期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1,970篇文章
< 1 2 … 99 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于荧光基Clapper-Yule光谱模型的墨层厚度变化预测 被引量：5
1
作者 王庆娟 张逸新 +1 位作者 田东文 葛惊寰 《包装工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期90-93,共4页
由于荧光纸基会吸收紫外线,激发可见蓝光或可见紫色荧光,而影响墨层厚度,为此基于荧光纸基的Clapper-Yule光谱反射色彩预测模型,考虑了荧光纸张的光学特性、光在荧光纸内部横向传播等特性,采用最小二乘参数估计方法,通过印刷品光谱反射... 由于荧光纸基会吸收紫外线,激发可见蓝光或可见紫色荧光,而影响墨层厚度,为此基于荧光纸基的Clapper-Yule光谱反射色彩预测模型,考虑了荧光纸张的光学特性、光在荧光纸内部横向传播等特性,采用最小二乘参数估计方法,通过印刷品光谱反射率反映荧光纸基的墨层厚度变化量。该模型可为彩色印刷品的呈色规律分析和印刷品质量检测系统的研制与开发提供一定的理论依据。 展开更多
关键词 墨层厚度 荧光纸基 clapper-yule光谱模型 光谱反射率 墨层厚度变化量
在线阅读 下载PDF
基于分程Clapper-Yule模型的消光膜凹版印刷光谱预测模型的研究
2
作者 武城运 郭凌华 张宜洋 《印刷与数字媒体技术研究》 CAS 北大核心 2024年第1期24-30,共7页
为了建立可以精确预测消光膜上凹版印刷的颜色光谱预测模型,本研究提出一种基于分程Clapper-Yule模型的光谱预测方法。以包含729个色块的IT8.7-4色靶为实验样本,利用Matlab软件建立分程系数数据集,以CIE DE1976色差公式为消光膜凹版印... 为了建立可以精确预测消光膜上凹版印刷的颜色光谱预测模型,本研究提出一种基于分程Clapper-Yule模型的光谱预测方法。以包含729个色块的IT8.7-4色靶为实验样本,利用Matlab软件建立分程系数数据集,以CIE DE1976色差公式为消光膜凹版印刷光谱预测模型的评价指标,并与现有的光谱预测模型进行了对比。实验结果表明,消光膜凹版印刷光谱预测模型色差ΔE~*_(ab)在0~3之间,占比为75%,整体平均色差ΔE~*_(ab)为1.7。本研究所建立的模型相较于经典Clapper-Yule模型具有较高的预测精度,能满足凹版印刷消光膜对颜色复制的需求。 展开更多
关键词 clapper-yule模型 分程系数 光谱反射率 消光膜
在线阅读 下载PDF
基于敏感变量筛选的多光谱土壤含水率反演模型研究
3
作者 杨文举 李奋华 +2 位作者 康德奎 段威成 赵文举 《节水灌溉》 北大核心 2025年第6期45-54,共10页
土壤含水率是农田生态系统敏感性的重要表征,为提高近地遥感土壤含水率反演效率和精度,基于无人机多光谱影像数据,提取覆膜耕地、苜蓿和小麦3种地物特征的光谱反射率,通过覆膜干扰消除技术和红边波段特征重构方法优化光谱信息质量。采... 土壤含水率是农田生态系统敏感性的重要表征,为提高近地遥感土壤含水率反演效率和精度,基于无人机多光谱影像数据,提取覆膜耕地、苜蓿和小麦3种地物特征的光谱反射率,通过覆膜干扰消除技术和红边波段特征重构方法优化光谱信息质量。采用变量投影重要性分析(Variable importance in projection,VIP)、灰色关联度分析(Gray relational analysis,GRA)与皮尔逊(Pearson)相关性分析,对5类光谱反射率特征及18个光谱指数进行敏感性评估。在此基础上,分别构建基于反向传播神经网络(BPNN)、支持向量回归(SVR)和随机森林(RF)算法的多场景土壤水分反演框架,通过模型对比验证揭示不同地物覆盖条件下的最优反演机制。结果表明,剔除覆膜背景对模型反演结果有所提升,VIP和GRA筛选后的模型精度明显优于Pearson相关性分析,反演结果波动较小,且敏感变量组反演结果优于全变量组反演结果;在3块样地中,覆膜耕地的BPNN算法相较于SVR和RF算法,展现出更优的非线性解析能力及模型结构稳定性,验证集决定系数R_(v)^(2)达到0.8以上,其结果能较真实反馈土壤含水率,SVR算法则更适用苜蓿、小麦此类植被覆盖度较高的土壤含水率反演;3种样地基于GRA筛选的土壤含水率反演模型精度最高,覆膜耕地GRA-BPNN验证集R_(v)^(2)为0.801、RMSE_(v)为1.25%、MAE_(v)为0.933%,苜蓿样地GRA-SVR验证集R_(v)^(2)达0.799、RMSE_(v)为1.389%、MAE_(v)为1.181%,小麦覆盖地反演结果验证集R_(v)^(2)为0.837、RMSE_(v)为0.711%、MAE_(v)为0.538%。 展开更多
关键词 无人机多光谱 土壤含水率 光谱指数 变量筛选 反演模型
在线阅读 下载PDF
光伏电池片等效物理模型参数辨识及其光谱响应估算研究
4
作者 张经炜 曹尚 +4 位作者 冯莉 丁坤 Frank U.Hamelmann 杨航 陈翔 《可再生能源》 北大核心 2025年第2期173-182,共10页
为全面评估光伏电池片发电性能,针对现有光伏等效电路模型无法估算其光谱响应特性问题,文章基于有限元法提出了光伏电池片等效物理模型及其参数辨识方法,对其电气特性与光谱响应进行估算。首先,分析有限元模型中关键参数对电气特性估算... 为全面评估光伏电池片发电性能,针对现有光伏等效电路模型无法估算其光谱响应特性问题,文章基于有限元法提出了光伏电池片等效物理模型及其参数辨识方法,对其电气特性与光谱响应进行估算。首先,分析有限元模型中关键参数对电气特性估算结果的影响,确定发射区厚度、基区厚度、发射区掺杂浓度、基区掺杂浓度、串联电阻和并联电阻共6参数作为模型参数辨识对象;然后,以高辐照工况下实测电流-电压(Ⅰ-Ⅴ)特性数据为依据,使用粒子群算法对上述参数进行辨识;最后,实测了不同辐照和温度条件下Ⅰ-Ⅴ特性并与模型估算结果对比验证,同时测量了太阳光谱曲线与光伏组件短路电流,间接验证模型估算电池片光谱响应的精确性。实验结果表明,单晶硅、多晶硅电池片模型估算结果的电流均方根误差分别为0.019 2~0.030 2 A,0.018 0~0.051 5 A,模型计算光谱响应结果的短路电流和实测短路电流绝对百分误差在15%以下,使用该参数辨识方法建立的模型能够较综合地反映光伏电池片的光电转换性能。 展开更多
关键词 光伏电池 光伏模型 有限元模型 光谱响应 参数辨识
在线阅读 下载PDF
融合光谱子空间和模型导向的高光谱图像超分辨率研究
5
作者 刘丛 梅海闽 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第2期373-380,共8页
针对现有的基于深度学习的高光谱图像超分辨率重建方法无法通用于不同波段的高光谱图像以及缺乏可解释性等问题.提出一种融合光谱子空间映射和模型引导的高光谱图像超分辨率算法.首先,使用光谱子空间分解将原始图像映射到低维空间中,既... 针对现有的基于深度学习的高光谱图像超分辨率重建方法无法通用于不同波段的高光谱图像以及缺乏可解释性等问题.提出一种融合光谱子空间映射和模型引导的高光谱图像超分辨率算法.首先,使用光谱子空间分解将原始图像映射到低维空间中,既可以增加光谱间的相关性又可以去除不同波段高光谱图像对网络的限制.其次,使用小波变换将稀疏矩阵分解为高频特征和低频特征,挖掘图像中的纹理和结构等高频信息.再者,以超分辨率重建模型为指导,将ADMM分解后的子模型优化展开为深度网络的形式,增加了深度网络设计的可解释性.最终,使用逆小波变换后将重建的系数矩阵映射到原始的全谱空间中.实验表明,提出的方法在定量指标和主观视觉方面均表现优异. 展开更多
关键词 高光谱图像 超分辨率 模型引导 光谱子空间 小波变换
在线阅读 下载PDF
基于RGB与高光谱图像的小麦低温胁迫评估模型 被引量：1
6
作者 余德炤 江晓东 +5 位作者 杨莹颖 张建取 忻乐 张艳 秦思容 杨再强 《南方农业学报》 北大核心 2025年第1期97-110,共14页
【目的】探究低温胁迫对小麦叶片叶绿素荧光参数、RGB图像参数和高光谱指数的影响,建立小麦低温胁迫评估模型,为小麦生产防灾减灾提供参考。【方法】以济麦22为研究对象,在小麦拔节期开展低温胁迫控制试验,设白天(8:00—20:00)/夜间(20... 【目的】探究低温胁迫对小麦叶片叶绿素荧光参数、RGB图像参数和高光谱指数的影响,建立小麦低温胁迫评估模型,为小麦生产防灾减灾提供参考。【方法】以济麦22为研究对象,在小麦拔节期开展低温胁迫控制试验,设白天(8:00—20:00)/夜间(20:00—次日8:00)平均温度分别为8℃/0℃(T1)、6℃/-2℃(T2)和4℃/-4℃(T3)3个处理,持续时间3 d,以大田自然环境的盆栽小麦(23℃/8℃)为对照(CK),研究低温胁迫处理结束后1、3和6 d小麦叶片叶绿素荧光参数、RGB图像参数及高光谱指数的变化规律;使用一元线性回归、随机森林(RF)和人工神经网络(ANN)建立小麦低温胁迫评估模型。【结果】叶绿素荧光参数DIo/RC可作为评估小麦低温胁迫的指标。在一元线性回归模型中,使用增强型植被指数(EVI)建立的一元线性回归模型效果最佳,回归方程为y=-1.261x+1.401,决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)分别为0.536、0.058、0.045和11.31%。在RF和ANN模型中,基于RGB图像参数建立的模型精度高于基于高光谱指数建立的模型,RF模型测试集R^(2)、RMSE、MAE、MRE分别为0.771、0.042、0.033、8.57%,R^(2)相比一元线性回归模型提高43.78%,RMSE、MAE、MRE分别降低28.31%、28.06%、24.21%;ANN模型测试集R^(2)、RMSE、MAE、MRE分别为0.742、0.046、0.037、9.01%,测试集R^(2)相比一元线性回归模型提高38.34%,RMSE、MAE、MRE分别降低20.33%、18.06%、20.32%。【结论】基于RGB图像参数的RF模型效果最好、精度最高,可用于小麦的低温胁迫评估。 展开更多
关键词 小麦 叶绿素荧光参数 RGB图像 高光谱图像 低温胁迫评估模型
在线阅读 下载PDF
六参数光谱双向反射分布函数模型几何衰减因子优化
7
作者 余越 王利国 +6 位作者 王彪 阳志强 张格 靳皓然 吴振森 赵保银 巩蕾 《光子学报》 北大核心 2025年第1期93-103,共11页
波长与表面起伏高度的相对数值会直接影响目标表面粗糙度的判定,因而波长是影响双向反射分布函数模型精度的重要参数之一。聚焦波长影响,基于光谱双向反射分布函数六参数模型,建立几何衰减因子与波长的函数关系。结合实验测量,反演各入... 波长与表面起伏高度的相对数值会直接影响目标表面粗糙度的判定,因而波长是影响双向反射分布函数模型精度的重要参数之一。聚焦波长影响,基于光谱双向反射分布函数六参数模型,建立几何衰减因子与波长的函数关系。结合实验测量,反演各入射波长下模型中六参数,并凝练波长对六参数的影响规律;分析模型误差,拟合推导出几何衰减因子与波长之间的函数关系。结果表明:在几何衰减因子中增加一个与波长呈指数相关的系数,可以明显提高大散射角时光谱双向反射分布函数六参数模型的精度,并减小受波长影响产生的模型误差,目标样片的均方根误差较优化前减小约40%;波长主要影响六参数中的b、k_(b)、k_(d)、k_(r),其数值变化范围和趋势转折点波段位置与样片材质和表面粗糙度相关。研究结果可为鉴别伪装和反伪装目标,以及目标的态势感知提供理论支撑和技术支持。 展开更多
关键词 光谱双向反射分布函数 几何衰减因子 多波长 六参数模型 遮蔽效应
在线阅读 下载PDF
赋权组合模型溯源山楂产地的高光谱方法
8
作者 方澳 殷勇 +1 位作者 于慧春 袁云霞 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期584-590,共7页
不同产地的山楂因生长环境和地理气候的差异,导致其品质的参差不齐,因此确定山楂的地理产区具有重要的意义。为了提高山楂产地溯源模型的稳定性和准确性,提出了一种基于误差倒数赋权的组合鉴别模型。首先,利用高光谱成像技术采集了456... 不同产地的山楂因生长环境和地理气候的差异,导致其品质的参差不齐,因此确定山楂的地理产区具有重要的意义。为了提高山楂产地溯源模型的稳定性和准确性,提出了一种基于误差倒数赋权的组合鉴别模型。首先,利用高光谱成像技术采集了456个山楂的高光谱信息,通过对比卷积平滑(SG)、多元散射校正(MSC)和标准正态变量(SNV)3种预处理方法,并使用预处理后的数据和原始数据构建BP神经网络(BPNN)和随机森林(RF)模型,根据其准确率确定了SNV为平均光谱值的预处理方法。然后,对山楂的高光谱图像进行主成分分析,选取第1主成分图像并根据全波段下的权重系数筛选出6个特征波长,对应的平均光谱值作为其光谱信息表征值。其次,分别提取第1主成分图像和特征波长对应灰度图像的纹理特征,并将特征波长的光谱表征值与其对应图像的纹理表征值、主成分图像纹理表征值进行组合以构造产地溯源鉴别模型的输入向量。最后,分别选择BP神经网络(BPNN)、随机森林(RF)和赋权组合模型(BPNN-RF)3种方法进行鉴别模型构建,并选取准确率(Acc)和宏F1分数(macroF1)2个评价指标对不同输入向量所构建的山楂产地鉴别模型进行评价分析。结果表明,相同输入向量所建BPNN-RF模型的准确率和宏F1分数大都优于BPNN模型和RF模型的准确率和宏F1分数,其中采用3种表征值组合而成的输入向量,其所建BPNN-RF模型实测集的准确率由89.01%提高到98.90%,宏F1分数也由89.32%提高到98.95%,说明了基于误差倒数赋权BPNN-RF组合模型对山楂产地的鉴别能力最强,效果最好,优于单一的鉴别模型。该研究为不依赖理化分析、仅靠高光谱信息即可实现山楂产地的溯源提供了一种方法支撑。 展开更多
关键词 山楂 产地溯源 高光谱 误差倒数赋权 赋权组合模型
在线阅读 下载PDF
一种基于高光谱技术的温室环境下叶片遮挡树莓果实识别模型
9
作者 陈竹筠 席瑞谦 +2 位作者 张晓乾 顾玉红 任振辉 《河北农业大学学报》 北大核心 2025年第3期107-116,126,共11页
在智能化农业管理中,精准识别被叶片遮挡的树莓果实是实现高效采摘作业的关键难题。传统机器视觉技术因果实易被叶片遮挡而难以准确定位,影响采摘效率与质量,也无法满足温室对果实生长状况精准监测与管理的需求。本研究针对现有机器视... 在智能化农业管理中,精准识别被叶片遮挡的树莓果实是实现高效采摘作业的关键难题。传统机器视觉技术因果实易被叶片遮挡而难以准确定位,影响采摘效率与质量,也无法满足温室对果实生长状况精准监测与管理的需求。本研究针对现有机器视觉技术在处理遮挡问题上的局限性,开发了一种基于高光谱技术的树莓果实识别方法,首次引入并优化了voting-RF-MLP集成模型。通过采集不同遮挡状态下的树莓果实反射率光谱数据,为模型训练提供了全面的数据集,并采用定制化的数据预处理和PCA特征提取算法提升数据质量。voting-RF-MLP模型结合随机森林(RF)和多层感知器(MLP)优势,通过GridSearchCV算法优化超参数,确保最优性能。测试结果显示,voting-RF-MLP模型在各类遮挡状态下分类性能卓越,准确率达到0.8435,精确度、召回率和F1分数均显著优于传统单一模型。这一成果提高了树莓果实识别的准确性,该模型可为自动化采摘设备提供精准的果实定位支持,在叶片遮挡条件下实现树莓果实深度距离信息(遮挡距离)的预测,且952条光谱样本推理时间仅需13.43 s,可为高光谱技术在复杂农业场景中的高效计算提供算法基础,助力精准农业的智能化升级。 展开更多
关键词 高光谱技术 机器学习 模型优化 树莓果实识别 集成模型 voting算法
在线阅读 下载PDF
一种改进的考虑近红外光谱一阶微分约束的WGAN-GP生成对抗模型
10
作者 李振宇 赵鹏 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第7期1882-1887,共6页
近年来,生成对抗模型Generative Adversarial Networks(GAN)逐渐成为深度网络的一个热点。主流的GAN模型具有很多改进版本,主要应用在图像处理和计算机视觉领域中。但是,在光谱分析中应用相对偏少,主要是使用这些GAN模型来生成合成的光... 近年来,生成对抗模型Generative Adversarial Networks(GAN)逐渐成为深度网络的一个热点。主流的GAN模型具有很多改进版本,主要应用在图像处理和计算机视觉领域中。但是,在光谱分析中应用相对偏少,主要是使用这些GAN模型来生成合成的光谱曲线,从而扩展分类器的训练集进行训练集数据增强,提升分类器的分类泛化性能。考虑到一维近红外光谱曲线的走势是重要的分类特征,而这种走势特征可以用曲线微分来定量表示。本工作改进了现有的单类别的Wasserstein GAN with Gradient Penalty(WGAN-GP)模型,添加光谱一阶微分约束。改进了该模型中的L损失函数,将原始近红外光谱向量和相应的光谱一阶微分向量进行串联,使用串联后向量进行模型训练和光谱曲线生成。最后在人工合成的光谱向量中,只保留前半部分的光谱向量构成人工合成光谱曲线。在以木材和苹果的近红外光谱曲线的分类实验中,改进的微分约束的WGAN-GP模型在不同的分类器上例如Support Vector Machine(SVM),1D-Convolutional Neural Network(1D-CNN),LeNet-5网络进行训练集扩充数据增强后,这些分类器的测试集的分类识别精度有相应的提升,优于原始的WGAN-GP模型。此外,改进的微分约束的WGAN-GP模型生成的近红外光谱曲线质量有较大提升,体现在评价指标例如Inception Score(计算时使用1D-CNN替换原始的二维Inception Net-V3网络)、原始光谱和生成光谱的相关系数、以及它们向量差的L 1,L 2范数;优于原始的WGAN-GP模型。 展开更多
关键词 光谱分类 生成模型 GAN 光谱微分 微分约束
在线阅读 下载PDF
口罩类塑料制品中溶出物的荧光光谱特征及浸出动力学模型
11
作者 金中 白英臣 +3 位作者 张为波 张泽雅 黄瑞 李忠玉 《环境工程技术学报》 北大核心 2025年第2期632-640,共9页
新型冠状病毒感染疫情使得世界范围内对口罩的需求量大幅上升,使用后废弃的口罩若未妥善处理进入水体会释放出可溶物,但目前对于口罩类塑料制品溶出物(PDS)的组成结构和浸出过程缺乏系统研究。以3种典型口罩为例开展了浸出试验,使用三... 新型冠状病毒感染疫情使得世界范围内对口罩的需求量大幅上升,使用后废弃的口罩若未妥善处理进入水体会释放出可溶物,但目前对于口罩类塑料制品溶出物(PDS)的组成结构和浸出过程缺乏系统研究。以3种典型口罩为例开展了浸出试验,使用三维荧光光谱耦合荧光区域积分和平行因子分析技术研究了PDS的结构,并构建了塑料制品PDS浸出动力学模型。结果表明,3种口罩类塑料制品中浸出的PDS浓度(以溶解有机碳计)随浸出时间增加而增加,浸出过程可分为2个阶段:浸出时间为0~72 h,PDS浸出浓度随时间快速增加;浸出时间大于72 h,PDS浸出浓度趋于稳定。3种口罩中浸出的PDS主要包括类酪氨酸、类色氨酸、类腐殖酸3种荧光物质,其中类酪氨酸、类色氨酸等类蛋白物质占比大于80%,为主要成分。浸出试验平衡(约360 h)后,3种口罩PDS中类酪氨酸物质的荧光响应百分比是类色氨酸物质的1.1~1.7倍,表明PDS中类酪氨酸物质溶出量大于类色氨酸物质。3种口罩PDS浸出过程符合动力学一阶模型(R^(2)_(adj)为0.958~0.992),浸出速率常数介于0.15~0.43,半衰期介于1.61~4.65 h,最大浸出比例介于0.2‰~0.4‰。研究结果为塑料类新污染物的环境降解、PDS的环境行为研究提供直接数据,为塑料类新污染物的管控和治理提供参考。 展开更多
关键词 塑料制品 溶出物 三维荧光光谱 荧光特征 平行因子分析 动力学模型
在线阅读 下载PDF
成熟期烤烟钾积累量时空分布特征及光谱估算模型
12
作者 余志虹 徐潇 +5 位作者 邹勇 陈建军 叶晓青 钟光华 李军业 关能创 《华中农业大学学报》 北大核心 2025年第1期113-119,共7页
为实时无损监测大田烤烟钾素积累状况,以烤烟品种K326为试验材料,研究不同施氮量条件下成熟期烤烟叶层间钾积累量变化规律及其与冠层光谱参数间的相关关系。结果显示:烟株上层钾积累量除少数波段与光谱反射率相关外,大部分波段两者不相... 为实时无损监测大田烤烟钾素积累状况,以烤烟品种K326为试验材料,研究不同施氮量条件下成熟期烤烟叶层间钾积累量变化规律及其与冠层光谱参数间的相关关系。结果显示:烟株上层钾积累量除少数波段与光谱反射率相关外,大部分波段两者不相关,中下层钾积累量与可见光波段光谱反射率呈显著负相关,与近红外波段呈显著正相关。适用于不同叶层钾积累量估算的最优光谱参数并非完全一致,其中上层、中层、上中层钾积累量估算的最优光谱参数为比值植被指数RVI(810,680),而下层、中下层、上中下层植株钾积累量则与红边振幅(D_(λRed))相关性最高。建立的烤烟中层、下层、上中层、中下层、植株叶钾积累量的估算模型分别为:y=-0.002x^(2)+0.159x-0.6531(R^(2)=0.903**)、y=8.8736x^(2)-4.1032x+0.5164(R^(2)=0.618**)、y=0.0856x^(1.29)(R^(2)=0.744**)、y=6.6558x^(2)+0.5056x-0.3657(R^(2)=0.821**)、y=0.2803x^(0.5774)(R^(2)=0.938**),经检验模型稳定性较好。研究表明,利用光谱参数构建的估算模型可实现烤烟植株及中下层叶钾积累量的有效反演。 展开更多
关键词 烤烟 钾积累量 时空分布 冠层光谱 估算模型
在线阅读 下载PDF
基于高光谱成像技术的西瓜叶片CAT和POD活性模型构建
13
作者 马燕 马玲 +3 位作者 马思艳 王静 张祎洋 吴龙国 《现代农业科技》 2025年第6期169-174,共6页
利用高光谱成像技术建立西瓜叶片过氧化氢酶(CAT)、过氧化物酶(POD)活性的预测模型。采用归一化处理(NL)、高斯滤波平滑(GF)、标准正态变化(SNV)、正交信号校正(OSC)和移动平均法(MA)5种方法对原始光谱进行预处理,运用竞争性自适应加权... 利用高光谱成像技术建立西瓜叶片过氧化氢酶(CAT)、过氧化物酶(POD)活性的预测模型。采用归一化处理(NL)、高斯滤波平滑(GF)、标准正态变化(SNV)、正交信号校正(OSC)和移动平均法(MA)5种方法对原始光谱进行预处理,运用竞争性自适应加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、无信息变量消除变换法(UVE)、遗传偏最小二乘算法(GAPLS)4种方法提取特征波长,基于优选的特征波长建立了偏最小二乘回归(PLSR)、多元线性回归(MLR)和主成分回归(PCR)预测模型。结果表明,PLSR-GAPLS构建CAT活性的预测模型效果较优(RC=0.85,RCV=0.61,RP=0.66),PLSR-UVE构建POD活性的预测模型效果较优(RC=0.92,RCV=0.85,RP=0.84)。研究结果可以为宁夏硒砂瓜精细化栽培提供数据支撑和理论依据,为西瓜生长信息无损检测提供技术支持。 展开更多
关键词 高光谱成像技术 西瓜叶片 SOD活性 POD活性 模型构建 无损检测
在线阅读 下载PDF
基于LSTM-TE模型的冬枣可溶性固形物含量高光谱估测
14
作者 刘傲然 孟惜 +3 位作者 刘智国 宋宇斐 赵雪曼 智丹宁 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第8期2326-2334,共9页
冬枣因其丰富的营养成分、香甜的口感和优良的风味,深受消费者的喜爱。随着消费者对水果品质要求的提高,可溶性固形物含量(SSC)作为衡量水果成熟度和口感质量的重要指标,已成为水果品质评估中的关键因素。因此,实现冬枣SSC的高效、无损... 冬枣因其丰富的营养成分、香甜的口感和优良的风味,深受消费者的喜爱。随着消费者对水果品质要求的提高,可溶性固形物含量(SSC)作为衡量水果成熟度和口感质量的重要指标,已成为水果品质评估中的关键因素。因此,实现冬枣SSC的高效、无损预测具有重要的应用价值和实际意义。提出一种融合长短时记忆网络(LSTM)与Transformer编码器的LSTM-TE模型,旨在实现冬枣SSC的快速无损预测。采集900个冬枣样本的高光谱数据并测定其SSC值,结合多种光谱数据预处理方法[包括多元散射校正(MSC)、矢量归一化(VN)、Savitzky-Golay(SG)滤波、一阶导数(D1)和二阶导数(D2)等]对数据进行处理,通过PLSR、SVR、VGG16、ResNet18、LSTM五种模型系统比较了10种预处理组合的效果,确定最优预处理方案为MSC-SG-D1。在该预处理方法的基础上,进一步构建了PLSR、SVR、VGG16、ResNet18、LSTM和LSTM-TE的多模型对比体系,并对其在测试集上的性能进行了对比分析。实验结果表明,LSTM-TE模型在测试集上的决定系数为0.9598,均方根误差为1.2690,较传统机器学习模型PLSR(R_(p)^(2)=0.8173)提升17.4%,较单一LSTM模型(R_(p)^(2)=0.8652)提升10.9%。该模型通过LSTM的时序特征捕捉能力与Transformer编码器的全局依赖建模优势,有效挖掘了高光谱数据中的非线性特征关系。本研究为冬枣品质的在线检测与分级提供了新的技术方案,对高光谱技术在精准农业中的应用具有重要参考价值。 展开更多
关键词 可溶性固形物含量(SSC) 高光谱 深度学习 LSTM-TE模型
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
15
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 便携式近红外光谱仪 纤维品质 预测模型
在线阅读 下载PDF
改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究
16
作者 张国浩 王彩玲 +1 位作者 王洪伟 于涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期394-402,共9页
使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总... 使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。 展开更多
关键词 光谱数据 改进粒子群优化算法 BP神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
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
17
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 中红外光谱(MIRS) 机器学习 牦牛奶 牛奶掺假 预测模型
在线阅读 下载PDF
基于原位高光谱的极高悬浮泥沙浓度监测模型研究
18
作者 侯峥 侯英卓 +3 位作者 邢前国 马永刚 明星 刘昕悦 《人民黄河》 北大核心 2025年第4期28-31,37,共5页
悬浮泥沙浓度(SSC)是重要的水质监测参数。以宁夏清水河王团段为研究对象,基于2022年8月26日至11月5日原位高光谱数据与SSC构建了适用于极高含沙量水体的SSC反演模型,选用单波段模型、波段差值模型、波段比值模型、二元线性模型4种经验... 悬浮泥沙浓度(SSC)是重要的水质监测参数。以宁夏清水河王团段为研究对象,基于2022年8月26日至11月5日原位高光谱数据与SSC构建了适用于极高含沙量水体的SSC反演模型,选用单波段模型、波段差值模型、波段比值模型、二元线性模型4种经验模型,对比其精度。结果表明:针对极高含沙量水体,单波段模型拟合效果不佳,模型决定系数(R^(2))不足0.25。波段差值模型、波段比值模型、二元线性模型一定程度上可以降低噪声的影响,提高模型R^(2)。整体上,波段差值模型效果较好,基于650~720 nm波段反射率与560~700 nm波段反射率构成的波段差值模型的R^(2)大于0.40,其中R687-R685模型的R^(2)最大,为0.76。 展开更多
关键词 原位高光谱 悬浮泥沙浓度 反演模型 宁夏清水河王团段
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
19
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 近红外光谱 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BOA-FRNN光谱模型的彩绘颜料浓度预测研究
20
作者 刘振 樊硕 +2 位作者 刘思鲁 赵安然 刘莉 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期322-331,共10页
近年来,加大文物和文化遗产保护力度,加强历史文化保护传承已上升为国家战略。彩绘文物在人类活动、风沙侵蚀以及光照损伤等各种病害的影响下,文物颜料普遍出现了不同程度褪色、变色、老化、脱落丢失等病害,以致现在很难看到彩绘壁画本... 近年来,加大文物和文化遗产保护力度,加强历史文化保护传承已上升为国家战略。彩绘文物在人类活动、风沙侵蚀以及光照损伤等各种病害的影响下,文物颜料普遍出现了不同程度褪色、变色、老化、脱落丢失等病害,以致现在很难看到彩绘壁画本来的面目,数字化保护与修复成为传承彩绘文物的重要手段。本研究以颜色指纹的光谱反射率为基础,将颜料成分变化外在表现的光谱反射率作为切入点,采用数字化手段对彩绘颜料进行浓度映射。为了实现对彩绘中矿物颜料浓度快速、精确的识别,基于贝叶斯优化算法(BOA)寻找前馈回归神经网络(FRNN)的最佳超参数并构建BOA-FRNN光谱模型实现颜料成分及浓度分布图谱的预测。首先,以中国传统彩绘技法制备不同浓度梯尺的敦煌矿物颜料色卡,并利用Ci64UV积分球式分光光度计获取色卡的可见光波段光谱反射率及色度信息;其次,基于测量数据,构建颜料光谱反射率、色度值、浓度值、颜料粒径、颜料成分的关联数据库;最后,通过双常数Kubelka-Munk模型、BP网络模型、支持向量机(SVM)回归算法、FRNN网络模型和BOA优化SVM对颜料浓度进行预测并比较预测结果,为了提高颜料浓度的预测精度和模型稳定性,提出利用BOA对FRNN的网络结构、激活函数和正则化强度进行优化,以均方根误差(RMSE)作为适应度函数,通过迭代选择最优的回归参数训练模型。实验数据表明本文提出的BOA-FRNN模型精度最高,模型测试集的均方根误差RMSE为1.805%,决定系数为99.55%。结果表明:基于敦煌颜料颜色数据库能够更加准确、快捷地选取所需光谱反射率,从而提高模型效率,简化了算法复杂度;BOA寻找FRNN的最佳超参数,通过迭代更新超参数最优位置,可以快速得到全局最优解,与K-M、BP、SVM、FRNN和BOA-SVM等模型相比,矿物颜料浓度的预测准确度和模型稳定性都得到了明显提高,满足了对颜料映射的精确度要求,是快速实现颜料映射的一个可行新方法。 展开更多
关键词 彩绘文物 光谱反射率 颜料颜色数据库 光谱预测模型 浓度映射
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 99 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部