期刊文献+
共找到4,166篇文章
< 1 2 209 >
每页显示 20 50 100
油气泄漏红外光谱成像探测组件研发
1
作者 张云昊 杨云朋 +4 位作者 孙秉才 刘鑫 姜洪妍 赵帅 吴斌 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第2期157-168,共12页
石油化工行业是经济增长的关键,因石油气具有无色无味的特点,发生微量泄漏时不易被工作人员察觉,对环境和公共安全构成严重威胁。近年来,石化企业针对石油气泄漏进行检测和定位的需求日益增大。相比于传统检测方法,红外光谱成像技术因... 石油化工行业是经济增长的关键,因石油气具有无色无味的特点,发生微量泄漏时不易被工作人员察觉,对环境和公共安全构成严重威胁。近年来,石化企业针对石油气泄漏进行检测和定位的需求日益增大。相比于传统检测方法,红外光谱成像技术因其大范围、远距离、快速定位泄漏源、动态直观等优势,受到广泛关注。文中介绍了一种基于红外光谱成像技术的油气泄漏探测组件,该组件结合了红外光谱图像技术的优势,通过攻关宽自由谱宽范围窄带高消光比滤波技术、高精度指数光刻与刻蚀等关键技术,完成覆盖长波红外谱段的多通道带通滤波器设计;结合油气泄漏检测应用场景,完成图像传感器的选型及器件耦合,最终研制出一套针对油气泄漏检测的红外光谱成像探测组件。经测试,其谱段数多于10个谱段,谱段范围覆盖8~12μm,光谱分辨率优于0.5μm。使用该成像组件对油气主要成分空间分布进行实时检测,系统理论检测极限浓度达到5.4%,为研发适用于企业现场的油气类危险化学品泄漏光谱监测技术及装备提供了有力支撑。 展开更多
关键词 气体泄漏 油气检测 长波红外 宽谱段 光谱成像
在线阅读 下载PDF
基于高光谱成像技术和近红外光谱技术的金冠苹果货架期判别及其品质分析 被引量:2
2
作者 赵昕 郑树亮 +3 位作者 牛晓颖 曹建康 陈晗 赵志磊 《食品工业科技》 北大核心 2025年第11期302-312,共11页
为实现金冠苹果的货架期及可溶性固形物含量(SSC)和酸度(pH)的无损分析,利用高光谱成像系统(400~1000 nm)和近红外(800~2500 nm)光谱仪分别采集了金冠苹果的六个不同货架期(采后0、7、14、21、28和35 d)的光谱信息,采用了卷积平滑(Savit... 为实现金冠苹果的货架期及可溶性固形物含量(SSC)和酸度(pH)的无损分析,利用高光谱成像系统(400~1000 nm)和近红外(800~2500 nm)光谱仪分别采集了金冠苹果的六个不同货架期(采后0、7、14、21、28和35 d)的光谱信息,采用了卷积平滑(Savitzky-Golay,SGS)、一阶导数平滑(Savitzky-Golay First Derivative,1D)、标准正态变换(Standard Normal Variate,SNV)和归一化(Area Normalize,Normalize)四种预处理方法,利用竞争性自适应重加权采样算法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling Aglorithm,CARS)和无信息变量消除法(Uninformative Variable Elimination,UVE)提取特征波长,并建立了反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BP)和最小二乘支持向量机(Least Squares-Support Vector Machine,LSSVM)货架期分类模型。在对SSC和pH的预测中,采用灰度共生矩阵(Gray Level Cooccurrence Matrix,GLCM)提取金冠苹果高光谱图像中的8种纹理特征,采用CARS对预处理后的高光谱图像的光谱数据、高光谱图像的光谱与纹理融合数据以及近红外光谱数据提取特征变量,建立偏最小二乘(Partial Least Squares Regression,PLSR)和最小二乘支持向量机两种模型。结果表明,近红外光谱和高光谱成像技术均可实现对金冠苹果货架期的判别,判别最优模型为基于高光谱图像的1D+UVE+BP模型,判别准确率为100%;对金冠苹果SSC的定量预测中,基于近红外光谱的1D+CARS+PLSR模型预测效果最好,预测集相关系数(R_(p))和均方根误差(Root Mean Square Error of Prediction Set,RMSEP)值分别为0.9323和0.4036;对金冠苹果的pH定量预测中,基于近红外光谱的SNV+CARS+LS-SVM模型预测效果最好,R_(p)和RMSEP值分别为0.8749和0.0417,研究结果为金冠苹果的无损检测提供了技术支持和依据。 展开更多
关键词 红外光谱技术 光谱成像系统 苹果 货架期 定性判别 定量预测
在线阅读 下载PDF
基于DMD的阿达玛变换型近红外光谱仪快速处理系统设计与实现 被引量:1
3
作者 王硕 谢振坤 魏志鹏 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS 北大核心 2025年第1期133-138,共6页
数字微镜器件(DMD)的近红外光谱仪,具有波长重复性好、分辨率高和抗振动性好等优点,广泛应用于食品安全和农业生产等领域的研究。随着DMD的微小型近红外光谱仪发展逐渐趋于成熟,仪器的成本和性能仍然是研发的关键。尽管大部分将重点放... 数字微镜器件(DMD)的近红外光谱仪,具有波长重复性好、分辨率高和抗振动性好等优点,广泛应用于食品安全和农业生产等领域的研究。随着DMD的微小型近红外光谱仪发展逐渐趋于成熟,仪器的成本和性能仍然是研发的关键。尽管大部分将重点放在了软件开发和检测方法的研究,而仪器硬件的处理速度至关重要。只有确保光谱仪能够快速准确的采集并传输数据,才能有效实现光谱分析。在多数研究中,阿达玛矩阵的生成和解码工作通常由上位机完成,并通过FLASH存储的方式导入模板。这种方式可能会限制采集一幅完整光谱数据的时间效率。为了提高光谱采集速度和信噪比,提出一种高速驱动DMD和快速数据采集的方法,并基于DMD微小型近红外光谱仪设计一套硬件电路系统。采用现场可编辑门阵列(FPGA)和ARM的架构,创新性地实现了奇偶阿达玛模板的生成与解码过程在嵌入式系统底层执行,加快了光谱分析的速度并提高信噪比。通过与市面上DMD型光谱仪对比,研究结果显示,所研发的光谱仪完成单次光谱的采集时间仅需214 ms,相比商用DMD型光谱仪,采集效率提升了4倍。在同等3 s的采集时间内,所研发光谱仪的信噪比为4600,相比商用DMD型光谱仪,信噪比提升了1.5倍。通过所研发的光谱仪对油菜籽样品进行光谱扫描,分析了油菜籽的脂肪、蛋白质和水分的含量,并采用偏最小二乘回归(PLSR)建立了相应的模型。油菜籽脂肪含量的校正相关系数为0.9865、预测相关系数为0.9672;蛋白质含量的校正相关系数为0.9854、预测相关系数系数为0.9636;水分含量的校正相关系数为0.9875、预测相关系数为0.9614。模型评估的结果表明,该光谱仪能够满足油菜籽成分检测的需求,验证该光谱仪在商业领域具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 数字微镜器件 红外光谱 阿达玛 信噪比 嵌入式 油菜籽
在线阅读 下载PDF
功能性近红外光谱成像技术在耳鸣脑功能研究中的应用与展望
4
作者 丁大雄 米雪芹 +5 位作者 李蓓 张静 王媛玲 唐晓茗 宋小影 潘庆春 《中华耳科学杂志》 北大核心 2025年第2期301-304,共4页
耳鸣常被看作是其他多种疾病的症状,而不是一种独立的疾病。它可能是由血管性疾病、听力损伤、中耳堵塞、头颈部外伤等引发,目前发生的机制尚不明确。近红外光学脑功能成像是近些年新兴的一种非侵入式的脑功能成像技术,它在一定程度上... 耳鸣常被看作是其他多种疾病的症状,而不是一种独立的疾病。它可能是由血管性疾病、听力损伤、中耳堵塞、头颈部外伤等引发,目前发生的机制尚不明确。近红外光学脑功能成像是近些年新兴的一种非侵入式的脑功能成像技术,它在一定程度上可以克服传统脑功能成像技术的局限性,目前已经广泛用于听觉相关疾病的脑功能研究。因此本文对功能性近红外光谱技术在耳鸣脑功能中的研究进行综述,以期为耳鸣的机制研究提供一定依据。 展开更多
关键词 耳鸣 脑功能 红外线光谱 成像技术
在线阅读 下载PDF
基于机器学习的光谱选择性红外辐射材料设计研究进展
5
作者 葛宇飞 刘东青 +3 位作者 程海峰 桂博恒 王新飞 贾岩 《材料导报》 北大核心 2025年第15期60-68,共9页
随着热光伏、辐射制冷、气体检测、红外隐身等领域的快速发展,对光谱选择性红外辐射材料的需求日益迫切。单种材料通常难以实现对红外光谱的精细选择性调控,需要结合多种材料进行结构优化设计,以满足不同应用场景对光谱选择性红外辐射... 随着热光伏、辐射制冷、气体检测、红外隐身等领域的快速发展,对光谱选择性红外辐射材料的需求日益迫切。单种材料通常难以实现对红外光谱的精细选择性调控,需要结合多种材料进行结构优化设计,以满足不同应用场景对光谱选择性红外辐射材料的需求。但光谱选择性红外辐射材料设计参数空间大,传统的“试错型”设计难以实现全局优化和处理多目标约束问题,且耗时较长。随着人工智能和大数据技术的发展,通过构建机器学习模型,对材料成分、排布方式、膜层厚度等参数进行并行设计,能够实现光谱选择性红外辐射材料设计的快速全局优化。本文旨在梳理机器学习应用于光谱选择性红外辐射多层膜和超表面设计的最新研究进展,分析机器学习辅助光谱选择性红外辐射材料设计的优势与问题,并指出未来发展趋势。 展开更多
关键词 机器学习 光谱选择性 红外辐射 多层膜 超表面 发射率
在线阅读 下载PDF
基于噪声等效辐射亮度的红外高光谱遥测系统辐射定标方法
6
作者 庞玲玲 杨智雄 +5 位作者 余春超 丁瑞霖 王博洋 鲍佳男 王理贤 薛杰 《红外技术》 北大核心 2025年第7期869-876,共8页
红外辐射定标是建立成像光谱的数字量化值与目标光谱辐射亮度值二者之间关系的方法,对所测光谱进行定标是定量分析中的重要环节。在实际应用中,由于仪器本身的稳定性和目标辐射特性对仪器的影响,定标结果的好坏没有很好的评估,本文提出... 红外辐射定标是建立成像光谱的数字量化值与目标光谱辐射亮度值二者之间关系的方法,对所测光谱进行定标是定量分析中的重要环节。在实际应用中,由于仪器本身的稳定性和目标辐射特性对仪器的影响,定标结果的好坏没有很好的评估,本文提出了基于噪声等效辐亮度(noise equivalent spectral radiance,NESR)来定量分析定标结果的准确性。采用两点线性辐射定标法对仪器进行标定,利用NESR信噪比计算方法得到仪器NESR的实测值,通过对比NESR标称参数,可以快速、定量化地判定辐射定标结果的准确性。利用自研的成像遥测系统采集到的数据进行验证,得出该方法可以快速、有效地评价辐射定标结果的准确性,从而提高标定后亮温光谱的质量,为后续红外光谱气体识别奠定基础。 展开更多
关键词 噪声等效辐射亮度 红外辐射定标 黑体辐亮度 红外光谱成像仪 定量化判定
在线阅读 下载PDF
正态分布筛选法提高近红外光谱稳定性研究
7
作者 李晓星 肖金凤 +10 位作者 张洪明 吕波 尹相辉 赵明 马飞 符佳 胡艳 李志豪 王福地 沈永才 戴舒宇 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第6期1566-1577,共12页
在发酵过程的近红外在线检测中,由于发酵液中需要持续通入氧气来促进微生物的生长和代谢活动,常会在发酵液中产生气泡。发酵液中的气泡经过探头前方时,会对近红外光谱的强度产生较大干扰。为了剔除发酵液近红外在线检测过程中采集到的... 在发酵过程的近红外在线检测中,由于发酵液中需要持续通入氧气来促进微生物的生长和代谢活动,常会在发酵液中产生气泡。发酵液中的气泡经过探头前方时,会对近红外光谱的强度产生较大干扰。为了剔除发酵液近红外在线检测过程中采集到的气泡引起的异常光谱,减少光谱波动,提出了一种正态分布筛选方法。制备了600 g质量分数为10%的葡萄糖溶液,每隔30 s加2 g葡萄糖溶液至盛有600 mL蒸馏水的反应釜中,搅拌均匀,然后计算和记录反应釜内葡萄糖溶液的质量分数,并在反应釜底部通入氧气产生气泡,利用近红外光谱仪采集反应釜内葡萄糖溶液的近红外光谱。分别采用主成分分析(principal component analysis,PCA)结合马氏距离法,欧氏距离法,孤立森林,正态分布筛选法对受到气泡影响的异常光谱剔除后,将光谱样本集按照4∶1的比例随机划分为校正集和预测集,随后经过光谱预处理,利用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)对校正集建立葡萄糖溶液浓度预测模型,并用建立的PLS模型对预测集进行预测。通过校正集相关系数,校正集均方根误差,以及预测集的相关系数和均方根误差进行对比分析。采用四种方法剔除受到气泡影响的异常光谱后,所建模型结果如下,PCA结合马氏距离法剔除异常光谱后得到的校正集相关系数R^(2)_(c)为0.998208,均方根误差RMSECV为0.000764,预测集相关系数R^(2)_(p)为0.997994,均方根误差RMSEP为0.000764;欧式距离法剔除异常光谱后得到的校正集R^(2)_(c)为0.998628,均方根误差RMSECV为0.000652,预测集相关系数R^(2)_(p)为0.998628,均方根误差RMSEP为0.000655;孤立森林剔除异常光谱后得到的校正集R^(2)_(c)为0.998255,RMSECV为0.000739,预测集R^(2)_(p)为0.998132,RMSEP为0.000740;正态分布筛选方法剔除异常光谱后得到的校正集R^(2)_(c)为0.998641,均方根误差RMSECV为0.000645,预测集R^(2)_(p)为0.998628,RMSEP为0.000636。结果表明:对比四种方法,采用正态分布筛选方法能有效减少光谱强度的波动,剔除异常光谱较其他方法效果更佳。 展开更多
关键词 红外光谱 异常光谱剔除 马氏距离 正态分布筛选法
在线阅读 下载PDF
惰气熔融红外吸收光谱法测定海洋钛合金用铌铝合金中氧量
8
作者 刘攀 袁晓冬 +4 位作者 陈倩倩 张庸 孟秋达 张砚博 张欣耀 《中国无机分析化学》 北大核心 2025年第5期704-712,共9页
铌铝中间合金是重要的钛合金用合金添加剂,具有与金属钛接近的熔点和密度,有利于降低成分偏析,提高钛合金的成分均匀性。氧含量对钛合金的性能有重要影响,是铌铝中间合金等钛合金原料的基本质量特性指标。通过探讨粉碎制样时间、分析功... 铌铝中间合金是重要的钛合金用合金添加剂,具有与金属钛接近的熔点和密度,有利于降低成分偏析,提高钛合金的成分均匀性。氧含量对钛合金的性能有重要影响,是铌铝中间合金等钛合金原料的基本质量特性指标。通过探讨粉碎制样时间、分析功率、助熔剂、样品量、仪器校准等分析条件对测定结果的影响,建立了脉冲加热-惰气熔融-红外吸收光谱法测定铌铝合金中氧量的方法。实验结果表明,铌铝合金原始样品颗粒较大(大于250μm),氧量存在非常大的不均匀性,相对偏差可达80%。短时间的粉碎制样可有效提升检验结果的一致性。使用镍篮作为助熔剂时,过量镍可导致铌铝合金熔体黏稠度升高,阻碍含氧气体的生成和释放,最终采用锡囊、镍箔或镍囊作为样品分析时的助熔剂与承载容器,使用盘式振动研磨仪粉碎制样10~15 s,ONH-2000和ONH-836气体分析仪的分析功率分别设定为5.5 kW和5.0 kW,称取100~200 mg样品,采用钢铁标准样品校准仪器,结果表明,方法的定量限为0.006%~0.011%,重复性精密度(以相对标准偏差表征,n=6)为2.6%~10.4%,钢铁和钛合金标准样品中氧的测定值与证书认定值相符,钢铁有证标准样品中氧的回收率为90.5%~106%。方法适用于铌铝中间合金中氧量的准确、快速检验,并有望在以铌为合金元素的钛合金用新型多元铝基中间合金中得到推广和应用。 展开更多
关键词 惰气熔融 红外吸收光谱 铌铝 铝基中间合金 海洋钛合金
在线阅读 下载PDF
显微-傅里叶变换红外光谱仪和激光红外成像系统鉴定典型鱼种消化道内微塑料的比较
9
作者 刘子祺 王俊杰 +4 位作者 柯怡 于璐 邬艳妮 孟龄 罗维 《中国无机分析化学》 北大核心 2025年第7期950-957,共8页
微塑料(Microplastics,MPs)是粒径小于5 mm的塑料碎片。生物体内微塑料的鉴定是生态风险评估的前提和基础,然而,当前关于常规和最新先进仪器系统鉴定水生动物体内微塑料的比较研究并不多见。通过比较常规的显微-傅里叶变换红外光谱仪(Mi... 微塑料(Microplastics,MPs)是粒径小于5 mm的塑料碎片。生物体内微塑料的鉴定是生态风险评估的前提和基础,然而,当前关于常规和最新先进仪器系统鉴定水生动物体内微塑料的比较研究并不多见。通过比较常规的显微-傅里叶变换红外光谱仪(Micro-Fourier Transform Infrared Spectroscopy,μ-FTIR)和最新先进的激光红外成像系统(Laser Direct Infrared Imaging System,LDIR)鉴定我国海岸带常见罗非鱼的消化道微塑料丰度及特性的差异,以期为改进微塑料的鉴定方法提供科学参考和数据支撑。研究结果表明,两种方法鉴定鱼消化道微塑料丰度(数量)相差1个数量级,LDIR鉴别的微塑料丰度为346个/条,μ-FTIR鉴定结果为66个/条。两种方法鉴定的微塑料主要化学组分皆以Polyethylene Terephthalate(PET)为主,其占比相差不大、其中LDIR鉴定的PET占比是42%~51%,而μ-FTIR鉴定的PET占比是64%。两种仪器鉴定的主要微塑料大小及占比不同,LDIR鉴定的微塑料以50~100μm的小粒径为主,其占比为76%~87%,而μ-FTIR鉴定的微塑料以≥100μm的大粒径为主,其占比为80%~94%。与常规μ-FTIR相比,LDIR不仅准确地鉴别了更多微塑料的化学组分,也获得了微塑料的大小和形状等关键信息,其结果更具有代表性和准确性,推荐LDIR作为生物体内微塑料鉴别的新方法。 展开更多
关键词 塑料废物 水生动物 微塑料的丰度和特性 显微-傅里叶变换红外光谱 激光红外成像系统 微塑料的分析和测定
在线阅读 下载PDF
基于全透射近红外光谱的空心西瓜在线检测方法研究
10
作者 李佳琪 田喜 +2 位作者 王庆艳 何鑫 黄文倩 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第5期1440-1447,共8页
西瓜具有很高营养价值,医学上具有解暑的功效。成熟度、甜度和是否空心是西瓜评价的关键指标,成为市场竞争力的重要因素,西瓜空心的筛选保证西瓜更高品质,提高市场竞争力。通过实验室自主研发的全透射近红外光谱设备采集307个西瓜光谱... 西瓜具有很高营养价值,医学上具有解暑的功效。成熟度、甜度和是否空心是西瓜评价的关键指标,成为市场竞争力的重要因素,西瓜空心的筛选保证西瓜更高品质,提高市场竞争力。通过实验室自主研发的全透射近红外光谱设备采集307个西瓜光谱。根据西瓜空心位置主要发生在瓜体中心的特点,创新性提出对光谱进行区域分割和权重处理。通过支持向量机(SVM)和偏最小二乘判别分析(PLSDA)算法分别挑选出最优的两种权重光谱,基于原始光谱、权重光谱以及进行多元散射矫正(MSC)和卷积平滑(SGS)预处理后的光谱,3种光谱采用SVM和PLSDA分别进行空心西瓜分类建模。结果显示,相比原始光谱建立的模型,通过预处理并不一定会加强模型效果,甚至会降低模型效果,通过两种权重光谱建立模型效果最好,准确率分别为96.74%(SVM)和92.39%(PLSDA),权重处理后的光谱相比原始光谱和其他两种预处理后的光谱具有更好的建模效果。采用SVM和PLSDA两种算法挑选出的权重光谱和原始光谱分别进行一维卷积神经网络(1D-CNN)建立分类模型,模型准确率分别为98.92%(SVM),96.77%(PLSDA)和95.70%(原始光谱)。结果表明,1D-CNN建模效果相比SVM和PLSDA建模效果更好,并且光谱分割和权重处理后的光谱在1D-CNN中仍然适用,效果相比原始光谱更好,此研究为空心西瓜无损在线分级检测提供了重要的技术支撑。 展开更多
关键词 全透射近红外光谱 空心西瓜 权重光谱 一维卷积神经网络(1D-CNN)
在线阅读 下载PDF
基于便携式近红外光谱仪建立苜蓿干草纤维品质预测模型
11
作者 杨松 岳嘉豪 +3 位作者 程柳洋 张淑枝 钟荣珍 骆雅萍 《动物营养学报》 北大核心 2025年第2期1376-1387,共12页
本试验旨在通过采用便携式近红外光谱仪构建我国甘肃地区苜蓿干草的纤维品质预测模型,以建立苜蓿干草品质的快速检测方法。选用来自甘肃地区的493份苜蓿干草样本,通过测定中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)含量并计算相对饲喂价值(R... 本试验旨在通过采用便携式近红外光谱仪构建我国甘肃地区苜蓿干草的纤维品质预测模型,以建立苜蓿干草品质的快速检测方法。选用来自甘肃地区的493份苜蓿干草样本,通过测定中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)含量并计算相对饲喂价值(RFV),采用Kennard-Stone算法将所有样本划分为校正集样本和预测集样本;然后采用蒙特卡洛交叉验证算法剔除校正集中的异常样本;再用不同预处理方法,使用光谱段(950~1650 nm)对不同品质参数进行偏最小二乘(PLS)法建模,确定各指标的最佳建模方法。结果表明:NDF含量预测模型的最佳预处理方法为无预处理,其预测决定系数(R_(p)^(2))和相对分析误差(RPD)分别为0.970和3.389;ADF含量预测模型的最佳预处理方法为SNV法,其R_(p)^(2)和RPD分别为0.984和5.430;RFV预测模型的最佳预处理方法为SNV法,其R_(p)^(2)和RPD分别为0.944和2.770。由此可知,本试验基于便携式近红外光谱仪建立的甘肃地区苜蓿干草NDF和ADF含量预测精准度较好,而RFV的预测精准度略差。 展开更多
关键词 苜蓿干草 便携式近红外光谱 纤维品质 预测模型
在线阅读 下载PDF
基于机器学习和中红外光谱的牦牛奶掺假预测模型研究 被引量:1
12
作者 褚楚 罗雪路 +5 位作者 王海童 温佩佩 杜超 丁考仁青 拉毛草 张淑君 《华中农业大学学报》 北大核心 2025年第2期116-124,共9页
为监督和规范牦牛奶生产和销售,对牦牛奶中奶牛奶的掺假比例进行定量预测,研发新的快速检测技术,通过中红外光谱技术结合机器学习算法建立检测牦牛奶中掺加奶牛奶的预测模型,以76份纯牦牛奶、76份掺加10%奶牛奶的牦牛奶、76份掺加25%奶... 为监督和规范牦牛奶生产和销售,对牦牛奶中奶牛奶的掺假比例进行定量预测,研发新的快速检测技术,通过中红外光谱技术结合机器学习算法建立检测牦牛奶中掺加奶牛奶的预测模型,以76份纯牦牛奶、76份掺加10%奶牛奶的牦牛奶、76份掺加25%奶牛奶的牦牛奶、76份掺加50%奶牛奶的牦牛奶为研究对象,利用5种光谱预处理算法、6种定性和12种定量机器学习算法,分别建立鉴别纯牦牛奶和掺加奶牛奶的牦牛奶的二分类定性模型和预测掺加奶牛奶比例的定量回归模型。结果显示,基于支持向量机建模算法、无预处理光谱建立的鉴定纯牦牛奶和掺加奶牛奶的牦牛奶的预测模型效果最好,该模型验证集AUC为0.95,准确性0.84,灵敏度0.93,特异性0.87,可用于纯奶和掺假奶的鉴定。利用贝叶斯正则化神经网络建模算法和一阶导数光谱预处理算法建立了预测牦牛奶中奶牛奶掺加比例的最佳定量模型,该模型R_(P)^(2)=0.88,RMSEV=6.57%,RPD=2.89%。结果表明,中红外光谱技术结合机器学习算法可有效地鉴定出掺加奶牛奶的牦牛奶,并可检测出掺假的比例。 展开更多
关键词 红外光谱(MIRS) 机器学习 牦牛奶 牛奶掺假 预测模型
在线阅读 下载PDF
微小型MEMS-FPI近红外光谱仪
13
作者 厉奔 陈方方 +3 位作者 王飞 郑赞胜 邹益波 虞益挺 《光学精密工程》 北大核心 2025年第13期2020-2035,共16页
针对传统近红外光谱仪器体积庞大且成本高昂的现状,基于滨松MEMS-FPI近红外光谱传感器C14272,成功研发了工作波长为1350-1650 nm的微小型化近红外光谱仪。该系统采用模块化架构,整合高效信号获取与数据处理单元,显著降低系统成本。通过... 针对传统近红外光谱仪器体积庞大且成本高昂的现状,基于滨松MEMS-FPI近红外光谱传感器C14272,成功研发了工作波长为1350-1650 nm的微小型化近红外光谱仪。该系统采用模块化架构,整合高效信号获取与数据处理单元,显著降低系统成本。通过系统性能评估,包括波长精度、光谱分辨率、动态范围等指标,并通过温度特性补偿算法有效抑制了温度漂移。实验结果表明:该光谱分析系统具备优异的稳定性与重现性,光谱分辨率约为15.2 nm。结合卷积神经网络算法,构建的葡萄糖溶液浓度预测模型在检测未知样本时表现出高准确性(R^(2)>0.99)和低误差率(RMSE<0.2%)。所研制的微小型化近红外光谱仪为生物医学检测与食品质量分析提供了经济高效的解决方案。 展开更多
关键词 红外光谱 微小型光谱 卷积神经网络 葡萄糖浓度检测
在线阅读 下载PDF
小型化长波红外/可见光双光谱复合光电成像组件设计
14
作者 唐利 任丽 +1 位作者 牛霞 聂志强 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第7期277-285,共9页
红外成像探测和可见光成像探测结合使用能够提升光电成像组件的全天候探测能力、抗干扰能力和目标捕获能力。为了实现长波红外/可见光双光谱复合光电成像组件的小型化,光学部分采用共轴折反式成像,探测组件采用一体化机芯设计。长波红... 红外成像探测和可见光成像探测结合使用能够提升光电成像组件的全天候探测能力、抗干扰能力和目标捕获能力。为了实现长波红外/可见光双光谱复合光电成像组件的小型化,光学部分采用共轴折反式成像,探测组件采用一体化机芯设计。长波红外光信号经由包含衍射透镜的三片红外透镜成像到非制冷焦平面探测器上,可见光信号经过嵌套在首片红外镜片中心的可见光镜组聚焦,被位于孔径中心的平面反射镜反射到红外镜筒侧面。长波红外通道F#为0.95,焦距44 mm,视场10°×8°;可见光通道F#为4.3,焦距25 mm,视场7.9°×6.3°。整个光机系统经过-40~+60℃被动无热化设计,复合光电成像组件整体结构简单紧凑、体积小、质量轻。实验证明该复合光电成像组件成像良好,完全满足设计指标。 展开更多
关键词 光学设计 光谱复合光电成像组件 共轴折反式成像 长波红外 可见光 无热化
在线阅读 下载PDF
X射线荧光光谱结合红外光谱对茶油三元体系掺伪的研究
15
作者 钟晴议 袁孟韬 +4 位作者 李开开 姜红 田红丽 刘晓静 韩玮 《中国粮油学报》 北大核心 2025年第5期197-203,共7页
采用X射线荧光光谱(XRF)技术结合红外光谱技术对茶油与玉米油、大豆油的三元体系进行元素和特征脂肪酸定量检测分析。研究通过支持向量机(SVM)模型,并结合RIME雾凇优化算法对数据进行建模和优化,建立高效的油茶籽油掺伪检测模型。结果表... 采用X射线荧光光谱(XRF)技术结合红外光谱技术对茶油与玉米油、大豆油的三元体系进行元素和特征脂肪酸定量检测分析。研究通过支持向量机(SVM)模型,并结合RIME雾凇优化算法对数据进行建模和优化,建立高效的油茶籽油掺伪检测模型。结果表明,Mn元素在模型中的决定系数R 2达到0.88247,而Fe元素的R 2则高达0.97729,表明这些元素在模型中具有较高的解释力和预测能力,计算皮尔逊指数,通过Kruskal-Wallis检验,确定了Mn、Cr、Fe、Cl等元素可以作为最佳区分掺伪的元素,这些元素在不同掺伪梯度下表现出显著的差异性。制备74个样品,分为低、中、高掺伪梯度,在低、中、高3个掺伪梯度中均有元素展现区分能力。利用红外光谱技术检测掺伪样品,由于脂肪酸在3种油中的含量不同,通过研究其中油酸,亚油酸,亚麻酸等特征脂肪酸的出峰位置,比较掺伪样品与纯山茶油样品的差异,从而印证掺伪样品在特定波数(如2925、1200、1096 cm^(-1))的吸光度明显不同于纯山茶油。 展开更多
关键词 X射线荧光光谱 红外光谱 食用油掺伪 支持向量机 RIME算法优化
在线阅读 下载PDF
基于可见光-近红外高光谱成像技术的文书朱墨时序检验
16
作者 李昌盛 高树辉 《分析测试学报》 北大核心 2025年第5期781-793,共13页
刑事文书检验领域中,文字墨迹与印章印文形成时序的分析是验证文书物证真伪的关键技术。该文基于可见光-近红外高光谱成像技术(Vis-NIR HSI)图谱合一优势,结合卷积神经网络(CNN)研究了朱墨时序的判别问题。在光谱影像形态分析的基础上,... 刑事文书检验领域中,文字墨迹与印章印文形成时序的分析是验证文书物证真伪的关键技术。该文基于可见光-近红外高光谱成像技术(Vis-NIR HSI)图谱合一优势,结合卷积神经网络(CNN)研究了朱墨时序的判别问题。在光谱影像形态分析的基础上,采集了42000个不同朱墨时序样品的高光谱数据,建立朱墨时序高光谱数据集。分别使用中值滤波、Savitzky-Golay平滑滤波、多元散射校正和归一化方法对样本光谱进行预处理;采用连续投影算法(SPA)和竞争自适应重加权采样(CARS)对光谱进行特征波长选择,分别建立逻辑回归(LR)等若干二分类机器学习模型和一维卷积神经网络(1D-CNN)模型,并比较了建模效果。实验结果显示,基于CARS方法提取的光谱特征波长建立的CARS-1D-CNN模型在训练集和测试集上的准确率分别达96.98%和95.54%,表明Vis-NIR HSI与1D-CNN结合能够有效识别朱墨时序。该方法与常规检验方法相互辅助、相互验证,能够提高朱墨时序检验鉴定的准确性和效率。 展开更多
关键词 可见光-近红外光谱成像(Vis-NIR HSI) 文件检验 朱墨时序 机器学习 1D-CNN
在线阅读 下载PDF
基于集成CSSOA-SVM的原油近红外光谱分析系统故障诊断方法
17
作者 刘克淳 陈夕松 胡云云 《石油炼制与化工》 北大核心 2025年第7期147-152,共6页
为解决原油近红外(NIR)光谱分析系统在故障诊断中存在的高维特征、易陷入局部最优解和诊断精准度不足等问题,提出了一种基于集成混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA)优化支持向量机(SVM)模型参数寻优过程的CSSOA-SVM故障诊断方法,其克服SVM诊... 为解决原油近红外(NIR)光谱分析系统在故障诊断中存在的高维特征、易陷入局部最优解和诊断精准度不足等问题,提出了一种基于集成混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA)优化支持向量机(SVM)模型参数寻优过程的CSSOA-SVM故障诊断方法,其克服SVM诊断精度较差、传统麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优的不足,而提升了收敛速率和分类能力;进而,结合AdaBoost学习框架集成多个CSSOA-SVM基分类模型,通过动态调整样本和基分类模型权重增强了模型对复杂故障模式的识别能力和模型稳定性。结果表明,集成CSSOA-SVM分类诊断模型对6种常见故障的诊断准确率达95.48%,相较传统方法在诊断准确率、模拟收敛速率和模型稳健性方面优势显著,为原油NIR光谱分析系统的故障诊断提供了有效解决方案。 展开更多
关键词 原油近红外光谱分析系统 故障诊断 混沌麻雀搜索优化算法 支持向量机优化 集成学习
在线阅读 下载PDF
注射用哌拉西林钠他唑巴坦钠的近红外光谱定量模型研究 被引量:1
18
作者 王洪明 许学丽 +2 位作者 邵晓玮 李玉平 时敬亭 《分析科学学报》 北大核心 2025年第2期177-184,共8页
本研究利用近红外光谱技术建立了注射用哌拉西林钠他唑巴坦钠中两种成分的快速定量检测方法。基于偏最小二乘法(PLS),通过筛选并剔除异常光谱,合理划分样品集,优选光谱预处理方法、建模波段、主成分数,建立了近红外定量模型。结果显示,... 本研究利用近红外光谱技术建立了注射用哌拉西林钠他唑巴坦钠中两种成分的快速定量检测方法。基于偏最小二乘法(PLS),通过筛选并剔除异常光谱,合理划分样品集,优选光谱预处理方法、建模波段、主成分数,建立了近红外定量模型。结果显示,哌拉西林模型的校正相关系数(R_(C)^(2))为0.9970,预测相关系数(R_(P)^(2))为0.9988,校正均方差(RMSEC)为2.13,预测均方差(RMSEP)为2.20;他唑巴坦模型的R_(C)^(2)为0.9975,R_(P)^(2)为0.9989,RMSEC为1.35,RMSEP为1.42。采集6批未参与建模样品的近红外光谱对模型进行验证,两种成分的平均误差率均小于近红外快速检测的限度要求5%。本法建立的近红外定量分析模型,可同时实现注射用哌拉西林钠他唑巴坦钠中两种成分的检测,该法准确、快速,能够实现样品无损检测,可用于该种药品的快速定量分析。 展开更多
关键词 红外光谱 注射用哌拉西林钠他唑巴坦钠 定量模型 样品集划分 特征波段筛选 光谱预处理
在线阅读 下载PDF
基于可见-近红外光谱技术快速检测水质酸度
19
作者 苏涵君 李丽娜 《理化检验(化学分册)》 北大核心 2025年第3期249-256,共8页
为了满足快速、准确、在线持续检测水质酸度(pH)的需求,基于可见-近红外光谱(Vis-NIRS)技术,结合化学计量学方法,提出了一种水质酸度的快速检测方法。采集60个不同酸度水溶液样本的Vis-NIRS原始数据,分别采用Kennard-Stone(K-S)算法和光... 为了满足快速、准确、在线持续检测水质酸度(pH)的需求,基于可见-近红外光谱(Vis-NIRS)技术,结合化学计量学方法,提出了一种水质酸度的快速检测方法。采集60个不同酸度水溶液样本的Vis-NIRS原始数据,分别采用Kennard-Stone(K-S)算法和光谱-理化值共生距离(SPXY)算法进行样本集划分,运用Savitzky-Golay(S-G)卷积平滑、标准正态变量变换(SNV)、一阶导数(1D)、二阶导数(2D)和正交信号校正(OSC)等方法对原始光谱数据进行预处理,并使用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权(CARS)算法进行特征波长筛选,建立并比较了不同的偏最小二乘法(PLS)定量分析模型,以确定最佳模型效果。结果表明,利用SPXY算法划分样本集,并经过SNV预处理和CARS筛选出特征波长,建立的水质酸度PLS定量分析模型性能较优,其预测集决定系数和预测均方根误差分别为0.9786和0.3803。参与建模的波长变量数由2860个减少至45个,极大地提高了模型的运算速率,方法能够实现对水质酸度的快速、准确检测。 展开更多
关键词 可见-近红外光谱(Vis-NIRS) 水质酸度 预处理 竞争性自适应重加权算法 偏最小二乘法(PLS) 定量分析模型
在线阅读 下载PDF
新精活物质乙卡西酮红外和拉曼光谱的理论与实验研究
20
作者 王树栋 王椰 +3 位作者 欧阳佳慧 张琳 郑璇 张艳 《原子与分子物理学报》 CAS 北大核心 2025年第5期43-49,共7页
基于密度泛函理论,在B3LYP/6-311++G(d,p)水平对新精神活性物质乙卡西酮进行结构优化,并在相同水平计算了其拉曼光谱和红外光谱.使用标准样品,实验测定了乙卡西酮的拉曼光谱和红外光谱,实验结果与理论计算非常吻合.势能分布(Potential e... 基于密度泛函理论,在B3LYP/6-311++G(d,p)水平对新精神活性物质乙卡西酮进行结构优化,并在相同水平计算了其拉曼光谱和红外光谱.使用标准样品,实验测定了乙卡西酮的拉曼光谱和红外光谱,实验结果与理论计算非常吻合.势能分布(Potential energy distribution,PED)分析对谱峰进行了归属,实验和理论研究对照表明,乙卡西酮的拉曼特征峰为1001、1599、1694、2891、2936和3071 cm-1;红外吸收特征峰为698、1694、2734和2934 cm-1.研究发现,乙卡西酮苯环结构、C=O对拉曼光谱和红外光谱影响较为明显,而拉曼光谱结合红外光谱将更加有助于卡西酮类物质的鉴定,取代基团对光谱的贡献是区分卡西酮类物质的关键.本研究提供了乙卡西酮的拉曼光谱和红外光谱,并对其进行了归属,研究将对乙卡西酮及其它卡西酮类物质的光谱法快速鉴定提供重要借鉴和参考. 展开更多
关键词 新精活物质 乙卡西酮 拉曼光谱 红外光谱
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 209 下一页 到第
使用帮助 返回顶部