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多源异构光谱信息融合的食用牛肝菌鉴别方法
被引量：
4
1
作者
李秀萍
李杰庆
+2 位作者
李涛
刘鸿高
王元忠
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期3897-3904,共8页
牛肝菌营养丰富,味道鲜美,备受各国消费者青睐。因种间差异和环境因素的多层次影响,不同种类及产地牛肝菌品质参差不齐。目前,利益驱动导致商家在牛肝菌销售过程中以次充好、以假乱真的行为扰乱了食用菌市场,不仅给消费者带来健康风险,...
牛肝菌营养丰富,味道鲜美,备受各国消费者青睐。因种间差异和环境因素的多层次影响,不同种类及产地牛肝菌品质参差不齐。目前,利益驱动导致商家在牛肝菌销售过程中以次充好、以假乱真的行为扰乱了食用菌市场,不仅给消费者带来健康风险,也制约了牛肝菌的国际化贸易。采用多源异构信息融合策略对牛肝菌种类与产地进行鉴别,以期为追溯食用菌来源以及正确评价其品质提供一种快速有效的解决方法。试验样品灰褐牛肝菌(Boletus griseus)、栗色牛肝菌(B. umbriniporus)、美味牛肝菌(B. edulis)、皱盖疣柄牛肝菌(Leccinum rugosicepes)和绒柄牛肝菌(B. tomentipes)五种牛肝菌科(Boletaceae)真菌子实体采于云南省保山市、昆明市、玉溪市与红河州。采用傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)和紫外可见分光光度计(UV-Vis)采集样品信息。Kennard-Stone算法将样品原始数据分为校正集和验证集。校正集基于FTIR、UV-Vis、低级、中级与高级数据融合建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型,其中决定系数(R2cal)、预测能力Q2、校正均方根误差(RMSEE)和交叉验证均方差(RMSECV)用来评价模型鲁棒性。研究结果显示:(1)不同种类及产地牛肝菌FTIR和UV-Vis吸收峰的峰位置、峰形和峰数相似,而吸收强度存有差异,表明牛肝菌所含化学成分相似,但含量有一定差别;(2)PLS-DA模型二维散点图可以看出,中级融合比低级融合能更好的鉴别样品种类及产地;(3)各模型中,中级融合模型具有更大的Q2和最小RMSECV,模型鲁棒性最强;(4)验证集样本用来验证模型泛化能力,FTIR、UV-Vis、低级融合、中级融合及高级融合模型样品种类鉴别正确率分别为92. 86%,35. 71%,97. 62%,100%和95. 23%;产地鉴别正确率分别为71. 43%,61. 90%,61. 90%,97. 62%和76. 19%。表明多源异构信息融合在一定程度上优于独立模型,其中,中级数据融合种类鉴别正确率100%,产地鉴别正确率97. 62%,模型具有更优的鉴别效果和泛化能力。FTIR和UV-Vis结合中级数据融合策略能实现牛肝菌种类快速精确鉴别,产地快速有效鉴别,可作为食用菌来源追溯以及品质评价的一种新方法。
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关键词
牛肝菌
FTIR
UV-VIS
多源异构信息融合
种类及产地鉴别
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职称材料
基于二值相似度计算的异构本体融合方法
被引量：
7
2
作者
楼雯
王慧
鞠源
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第6期622-631,共10页
异构本体的存在带来了知识检索的冗余,基于异构本体的知识融合是十分必要的。大量的语义相似度计算容量与复杂的计算过程使得知识融合变得困难,本文提出二值相似度计算的异构本体融合方法,将语义相似度的计算提前至原始本体的构建过程,...
异构本体的存在带来了知识检索的冗余,基于异构本体的知识融合是十分必要的。大量的语义相似度计算容量与复杂的计算过程使得知识融合变得困难,本文提出二值相似度计算的异构本体融合方法,将语义相似度的计算提前至原始本体的构建过程,融合时只进行概念和关系的二值匹配,从而简化融合过程再次计算语义相似度的过程。文章从实体图书元数据、小样本本体和大样本本体三个角度组织了三个实验,利用武汉大学图书馆书目数据的实验一显示本文方法可以完成本体融合的过程,实验二和实验三显示本文方法可以提高本体融合的准确性,并显著提高运行反馈时间,综合反映本体融合效果良好,但需要在召回率上进行改进。本文方法有望在扩展专家本体、减少本体构建开销等方面体现应用价值。
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关键词
异构本体
本体合并
本体融合
语义相似度
知识融合
异构数据
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职称材料
题名
多源异构光谱信息融合的食用牛肝菌鉴别方法
被引量：
4
1
作者
李秀萍
李杰庆
李涛
刘鸿高
王元忠
机构
云南农业大学农学与生物技术学院
云南省农业科学院药用植物研究所
玉溪师范学院资源环境学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期3897-3904,共8页
基金
国家自然科学基金项目(31660591
21667031)
+1 种基金
云南省教育厅科学研究基金项目(2016ZZX106)
云南省高校食用菌资源开发与利用重点实验室建设项目资助
文摘
牛肝菌营养丰富,味道鲜美,备受各国消费者青睐。因种间差异和环境因素的多层次影响,不同种类及产地牛肝菌品质参差不齐。目前,利益驱动导致商家在牛肝菌销售过程中以次充好、以假乱真的行为扰乱了食用菌市场,不仅给消费者带来健康风险,也制约了牛肝菌的国际化贸易。采用多源异构信息融合策略对牛肝菌种类与产地进行鉴别,以期为追溯食用菌来源以及正确评价其品质提供一种快速有效的解决方法。试验样品灰褐牛肝菌(Boletus griseus)、栗色牛肝菌(B. umbriniporus)、美味牛肝菌(B. edulis)、皱盖疣柄牛肝菌(Leccinum rugosicepes)和绒柄牛肝菌(B. tomentipes)五种牛肝菌科(Boletaceae)真菌子实体采于云南省保山市、昆明市、玉溪市与红河州。采用傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)和紫外可见分光光度计(UV-Vis)采集样品信息。Kennard-Stone算法将样品原始数据分为校正集和验证集。校正集基于FTIR、UV-Vis、低级、中级与高级数据融合建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型,其中决定系数(R2cal)、预测能力Q2、校正均方根误差(RMSEE)和交叉验证均方差(RMSECV)用来评价模型鲁棒性。研究结果显示:(1)不同种类及产地牛肝菌FTIR和UV-Vis吸收峰的峰位置、峰形和峰数相似,而吸收强度存有差异,表明牛肝菌所含化学成分相似,但含量有一定差别;(2)PLS-DA模型二维散点图可以看出,中级融合比低级融合能更好的鉴别样品种类及产地;(3)各模型中,中级融合模型具有更大的Q2和最小RMSECV,模型鲁棒性最强;(4)验证集样本用来验证模型泛化能力,FTIR、UV-Vis、低级融合、中级融合及高级融合模型样品种类鉴别正确率分别为92. 86%,35. 71%,97. 62%,100%和95. 23%;产地鉴别正确率分别为71. 43%,61. 90%,61. 90%,97. 62%和76. 19%。表明多源异构信息融合在一定程度上优于独立模型,其中,中级数据融合种类鉴别正确率100%,产地鉴别正确率97. 62%,模型具有更优的鉴别效果和泛化能力。FTIR和UV-Vis结合中级数据融合策略能实现牛肝菌种类快速精确鉴别,产地快速有效鉴别,可作为食用菌来源追溯以及品质评价的一种新方法。
关键词
牛肝菌
FTIR
UV-VIS
多源异构信息融合
种类及产地鉴别
Keywords
Boletus mushroom
FT-IR
UV-Vis
hetero geneous multi-source data fusion
Species and geographic origin identification
分类号
O567.9 [理学—原子与分子物理]
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职称材料
题名
基于二值相似度计算的异构本体融合方法
被引量：
7
2
作者
楼雯
王慧
鞠源
机构
华东师范大学经济与管理学部信息管理系
华东师范大学学术评价与促进研究中心
美团大众点评
出处
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第6期622-631,共10页
基金
国家社会科学基金青年项目“学者驱动的学术资源语义共享模式及其应用研究”(17CTQ025)
文摘
异构本体的存在带来了知识检索的冗余,基于异构本体的知识融合是十分必要的。大量的语义相似度计算容量与复杂的计算过程使得知识融合变得困难,本文提出二值相似度计算的异构本体融合方法,将语义相似度的计算提前至原始本体的构建过程,融合时只进行概念和关系的二值匹配,从而简化融合过程再次计算语义相似度的过程。文章从实体图书元数据、小样本本体和大样本本体三个角度组织了三个实验,利用武汉大学图书馆书目数据的实验一显示本文方法可以完成本体融合的过程,实验二和实验三显示本文方法可以提高本体融合的准确性,并显著提高运行反馈时间,综合反映本体融合效果良好,但需要在召回率上进行改进。本文方法有望在扩展专家本体、减少本体构建开销等方面体现应用价值。
关键词
异构本体
本体合并
本体融合
语义相似度
知识融合
异构数据
Keywords
hetero
geneous
ontology
ontology merging
ontology
fusion
semantic similarity
knowledge
fusion
hetero
geneous
data
分类号
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多源异构光谱信息融合的食用牛肝菌鉴别方法
李秀萍
李杰庆
李涛
刘鸿高
王元忠
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于二值相似度计算的异构本体融合方法
楼雯
王慧
鞠源
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019
7
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职称材料
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