期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
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
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
检索
高级检索
期刊导航
共找到
3
篇文章
<
1
>
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：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
质谱数据库KDD预处理算法
1
作者
杨家红
杨格花
+1 位作者
戴瑜兴
汪鲁才
《计算机工程与科学》
CSCD
2002年第6期55-57,95,共4页
本文针对谱图数据库的特性 ,在利用数据库知识发现 (KDD)技术对谱图数据库进行数据预处理过程中 ,对质谱匹配算法、MultiAdaBoost聚类分析算法和Beynon表审核等方面进行了研究 ,使我们对质谱库有了更进一步的认识 。
关键词
质谱数据库
KDD
预处理算法
知识发现
质谱匹配算法
在线阅读
下载PDF
职称材料
遗传算法在LED光源光谱匹配技术中的应用
被引量：
19
2
作者
甘汝婷
郭震宁
+4 位作者
林介本
曾茂进
杨菲菲
颜稳萍
林木川
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期166-171,共6页
为利用单色LED实现CIE-D65标准光源、AM1.5标准太阳光目标光谱的匹配,提出简单遗传算法作为光谱匹配算法,通过求解超定方程组的非负最小二乘解,优化不同峰值波长、峰值波长间隔、半高宽的单色LED匹配光源组合,达到光源光谱匹配的目的....
为利用单色LED实现CIE-D65标准光源、AM1.5标准太阳光目标光谱的匹配,提出简单遗传算法作为光谱匹配算法,通过求解超定方程组的非负最小二乘解,优化不同峰值波长、峰值波长间隔、半高宽的单色LED匹配光源组合,达到光源光谱匹配的目的.仿真实验表明:该算法拟合的相关指数达0.99以上,模拟光谱与目标光谱基本吻合;匹配光源的峰值波长间隔越小,光谱拟合性越好,但结合工程应用需要,峰值波长要选取适中;所提遗传算法运行速度快、效率高、拟合误差小,可广泛应用于植物照明、医疗照明等特殊照明领域的光谱匹配仿真试验和工程实践.
展开更多
关键词
LED
光谱匹配优化
遗传算法
超定方程组
非负最小二乘解
相关指数
峰值波长
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于SMDPSO算法的呼伦湖藻华遥感监测
被引量：
1
3
作者
曹萌萌
青松
+2 位作者
杜雨春子
袁瑞强
顺布日
《水资源与水工程学报》
CSCD
北大核心
2021年第2期66-72,80,共8页
水体富营养化所引起的藻华爆发现象是我国面临的重大环境问题之一。以内蒙古呼伦湖为研究区,采用基于离散粒子群优化的光谱匹配(SMDPSO)算法提取藻华,以浮游藻类指数(FAI)的分类结果作为验证数据进行精度检验。然后分析2009-2018年藻华...
水体富营养化所引起的藻华爆发现象是我国面临的重大环境问题之一。以内蒙古呼伦湖为研究区,采用基于离散粒子群优化的光谱匹配(SMDPSO)算法提取藻华,以浮游藻类指数(FAI)的分类结果作为验证数据进行精度检验。然后分析2009-2018年藻华的时空变化特征,并将此算法应用于黄海。结果表明:SMDPSO算法可以有效地识别呼伦湖藻华,与FAI分类结果之间的R^(2)为0.97,RMSE为0.22 km^(2);呼伦湖藻华爆发于7-8月,且主要出现在湖泊边缘;SMDPSO算法既可以较好地识别以蓝藻为优势门的呼伦湖藻华,也可以提取黄海的浒苔(绿藻);SMDPSO算法不仅保留了光谱指数法精度高的特点,而且它还具有成本低、参数少、无需人工干预的优势。该研究为藻华遥感监测提供了新的工具,有助于控制湖泊水体富营养化和改善水生态环境。
展开更多
关键词
藻华
SMDPSO算法
浮游藻类指数(FAI)
L
and
sat-8
OLI
遥感监测
呼伦湖
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
质谱数据库KDD预处理算法
1
作者
杨家红
杨格花
戴瑜兴
汪鲁才
机构
湖南师范大学电子工程系
湖南大学电气与信息工程学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2002年第6期55-57,95,共4页
基金
国家自然科学基金重点资助项目 (2 973 5 15 0 )
文摘
本文针对谱图数据库的特性 ,在利用数据库知识发现 (KDD)技术对谱图数据库进行数据预处理过程中 ,对质谱匹配算法、MultiAdaBoost聚类分析算法和Beynon表审核等方面进行了研究 ,使我们对质谱库有了更进一步的认识 。
关键词
质谱数据库
KDD
预处理算法
知识发现
质谱匹配算法
Keywords
knowledge discovery in database(KDD)
new match and index algorithm of mass spectrum
KDD
algorithm
mass
spectrum
database
分类号
TP392 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
遗传算法在LED光源光谱匹配技术中的应用
被引量：
19
2
作者
甘汝婷
郭震宁
林介本
曾茂进
杨菲菲
颜稳萍
林木川
机构
华侨大学信息科学与工程学院
出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期166-171,共6页
基金
福建省科技计划重点项目(No.2013I0004)资助
文摘
为利用单色LED实现CIE-D65标准光源、AM1.5标准太阳光目标光谱的匹配,提出简单遗传算法作为光谱匹配算法,通过求解超定方程组的非负最小二乘解,优化不同峰值波长、峰值波长间隔、半高宽的单色LED匹配光源组合,达到光源光谱匹配的目的.仿真实验表明:该算法拟合的相关指数达0.99以上,模拟光谱与目标光谱基本吻合;匹配光源的峰值波长间隔越小,光谱拟合性越好,但结合工程应用需要,峰值波长要选取适中;所提遗传算法运行速度快、效率高、拟合误差小,可广泛应用于植物照明、医疗照明等特殊照明领域的光谱匹配仿真试验和工程实践.
关键词
LED
光谱匹配优化
遗传算法
超定方程组
非负最小二乘解
相关指数
峰值波长
Keywords
LED
spectrum
match
ing optimization
Genetic
algorithm
Overdetermined equations
Non-negative least square solution
Correlation
index
Peak wavelength
分类号
TP391.75 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
O432 [机械工程—光学工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于SMDPSO算法的呼伦湖藻华遥感监测
被引量：
1
3
作者
曹萌萌
青松
杜雨春子
袁瑞强
顺布日
机构
内蒙古师范大学地理科学学院
出处
《水资源与水工程学报》
CSCD
北大核心
2021年第2期66-72,80,共8页
基金
国家自然科学基金项目(41961057、61461034)
内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划项目(NJYT-17-B04)
内蒙古自然科学基金项目(2019MS04013)。
文摘
水体富营养化所引起的藻华爆发现象是我国面临的重大环境问题之一。以内蒙古呼伦湖为研究区,采用基于离散粒子群优化的光谱匹配(SMDPSO)算法提取藻华,以浮游藻类指数(FAI)的分类结果作为验证数据进行精度检验。然后分析2009-2018年藻华的时空变化特征,并将此算法应用于黄海。结果表明:SMDPSO算法可以有效地识别呼伦湖藻华,与FAI分类结果之间的R^(2)为0.97,RMSE为0.22 km^(2);呼伦湖藻华爆发于7-8月,且主要出现在湖泊边缘;SMDPSO算法既可以较好地识别以蓝藻为优势门的呼伦湖藻华,也可以提取黄海的浒苔(绿藻);SMDPSO算法不仅保留了光谱指数法精度高的特点,而且它还具有成本低、参数少、无需人工干预的优势。该研究为藻华遥感监测提供了新的工具,有助于控制湖泊水体富营养化和改善水生态环境。
关键词
藻华
SMDPSO算法
浮游藻类指数(FAI)
L
and
sat-8
OLI
遥感监测
呼伦湖
Keywords
algal bloom
spectrum
match
ing based on discrete particle swarm optimization(SMDPSO)
algorithm
floating algae
index
(FAI)
L
and
sat-8 OLI
remote sensing monitoring
Hulun Lake
分类号
X832 [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
质谱数据库KDD预处理算法
杨家红
杨格花
戴瑜兴
汪鲁才
《计算机工程与科学》
CSCD
2002
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
遗传算法在LED光源光谱匹配技术中的应用
甘汝婷
郭震宁
林介本
曾茂进
杨菲菲
颜稳萍
林木川
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
19
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于SMDPSO算法的呼伦湖藻华遥感监测
曹萌萌
青松
杜雨春子
袁瑞强
顺布日
《水资源与水工程学报》
CSCD
北大核心
2021
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
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
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
