的模型在推广性方面也更加稳健。
关键词
稳健的知识
神经网络
模型
主要元素项
分析
共面互连
电阻
电感
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职称材料
题名
基于多维度傅里叶红外光谱与两种神经网络模型对昭通苹果的鉴别分析
1
作者
马殿旭
蔡彦
李孝攀
程立君
杨海涛
单长吉
杜国芳
机构
昭通学院物理与信息工程学院
出处
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第6期1543-1550,共8页
基金
云南省科技厅科技计划项目(202301BA070001-122,202301BA070001-094)
云南省教育厅研究基金项目(2022J0978)
国家自然科学基金项目(12363003)资助。
文摘
应用傅里叶红外光谱(FTIR)和二维相关红外光谱(2D-IR)对8种不同种类的昭通苹果进行分析,并运用卷积神经网络(CNN)和径向基函数(RBF)神经网络对其进行了鉴别。在8种昭通苹果的傅里叶红外光谱中,均在3500~2850、1650~1400和1250~800 cm^(-1)等范围表现出了较强吸收峰,可以看出苹果含有丰富的糖类、维生素、氨基酸、脂质、有机酸、酚类和黄酮类等物质,且8种昭通苹果光谱非常相似,只在吸收峰的强弱和峰位置上有非常小的差异,依据光谱来区分鉴别8种昭通苹果,显然是不可能的。以温度为微扰,采集8种苹果的动态光谱,并对动态光谱800~1800 cm^(-1)进行2D-IR分析,在2D-IR的同步光谱中,可以清晰看出:随着温度的升高,2D-IR在1010和1642 cm^(-1)附近出现了相对较强的自动峰,说明苹果中的酯类、酸类和蛋白质出现一定的分解,而且酯类和酸类分解较强,蛋白质相对较弱;另外在8种样品的2D-IR中,红富士片红中的二维相关红外光谱中出现的自动峰1642 cm^(-1)相对其他样品来说是最强的自动峰,出现的负交叉峰(1006,1642 cm^(-1))最弱;在阿克苏苹果中只出现了1010 cm^(-1)一个强自动峰;在秦冠苹果中出现了三个自动峰;另外在2001苹果和新世纪苹果中,最强自动峰出现在1020 cm^(-1),对比其他苹果有10个波数的移动,依据2D-IR,可以区分部分苹果样品。进一步对8种苹果216个苹果光谱进行卷积神经网络(CNN)和径向基函数(RBF)神经网络分析,随机选择152个样品光谱数据进行模型训练,通过一定迭代和训练,使得两种模型在训练集上的分类准确率达到100%的最优状态,再对64个样品光谱进行预测,在CNN分析中准确率为89.06%,而在RBF神经网络分析中准确率达到90.6%,两种神经网络模型都表现出了非常好的分类准确率。因此FTIR、2D-IR、CNN和RBF神经网络分析方法在苹果分析鉴别研究中相互补充,可以对昭通苹果进行准确分类,并且该方法可以运用到其他物质分类鉴别分析。
关键词
昭通苹果
傅里叶红外光谱(FTIR)
二维相关红外光谱(2D-IR)
神经网络分析模型
鉴别
Keywords
Zhaotong apples
Fourier transform infrared spectroscopy(FTIR)
Two-dimensional infrared correlation spectroscopy(2D-IR)
Neural network analysis model
Identification
分类号
O433.4 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
共面互连线频变电阻电感的稳健知识神经网络模型
被引量：
1
2
作者
赵德双
王秉中
钟晓征
机构
电子科技大学应用物理研究所
电子科技大学CAE中心
出处
《微波学报》
CSCD
北大核心
2002年第1期64-66,共3页
基金
国家自然科学基金(69876005)
四川省青年科技基金
教育部高等学校骨干教师资助计划资助项目
文摘
本文提出了一种共面互连线频变电阻电感的稳健的知识神经网络模型。该模型具有一个由主要元素项分析（PCA）得到的输入转换矩阵，具有PCA作为前处理器的神经网络，其训练过程变得高效而稳定，构建好的模型在推广性方面也更加稳健。
关键词
稳健的知识
神经网络
模型
主要元素项
分析
共面互连
电阻
电感
Keywords
Key words: Robust knowledge-based neural network model, Principal component analysis, Coplanarinterconnect, Resistance, Inductance
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多维度傅里叶红外光谱与两种神经网络模型对昭通苹果的鉴别分析
马殿旭
蔡彦
李孝攀
程立君
杨海涛
单长吉
杜国芳
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
共面互连线频变电阻电感的稳健知识神经网络模型
赵德双
王秉中
钟晓征
《微波学报》
CSCD
北大核心
2002
1
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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