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光谱技术在塑料质量检测中的应用: 1; 作者刘瑞冯绍业《塑料工业》北大核心 2025年第4期23-28,49,共7页; 系统梳理了紫外-可见光谱、红外光谱、拉曼光谱、太赫兹光谱、X射线荧光光谱和高光谱技术的基本原理、优势和挑战,并探讨了其在塑料质量检测领域的应用现状。紫外-可见光谱可应用于塑料制品的结构表征和成分分析,也在劣化评估上有独特... 展开更多; 关键词光谱技术塑料质量检测紫外-可见光谱技术红外光谱技术拉曼光谱技术太赫兹光谱技术 X射线荧光光谱技术高光谱技术; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于IERT的非线性全光谱复杂水体定量分析算法研究被引量：2: 2; 作者刘嘉诚胡炳樑 +5 位作者于涛王雪霁杜剑刘宏刘骁黄琦星《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期3922-3930,共9页; 水是一种有限的资源,对农业、工业乃至人类的生存都是必不可少的,良好的水环境是可持续发展的重要保障。对水质信息的科学监测,是实现水资源优化配置与高效利用的基础。联合国环境署(UNEP)与世界卫生组织(WHO)指出,应当加强发展中国家... 展开更多; 关键词光谱法水质监测紫外可见光谱技术光谱定量分析多组分混合溶液极端随机树; 在线阅读下载PDF 职称材料

水源水库沉积物及其上覆水DOM光谱特征被引量：17: 3; 作者王斌黄廷林 +5 位作者李楠高悦叶焰中翟振起陈凡杨鹏程《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期1309-1317,共9页; 为探究水源水库溶解性有机质(DOM)组成结构及来源,以深圳市茜坑水库为例,采用紫外-可见光谱技术(UV-Vis)并结合平行因子分析法三维荧光光谱技术(EEMs-PARAFAC)对水库表层沉积物及其上覆水的DOM光谱特征进行分析.结果表明:PARAFAC识别出... 展开更多; 关键词水源水库溶解性有机质紫外-可见光谱技术三维荧光光谱技术平行因子分析法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LLE-BPNN的小麦岛海水硝酸盐含量分析被引量：2: 4; 作者王雪霁胡炳樑 +3 位作者于涛刘青松李洪波范尧《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期1503-1508,共6页; 水中过量的硝酸盐会造成部分水生生物难以存活、引发人类尤其是婴儿患病等危害,因此硝酸盐浓度成为水质检测中的一项重要指标。传统的硝酸盐浓度测量方法操作复杂、反应缓慢,近年许多研究人员开始通过紫外可见(UV-Vis)光谱技术结合人工... 展开更多; 关键词硝酸盐浓度紫外可见光谱技术局部线性嵌入反向传播神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名光谱技术在塑料质量检测中的应用: 1; 作者刘瑞冯绍业; 机构中国人民公安大学侦查学院; 出处《塑料工业》北大核心 2025年第4期23-28,49,共7页; 基金中国人民公安大学刑事科学技术双一流创新研究专项(2023SYL06)。; 文摘系统梳理了紫外-可见光谱、红外光谱、拉曼光谱、太赫兹光谱、X射线荧光光谱和高光谱技术的基本原理、优势和挑战,并探讨了其在塑料质量检测领域的应用现状。紫外-可见光谱可应用于塑料制品的结构表征和成分分析,也在劣化评估上有独特应用。红外光谱不仅可对塑料进行结构检测和成分分析,还可进行其性能评估。拉曼光谱在塑料结构表征、成分分析和分类识别上表现突出。太赫兹光谱在塑料结构分析、分类识别和成分分析上应用广泛的同时,在缺陷检测领域也独具优势。X射线荧光光谱在塑料结构、成分和分类上有着广泛应用。高光谱技术因融合成像与光谱,在塑料的高精度分类识别领域优势明显。尽管光谱技术在塑料质量检测领域中具有诸多优势,但也存在一些缺陷和局限性,如易受杂质干扰、稳定性不足、数据解析不准确等。未来的研究方向应结合机器学习和大数据分析的方法,提高光谱技术的智能化和自动化程度,以进一步提升其在复杂塑料材料检测中的应用潜力。; 关键词光谱技术塑料质量检测紫外-可见光谱技术红外光谱技术拉曼光谱技术太赫兹光谱技术 X射线荧光光谱技术高光谱技术; Keywords Spectroscopic Technique Plastic Quality Detection Ultraviolet-Visible Spectroscopy Infrared Spectroscopy Raman Spectroscopy Terahertz Spectroscopy X-ray Fluorescence Spectroscopy Hyper Spectral Imaging; 分类号 TQ320.7 [化学工程—合成树脂塑料工业]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于IERT的非线性全光谱复杂水体定量分析算法研究被引量：2: 2; 作者刘嘉诚胡炳樑于涛王雪霁杜剑刘宏刘骁黄琦星; 机构中国科学院西安光学精密机械研究所光谱成像技术重点实验室中国科学院大学深圳市盐田港集团有限公司; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期3922-3930,共9页; 基金中国科学院战略性先导科技专项(A类)(XDA23040101) 国防科技创新项目(XXX-ZT-00X-014-01) +1 种基金陕西省重点研发计划项目(2019SF-254)资助。; 文摘水是一种有限的资源,对农业、工业乃至人类的生存都是必不可少的,良好的水环境是可持续发展的重要保障。对水质信息的科学监测,是实现水资源优化配置与高效利用的基础。联合国环境署(UNEP)与世界卫生组织(WHO)指出,应当加强发展中国家的水质监测网络,包括数据质量的保证和分析能力的提高。光谱法作为一种新兴的水质分析方法,相比传统的化学水质监测方法,具有“响应速度快、多参数同步、绿色无污染”的特点。传统单波长、多波长的线性模型依赖于水体对特定波长的吸收特征,不适用于多组分混合溶液且普适性较差。因此,提出了一种基于IERT的非线性全光谱定量分析算法,建立适用于多组分混合溶液浓度预测模型,达到利用全光谱信息来预测浓度信息的目的。利用实验室配置的COD,BOD 5和TOC多组分混合溶液与NO_(3)-N、浊度、色度多组分混合溶液作为实验样本,使用光谱仪采集样本的光谱曲线,通过全光谱数据进行浓度预测实验,结果显示,对于COD,BOD 5和TOC多组分混合溶液,本算法对于三种组分的决定系数(R^(2))分别为0.9993,0.9914和0.9993,均方根误差(RMSE)分别为0.0244,0.0577和0.0004;对于NO_(3)-N、浊度、色度多组分混合溶液,决定系数(R^(2))分别为0.9834,0.8684和0.9810,均方根误差(RMSE)分别为0.1005,0.3264和0.1202。通过对比本算法与偏最小二乘(PLS)、支持向量机回归(SVR)、决策树(DT)、极端随机树(ERT)对于同一组数据的实验结果,表明:在两组多组分混合溶液的实验中,本算法对于其中各组分的决定系数(R^(2))均为最优,相比于其他对比算法均方根误差(RMSE)均有大幅减少。本算法可利用光谱信息对多组分混合溶液进行定量分析,在计算时间相当的情况下,可有效的提高浓度预测精度,减少定量分析的均方根误差,可为光谱法水质监测提供一种新的有效途径。; 关键词光谱法水质监测紫外可见光谱技术光谱定量分析多组分混合溶液极端随机树; Keywords Spectroscopic water quality monitoring Ultraviolet visible spectroscopy technology Spectral quantitative analysis Multi-component mixed solution Extreme random trees; 分类号 O433.4 [机械工程—光学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名水源水库沉积物及其上覆水DOM光谱特征被引量：17: 3; 作者王斌黄廷林李楠高悦叶焰中翟振起陈凡杨鹏程; 机构西安建筑科技大学环境与市政工程学院深圳市北部水源工程管理处茜坑水库管理所; 出处《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期1309-1317,共9页; 基金国家重点研发计划项目(2019YFD1100101) 国家自然科学基金资助项目(51979217)。; 文摘为探究水源水库溶解性有机质(DOM)组成结构及来源,以深圳市茜坑水库为例,采用紫外-可见光谱技术(UV-Vis)并结合平行因子分析法三维荧光光谱技术(EEMs-PARAFAC)对水库表层沉积物及其上覆水的DOM光谱特征进行分析.结果表明:PARAFAC识别出3类荧光组分,分别是C1(E_(x)/E_(m)=270/304nm,类蛋白),C2(E_(x)/E_(m)=285,235/360nm,类蛋白)和C3(E_(x)/E_(m)=270,340/442nm,类腐殖质).荧光特征指数表明茜坑水库沉积物及其上覆水DOM受新生内源和陆源输入共同影响,但主要以内源为主.表层沉积物中的类蛋白质浓度和类腐殖质浓度均远高于上覆水体,表层沉积物可能向上覆水体释放小分子DOM.紫外可见光谱与三维荧光表征结果一致,表层沉积物DOM分子量、腐殖化程度、芳香性和疏水性均低于上覆水.相关性分析表明,上覆水C1组分与C2组分相关性显著(P<0.05),表明其存在同源性.通过对茜坑水库沉积物及其上覆水DOM光谱特征的研究,可进一步分析水库有机质污染特征.; 关键词水源水库溶解性有机质紫外-可见光谱技术三维荧光光谱技术平行因子分析法; Keywords water source reservoir DOM UV-Vis EEMs PARAFAC; 分类号 X524 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LLE-BPNN的小麦岛海水硝酸盐含量分析被引量：2: 4; 作者王雪霁胡炳樑于涛刘青松李洪波范尧; 机构中国科学院西安光学精密机械研究所中国科学院大学; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期1503-1508,共6页; 基金国家重点研发计划项目(2017YFC1403700)资助; 文摘水中过量的硝酸盐会造成部分水生生物难以存活、引发人类尤其是婴儿患病等危害,因此硝酸盐浓度成为水质检测中的一项重要指标。传统的硝酸盐浓度测量方法操作复杂、反应缓慢,近年许多研究人员开始通过紫外可见(UV-Vis)光谱技术结合人工神经网络(ANN)的方法对水中硝酸盐的含量进行测量。提出了一种将流形学习(manifold learning)方法中的局部线性嵌入(LLE)与反向传播神经网络(BPNN)相结合的建模方法,用以得到硝酸盐光谱曲线与浓度间的关系,实现对青岛市崂山区小麦岛海水中硝酸盐浓度快速准确的定量分析。实验选取了过滤后的小麦岛海水配置59组不同浓度的加标溶液,采用实验室自主研制的光谱分析仪采集这些样本的光谱测量值,通过标准正态变换(SNV)方法对测得硝酸盐溶液的光谱数据进行校正处理,有效降低了由仪器本身或环境带来的噪声影响;选取预处理后的光谱数据的前1 500维处理后进行对比实验,以解决使用BPNN对全部2 048维数据建模时内存不足的问题,再通过网格搜索结合十折交叉验证的方法优化LLE中的邻近点数k和嵌入维数d,得到最优参数值k=15,d=3,实现对实验数据的降维处理;通过BPNN将降维后的训练集光谱信息与其对应的浓度信息进行建模,实现对预测集硝酸盐浓度定量分析,引入决定系数(R^2)和预测均方根误差(RMSEP)评价建模效果,与直接使用BPNN建模预测的结果比较,改进方法的R^2由0.926 3提升至0.992 8, RMSEP由0.442 5下降到0.280 4,建模预测程序的运行时间由327 s缩短至0.5 s。采用这59组数据的全部2 048维进行LLE-BPNN建模时,得到R^2=0.995 7, RMSEP=0.136 5,在用时相近的前提下,相比仅使用前1 500维时的建模精度更好。分析结果表明, LLE-BPNN的方法可实现对海水中硝酸盐浓度的快速预测,使预测精度得到显著提升,同时能大幅降低预测时间。; 关键词硝酸盐浓度紫外可见光谱技术局部线性嵌入反向传播神经网络; Keywords Nitrate concentration Ultraviolet/visible spectral technology Locally linear embedding Back propagation neural network; 分类号 X55 [环境科学与工程—环境工程]; 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	光谱技术在塑料质量检测中的应用	刘瑞冯绍业	《塑料工业》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于IERT的非线性全光谱复杂水体定量分析算法研究	刘嘉诚胡炳樑于涛王雪霁杜剑刘宏刘骁黄琦星	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	水源水库沉积物及其上覆水DOM光谱特征	王斌黄廷林李楠高悦叶焰中翟振起陈凡杨鹏程	《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	17	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于LLE-BPNN的小麦岛海水硝酸盐含量分析	王雪霁胡炳樑于涛刘青松李洪波范尧	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2019	2	在线阅读下载PDF 职称材料