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基于频次优选策略与IRIV-BOSS的土壤重金属含量预测研究: 1; 作者任顺丁浩 +1 位作者洪子钰陆旻波《分析测试学报》北大核心 2025年第8期1712-1718,共7页; 该文基于XRF光谱技术,通过采集87个配制土壤样品的X射线荧光光谱值,建立了多种土壤重金属(Cu、Zn、As、Pb、Cr)含量的定量检测模型。首先通过迭代信息保留算法(IRIV)进行变量筛选,其次结合频次优选策略下的引导软阈值算法(BOSS)得到各... 展开更多; 关键词 X射线荧光光谱土壤重金属波长优选迭代信息保留算法引导软阈值算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于高光谱和CARS-IRIV算法的‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量检测被引量：13: 2; 作者梁琨刘全祥 +1 位作者潘磊庆沈明霞《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期760-766,共7页; [目的]利用高光谱技术实现‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量的有效无损检测具有重要意义,但是高光谱数据通常噪声明显,大量无关信息变量和冗余信息变量的存在降低了模型的预测精度。本文旨在探究对高光谱数据特征变量筛选的有效方法来实... 展开更多; 关键词高光谱成像技术库尔勒香梨可溶性固形物竞争性自适应重加权算法迭代保留信息变量算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于随机蛙跳波段选择算法的土壤铅含量高光谱估测被引量：5: 3; 作者安柏耸王雪梅 +1 位作者黄晓宇卡吾恰提·白山《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期3302-3309,共8页; 高光谱数据中存在的大量冗余信息对高光谱估测精度产生较大影响。旨在寻求特征波段筛选的最佳算法,以实现土壤重金属铅含量的准确监测,为土壤污染防治提供参考。以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲土壤重金属铅含量与光谱数据为数据源,利用... 展开更多; 关键词特征波段随机蛙跳算法竞争性自适应重加权算法迭代保留有效信息变量算法连续投影算法极端梯度提升地理加权回归土壤铅; 在线阅读下载PDF 职称材料

利用介电参数和变量筛选建立玉米籽粒含水率无损检测模型被引量：15: 4; 作者宋华鲁闫银发 +3 位作者宋占华孙君亮李玉道李法德《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第20期262-272,共11页; 为了实现玉米含水率的快速无损检测,该文利用精密阻抗分析仪和自制介电参数测量传感器通过激励电压在1 kHz^5.462 MHz频率范围内测量了热风干燥过程中不同含水率与不同温度下玉米籽粒的介电常数ε′和介电损耗ε″。通过对双介电参数频... 展开更多; 关键词无损检测算法水分双介电参数竞争性自适应重加权算法迭代保留信息变量算法鲸鱼优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于频次优选策略与IRIV-BOSS的土壤重金属含量预测研究: 1; 作者任顺丁浩洪子钰陆旻波; 机构三峡大学计算机与信息学院三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室; 出处《分析测试学报》北大核心 2025年第8期1712-1718,共7页; 基金国家重点研发计划重点专项项目(2024YFD1702005) 地方高校能源和环境材料化学学科创新引智基地项目(D20015)。; 文摘该文基于XRF光谱技术,通过采集87个配制土壤样品的X射线荧光光谱值,建立了多种土壤重金属(Cu、Zn、As、Pb、Cr)含量的定量检测模型。首先通过迭代信息保留算法(IRIV)进行变量筛选,其次结合频次优选策略下的引导软阈值算法(BOSS)得到各变量频次,选择频次达到30或35次以上的变量作为最终建模输入,建立偏最小二乘(PLS)模型。实验结果显示,经过频次优选策略的IRIV-BOSS算法能有效提升预测精度,Cu、Zn、As、Pb、Cr在测试集的决定系数分别为:0.994 8、0.990 7、0.996 7、0.993 8、0.994 2,经优选后的特征波长个数分别为:69、53、60、51、67。基于频次优选策略的IRIV-BOSS算法能够在有效去除干扰变量的同时,保留关键信息,提高模型预测精度,为XRF技术在土壤重金属定量分析中的应用提供了理论支撑和实践价值。; 关键词 X射线荧光光谱土壤重金属波长优选迭代信息保留算法引导软阈值算法; Keywords X-ray fluorescence spectroscopy soil heavy metals wavelength optimization iterative retaining information variable the bootstrapping soft shrinkage; 分类号 O657.34 [理学—分析化学] TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于高光谱和CARS-IRIV算法的‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量检测被引量：13: 2; 作者梁琨刘全祥潘磊庆沈明霞; 机构南京农业大学工学院/江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室南京农业大学食品科技学院; 出处《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期760-766,共7页; 基金国家科技支撑计划项目(2015BAD19B03) 国家自然科学基金青年基金项目(31401610) +3 种基金 CX(17)1003]; 文摘 [目的]利用高光谱技术实现‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量的有效无损检测具有重要意义,但是高光谱数据通常噪声明显,大量无关信息变量和冗余信息变量的存在降低了模型的预测精度。本文旨在探究对高光谱数据特征变量筛选的有效方法来实现‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量的快速检测。[方法]以‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量(SSC)为研究指标,利用高光谱成像技术采集样本400~1 000 nm波长的漫反射光谱,对样本感兴趣区域(ROI)的光谱进行预处理,分别采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、迭代保留信息变量算法(IRIV)以及CARS-IRIV算法筛选特征变量,基于不同筛选方法分别建立偏最小二乘(PLS)与最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,以预测集相关系数(Rp)、预测均方根误差(RMSEP)和预测相对分析误差(RPD)值对模型进行评价。[结果]CARS-IRIV算法可以有效减少CARS算法提取的变量个数,并稳定模型预测精度。LS-SVM模型预测结果优于PLS模型,在LS-SVM模型中CARS-IRIV-LS-SVM预测精度最高,Rp、RMSEP和RPD值分别为0.889、0.300和2.823。[结论]CARS-IRIV是一种有效的高光谱特征变量筛选算法,在提高预测精度的同时简化了模型的运算,CARS-IRIV-LS-SVM模型结合高光谱成像技术可以对‘库尔勒香梨’SSC进行快速有效的无损检测。; 关键词高光谱成像技术库尔勒香梨可溶性固形物竞争性自适应重加权算法迭代保留信息变量算法; Keywords hyperspectral imaging technology Korla fragrant pear soluble solids content(SSC) competency adaptive reweighting sampling(CARS) iterated retaining informative variables(IRIV); 分类号 O657.3 [理学—分析化学] S661.2 [农业科学—果树学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于随机蛙跳波段选择算法的土壤铅含量高光谱估测被引量：5: 3; 作者安柏耸王雪梅黄晓宇卡吾恰提·白山; 机构新疆师范大学地理科学与旅游学院新疆维吾尔自治区重点实验室“新疆干旱区湖泊环境与资源实验室”; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期3302-3309,共8页; 基金国家自然科学基金项目(41561051) 新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2020D01A79)资助。; 文摘高光谱数据中存在的大量冗余信息对高光谱估测精度产生较大影响。旨在寻求特征波段筛选的最佳算法,以实现土壤重金属铅含量的准确监测,为土壤污染防治提供参考。以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲土壤重金属铅含量与光谱数据为数据源,利用蒙特卡洛交叉验证(MCCV)算法确定92个有效土壤样品,通过相关分析选取倒数对数一阶微分变换处理的光谱数据,采用随机蛙跳(RF)算法,并结合竞争性自适应重加权(CARS)算法、迭代保留有效信息变量(IRIV)算法及连续投影算法(SPA),构建RF-CARS、RF-IRIV及RF-SPA三种算法对波段进行筛选。以倒数对数一阶微分变换处理下的特征波段反射率为自变量,土壤重金属铅含量为因变量,采用极端梯度提升(XGBoost)和地理加权回归(GWR)方法构建土壤重金属铅含量估测模型。结果表明:(1)光谱变换处理可有效增强光谱与土壤铅含量的敏感性,其中倒数对数一阶微分变换后的土壤光谱特征更为明显,相关系数可达到0.620(p<0.001)。(2)RF-CARS、RF-IRIV及RF-SPA算法分别从高光谱数据中筛选出6、9和7个特征波段,全部位于近红外光谱区域,3种算法具有较强的特征提取能力,极大减少光谱数据中的冗余信息。(3)基于RF-IRIV算法构建的土壤铅含量估测模型的精度和稳定性高于RF-CARS和RF-SPA算法构建的模型,说明RF-IRIV算法能更为准确的保留与土壤铅含量相关的波段。此外,GWR模型的性能优于XGBoost模型,构建的RF-IRIV-GWR模型具有较好的预测能力,可作为研究区土壤铅含量的最优估测模型,其验证集的决定系数(R^(2))为0.892,均方根误差(RMSE)为0.825 mg·kg^(-1),相对分析误差(RPD)为3.09。基于随机蛙跳(RF)与迭代保留有效信息变量(IRIV)算法,结合地理加权回归(GWR)建模方法在快速准确估测土壤铅含量方面具有一定优势,可进行土壤重金属污染的动态监测。; 关键词特征波段随机蛙跳算法竞争性自适应重加权算法迭代保留有效信息变量算法连续投影算法极端梯度提升地理加权回归土壤铅; Keywords Feature band Random frog algorithm Competitive adaptive reweighted sampling algorithm Iteratively retaining informative variables algorithm Successive projections algorithm Extreme gradient boosting Geographically weighted regression Soil lead; 分类号 X53 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名利用介电参数和变量筛选建立玉米籽粒含水率无损检测模型被引量：15: 4; 作者宋华鲁闫银发宋占华孙君亮李玉道李法德; 机构山东农业大学机械与电子工程学院山东省园艺机械与装备重点实验室; 出处《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第20期262-272,共11页; 基金山东省农机装备研发创新计划项目(2015TH101); 文摘为了实现玉米含水率的快速无损检测,该文利用精密阻抗分析仪和自制介电参数测量传感器通过激励电压在1 kHz^5.462 MHz频率范围内测量了热风干燥过程中不同含水率与不同温度下玉米籽粒的介电常数ε′和介电损耗ε″。通过对双介电参数频谱的分析,对含水率回归模型建模频段进行了初步选择,以1.072~5.462 MHz之间15个测量频点的双介电参数和温度值T共计31维变量作为支持向量回归机(support vector regression,SVR)模型的输入全变量,分别利用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、迭代保留信息变量算法(iteratively retains informative variables,IRIV)和CARS-IRIV联合算法筛选特征变量,建立全变量、CARS、IRIV和CARS-IRIV筛选特征变量与玉米籽粒含水率的SVR模型。引入鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)优化SVR模型参数c(惩罚因子)和g(核函数参数),结果表明CARS-IRIV筛选特征变量(ε′3.854MHz、ε″3.854MHz、e′5.462MHz、e″5.462MHz、T)建立的SVR模型经WOA优化后(CARS-IRIV-WOA-SVR)具有最优的预测精度,预测集决定系数、预测集均方根误差和剩余预测偏差分别为0.9984,0.40%和24.55,且模型复杂度最低。该研究为基于双介电参数和支持向量回归机实现玉米含水率快速无损检测提供了新的研究思路和基础数据。; 关键词无损检测算法水分双介电参数竞争性自适应重加权算法迭代保留信息变量算法鲸鱼优化算法; Keywords nondestructive testing algorithm moisture double dielectric parameters competitive adaptive reweighted sampling iteratively retains informative variables whale optimization algorithm; 分类号 S125 [农业科学—农业基础科学]; 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	基于频次优选策略与IRIV-BOSS的土壤重金属含量预测研究	任顺丁浩洪子钰陆旻波	《分析测试学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于高光谱和CARS-IRIV算法的‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量检测	梁琨刘全祥潘磊庆沈明霞	《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2018	13	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于随机蛙跳波段选择算法的土壤铅含量高光谱估测	安柏耸王雪梅黄晓宇卡吾恰提·白山	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2023	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	利用介电参数和变量筛选建立玉米籽粒含水率无损检测模型	宋华鲁闫银发宋占华孙君亮李玉道李法德	《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	15	在线阅读下载PDF 职称材料