焦炉煤气多组分拉曼光谱的SPA-SVM定量分析方法

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作者 谭雨翔 徐玮辰 +11 位作者 李俊楷 郭松杰 徐向君 宫廷 郭古青 孙小聪 王鑫浩 王泽育 胡建勇 张其生 邱选兵 李传亮 《光电工程》 北大核心 2025年第9期107-119,共13页

焦炉煤气多组分浓度测量对优化炼焦工艺,提升能源利用率,减少污染物排放,以及保障安全生产具有重要意义。为提高拉曼光谱对焦炉煤气多组分测量的准确度,基于特征提取和小样本建模的思想,提出一种连续投影与支持向量机算法(SPA-SVM)联用... 焦炉煤气多组分浓度测量对优化炼焦工艺,提升能源利用率,减少污染物排放,以及保障安全生产具有重要意义。为提高拉曼光谱对焦炉煤气多组分测量的准确度,基于特征提取和小样本建模的思想,提出一种连续投影与支持向量机算法(SPA-SVM)联用模型。首先,对比不同机器学习全光谱建模的预测精度,通过留一交叉验证法(LOOCV)确定SVM算法偏差(最小)。为进一步提高模型运行速度和精度,采用SPA算法筛选焦炉煤气的光谱数据特征点,利用特征数据建模并反演多组分浓度。结果表明,H_(2)、CO_(2)、CO、N_(2)和CH_(4)浓度预测值的决定系数R^(2)分别达到0.9918、0.9975、0.9985、0.9872和0.9958,5种组分的平均绝对百分比误差(MAPE)分别为1.2%、0.5%、0.6%、2.6%、0.8%,准确度优于全光谱建模。该研究对焦炉煤气多组分精准测量提供了方法参考。 展开更多

关键词 拉曼光谱 焦炉煤气 机器学习 连续投影与支持向量机计算法

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基于SPA-GA-SVR模型的土壤水分及温度预测 被引量：11

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作者 朱成杰 汪正权 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第1期30-36,共7页

土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测... 土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测量,所获得的高光谱数据包含大量的噪声及冗余信息,因此首先用Savitzky-Golay卷积平滑对光谱数据进行降噪处理,利用连续投影算法(Successive Projection Algorithm,SPA)提取数据特征波长,然后通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)的超参数权值和偏置进行优化,构建SPA-GASVR混合算法模型对土壤水分和温度进行预测,并与BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、SPA-BP、SVR、SPA-SVR、GA-SVR这5种模型的预测性能进行比较。实验结果表明:各模型在土壤湿度低于30%的情况下,表现出的预测能力差异并不显著。但整体上,复合模型相比于单一的神经网络或机器学习模型具有明显的优势,且经过连续投影算法优化的模型进一步的提高其预测能力,最终SPA-GA-SVR算法在各项指标上均优于其他模型,土壤水分预测模型的R^(2)=0.981、RMSE=0.473%,土壤温度预测模型R^(2)=0.963、RMSE=0.883℃。实验证明基于高光谱数据,经过SPA和GA优化的SVR模型能实现对土壤湿度和温度精准的预测。该方法具有一定的应用价值和现实意义,可应用于便携式高光谱仪和无人机上,实现对土壤水分和温度的实时监测,为今后的播种及灌溉提供理论参考。 展开更多

关键词 土壤水分 土壤温度 高光谱 连续投影算法(SPA) 遗传算法-支持向量机回归(GA-SVR)

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湖滨绿洲土壤有机碳含量的支持向量机估算模型

3

作者 杨吉祥 李新国 《新疆农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1477-1486,共10页

【目的】利用高光谱数据快速估算土壤有机碳含量,为干旱区湖滨绿洲合理开发土地资源提供科学依据。【方法】以新疆博斯腾湖北岸湖滨绿洲为研究区,将实测的土壤有机碳含量数据与高光谱数据相结合,对原始光谱进行SG平滑(SavitzkyGolay smo... 【目的】利用高光谱数据快速估算土壤有机碳含量,为干旱区湖滨绿洲合理开发土地资源提供科学依据。【方法】以新疆博斯腾湖北岸湖滨绿洲为研究区,将实测的土壤有机碳含量数据与高光谱数据相结合,对原始光谱进行SG平滑(SavitzkyGolay smoothing,SG)、连续统去除(Continuum Removal,CR)、连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)预处理,采用连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)筛选特征波段;应用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)模型估算土壤有机碳含量。【结果】(1)研究区土壤有机碳含量为0.69~50.32 g/kg,平均值为14.15 g/kg,标准差为9.51 g/kg,呈中等变异性,变异系数为67.20%。(2)土壤原始光谱反射率在350~750 nm,光谱反射率呈上升趋势,在750~2150 nm,光谱反射率呈相对平稳趋势,在2150~2500 nm,光谱反射率逐渐下降;连续小波变换对土壤原始光谱预处理后随着分解尺度的增加,光谱局部特征明显,吸收峰和反射峰越来越平滑;采用连续投影算法筛选的光谱特征波段集中于350~952 nm、1007~1742 nm、2082~2381 nm,且特征波段仅占可见光-近红外光谱波段的0.30%。(3)连续小波变换结合连续投影算法构建的SVM模型,其训练集和验证集分别R^(2)=0.76,RMSE=4.78和R^(2)=0.94,RMSE=3.30,RPD=2.50。【结论】CWT-SPA-SVM可有效估算研究区土壤有机碳含量。 展开更多

关键词 土壤有机碳含量 连续小波变换 连续投影算法 支持向量机模型 高光谱数据

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柑桔叶片黄龙病光谱特征选择及检测模型 被引量：37

4

作者 刘燕德 肖怀春 +5 位作者 孙旭东 朱丹宁 韩如冰 叶灵玉 王均刚 马奎荣 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期180-187,共8页

为探索高光谱技术诊断黄龙病及分类的可行性,通过变量筛选方法组合为高维数据实用化提供参考。采集柑桔叶片高光谱图像并进行普通(polymerase chain reaction,PCR)鉴别分为轻度、中度、重度、缺锌和正常5类样品。用无信息变量消除算法(u... 为探索高光谱技术诊断黄龙病及分类的可行性,通过变量筛选方法组合为高维数据实用化提供参考。采集柑桔叶片高光谱图像并进行普通(polymerase chain reaction,PCR)鉴别分为轻度、中度、重度、缺锌和正常5类样品。用无信息变量消除算法(uninformative variable elimination,UVE)剔除无关信息,组合遗传算法(genetic algorithm,GA)和连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)筛选变量,对数据进行降维。结合极限学习机(extreme learning machine,ELM)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)构建柑桔黄龙病判别模型。对预测样品进行诊断分类,来评价模型判别能力。经对比发现,UVE组合SPA筛选变量后的LS-SVM模型效果最好,该模型以Link_kernel函数为核函数,惩罚因子(γ)最小为1.07,误判率最低为0。用全谱作输入变量时LS-SVM模型复杂程度最高且预测能力最差,误判率最高为11.9%,可能是包含无用信息和冗余信息变量造成的。研究显示,UVE组合SPA筛选变量,结合LS-SVM对柑桔黄龙病诊断并分类具有一定可行性,为高维度数据实用化提供一定参考价值。 展开更多

关键词 作物 病害 模型 高光谱成像技术 连续投影算法 最小二乘支持向量机

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高光谱数据处理算法的小麦赤霉病籽粒识别 被引量：37

5

作者 刘爽 谭鑫 +6 位作者 刘成玉 朱春霖 李文昊 崔帅 杜懿峰 黄殿成 谢锋 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期3540-3546,共7页

赤霉病是小麦的一种主要病害,它会导致小麦减产甚至绝收,严重影响小麦种子质量,此外小麦受侵染分泌的真菌毒素危害人类身体健康。因此,小麦赤霉病籽粒的识别具有非常重要的意义。起初普遍采用色谱法和酶联免疫法进行赤霉病检测,这些方... 赤霉病是小麦的一种主要病害,它会导致小麦减产甚至绝收,严重影响小麦种子质量,此外小麦受侵染分泌的真菌毒素危害人类身体健康。因此,小麦赤霉病籽粒的识别具有非常重要的意义。起初普遍采用色谱法和酶联免疫法进行赤霉病检测,这些方法设备昂贵、检测速度慢、准确性低。近年来,高光谱成像技术被广泛应用于农作物的识别与检测中,但是在小麦赤霉病检测的应用研究中,大多采用抽样检测的方法,图像采集完成后需要通过ENVI软件手动选取感兴趣区域。前期准备工作冗杂,而且容易发生漏检,漏检的小麦籽粒在存储运输过程中向周边籽粒快速侵染,难以保障小麦安全健康。鉴于此,利用高光谱成像系统结合机器学习提出了一种用于对大量小麦赤霉病籽粒样本快速可视化识别的算法,以降低漏检率并提升检测效率。实验分别采集健康小麦和染病小麦469~1 082nm波段的高光谱图像,通过直方图线性拉伸结合图像分割的方法获取小麦样本的掩膜图像信息。利用Savitzky-Golay平滑去噪法与标准正态变量变换法(SNV)进行数据预处理,通过主成分分析法(PCA)和连续投影法(SPA)进行特征变量提取,筛选特征变量个数分别为4个和8个。在掩膜图像位置采集健康小麦样本与染病小麦样本各400份,其中75%用于建模集,25%用于测试集。采用十折交叉验证法结合线性判别分析法(LDA)、K-近邻算法(KNN)、支持向量机(SVM)分别建立分类模型,测试集准确率都达到90%以上。随后比较了网格法(GRID)、粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)三种核参数寻优方法对SVM模型的影响,其中,SG-SPA-SVM(PSO)模型分类效果最优,建模集准确率为95.5%,均方根误差为0.212 1,测试集准确率为98%,均方根误差为0.141 4。基于样本点预测的基础之上,对掩膜获得所有小麦样本的光谱曲线进行预测并将识别结果反馈回掩膜中再进行伪彩色显示,实现染病籽粒可视化识别。结果表明,高光谱成像结合SG-SPA-SVM(PSO)算法建立的分类模型可以高效快速、准确无损、可视化的实现小麦赤霉病籽粒识别,为研制小麦赤霉病自动识别设备提供了算法基础。 展开更多

关键词 高光谱成像 小麦 赤霉病 主成分分析 连续投影法 支持向量机

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苹果霉心病可见/近红外透射能量光谱识别方法 被引量：17

6

作者 雷雨 何东健 +2 位作者 周兆永 张海辉 苏东 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期193-200,共8页

针对苹果霉心病从外表无法识别的难题,提出基于可见/近红外透射能量光谱进行快速无损识别的模型和方法。在200-1 100 nm波段内采集了200个苹果的透射能量光谱数据,随机选取140个样品作为训练集,剩余60个样品作为测试集。用平滑法和多元... 针对苹果霉心病从外表无法识别的难题,提出基于可见/近红外透射能量光谱进行快速无损识别的模型和方法。在200-1 100 nm波段内采集了200个苹果的透射能量光谱数据,随机选取140个样品作为训练集,剩余60个样品作为测试集。用平滑法和多元散射校正对光谱数据进行预处理。基于全光谱、连续投影算法（SPA）提取的12个特征波长、主成分分析（PCA）提取的9个主成分,分别建立了偏最小二乘判别法、误差反向传播人工神经网络和支持向量机（SVM）识别模型。实验结果说明,应用PCA-SVM建立的模型识别性能最优,该模型对测试集和训练集中霉心病果和健康果的识别正确率分别为99.3%和96.7%。基于SPA和PCA所建模型的输入变量数仅相当于基于全光谱所建模型输入变量数的0.99%和0.74%,极大降低了模型的复杂度。研究结果表明,该方法是可行的且具有较高识别准确度,为苹果在线内部品质分级和便携式苹果霉心病检测仪的研究提供了技术依据。 展开更多

关键词 苹果 霉心病 能量光谱 连续投影算法 主成分分析 支持向量机

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基于SPA和多分类SVM的紫外-可见光光谱饮用水有机污染物判别方法研究 被引量：18

7

作者 黄平捷 李宇涵 +4 位作者 俞巧君 王柯 尹航 侯迪波 张光新 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期2267-2272,共6页

快速、有效地识别饮用水中污染物类别对于降低突发饮用水污染事件影响十分重要。目前基于紫外-可见光光谱法的饮用水污染物判别模型大多使用主成分分析(PCA)进行特征提取,然而,对于光谱相似度较高的有机污染物,仅从数据驱动的角度提取... 快速、有效地识别饮用水中污染物类别对于降低突发饮用水污染事件影响十分重要。目前基于紫外-可见光光谱法的饮用水污染物判别模型大多使用主成分分析(PCA)进行特征提取,然而,对于光谱相似度较高的有机污染物,仅从数据驱动的角度提取其方差最大的方向作为特征进行识别效果往往不佳。针对有机污染物光谱数据多重共线性以及谱峰重叠干扰的问题,开展了基于连续投影算法(SPA)和多分类支持向量机(M-SVM)的紫外-可见光光谱饮用水有机污染物判别方法研究。首先,使用紫外光谱仪测量苯酚、对苯二酚、间苯二酚和间苯二胺的原始光谱数据并进行预处理,在对四种污染物进行了波长与浓度的相关关系对比分析后,发现苯酚和间苯二酚、对苯二酚和间苯二胺的谱峰重叠较为严重;特征提取时,引入SPA筛选有机污染物紫外-可见光光谱数据的特征波长组合,并对不同波长个数时的光谱吸光度进行多元线性回归分析,选取对应最小预测标准偏差的参数及波段组合作为最优参数组合;基于最优特征波长组合,构建基于多分类SVM的饮用水有机污染物分类识别模型;最后,对比分析了全光谱、 PCA及SPA特征提取后的光谱数据在不同分类方法及不同污染物浓度下的分类效果,进一步说明了SPA的适用性和稳定性。实验结果表明, SPA作为一种提取光谱数据原始特征波段的方法,可以有效的对有机污染物的紫外-可见光光谱进行特征提取,提升不同物质之间的差异,在一定程度上消除多重共线性和谱峰重叠干扰,从而提高分类模型的准确率。该方法对于解决饮用水中谱峰重叠的污染物类型判别问题具有参考价值。 展开更多

关键词 紫外-可见光光谱 有机污染物判别 连续投影算法 多分类支持向量机

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基于无信息变量消除法和连续投影算法的可见-近红外光谱技术白虾种分类方法研究 被引量：50

8

作者 吴迪 吴洪喜 +2 位作者 蔡景波 黄振华 何勇 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期423-427,共5页

应用无信息变量消除法结合连续投影算法对可见-近红外光谱区进行有效波长的选择,选择后的波长作为输入变量建立最小二乘-支持向量机模型,对白虾属中三种典型种,脊尾白虾、秀丽白虾和东方白虾进行鉴别分类.实验采用Kennard-Stone算法选取... 应用无信息变量消除法结合连续投影算法对可见-近红外光谱区进行有效波长的选择,选择后的波长作为输入变量建立最小二乘-支持向量机模型,对白虾属中三种典型种,脊尾白虾、秀丽白虾和东方白虾进行鉴别分类.实验采用Kennard-Stone算法选取150个样本作为建模集,50个样本作为预测集,通过UVE-SPA优选了数值分别为392、431、517、551、595、627、676、734、760、861、943和1018 nm的12个波长为LS-SVM的输入变量,建立了白虾种分类模型.该模型对50个预测集样本检验的准确率达到了92.00%.结果表明,采用可见-近红外光谱对白虾种进行鉴别是可行的,UVE-SPA能够有效地进行波长选择,使LS-SVM模型获得最优的分类结果. 展开更多

关键词 可见-近红外光谱 无信息变量消除 连续投影算法 最小二乘-支持向量机

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基于近红外漫反射光谱的损伤猕猴桃早期识别 被引量：32

9

作者 郭文川 王铭海 岳绒 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期142-146,共5页

以贮藏1d的碰撞损伤猕猴桃、挤压损伤猕猴桃和无损猕猴桃为对象,分别建立了猕猴桃的Fisher判别模型、BP神经网络判别模型与最小二乘支持向量机(LSSVM)判别模型,综合比较了采用全光谱波长(FS)、主成分分析(PCA)提取特征变量与连续投影算... 以贮藏1d的碰撞损伤猕猴桃、挤压损伤猕猴桃和无损猕猴桃为对象,分别建立了猕猴桃的Fisher判别模型、BP神经网络判别模型与最小二乘支持向量机(LSSVM)判别模型,综合比较了采用全光谱波长(FS)、主成分分析(PCA)提取特征变量与连续投影算法(SPA)优选特征波长作为各模型输入变量时,对各模型判别效果的影响。研究结果表明,SPA优选特征波长相比于PCA和FS有较明显的优势;3种判别模型均能基本满足实际要求,且LSSVM模型的识别性能最佳,其中SPA-LSSVM模型对预测集碰撞损伤样品、挤压损伤样品与无损样品的正确识别率分别达到100%、95%和100%,总的正确识别率为98.2%。 展开更多

关键词 猕猴桃 近红外光谱 连续投影算法 最小二乘支持向量机 识别

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基于高光谱成像技术的茄子叶片灰霉病早期检测 被引量：16

10

作者 冯雷 张德荣 +4 位作者 陈双双 冯斌 谢传奇 陈佑源 何勇 《浙江大学学报（农业与生命科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期311-317,共7页

为建立基于高光谱成像技术的茄子叶片灰霉病早期检测方法,利用高光谱成像系统获取120个茄子叶片在380～1 031nm范围的高光谱图像数据,通过主成分分析(PCA)对高光谱数据进行降维,并从中优选出3个特征波段下的特征图像,截取200×150... 为建立基于高光谱成像技术的茄子叶片灰霉病早期检测方法,利用高光谱成像系统获取120个茄子叶片在380～1 031nm范围的高光谱图像数据,通过主成分分析(PCA)对高光谱数据进行降维,并从中优选出3个特征波段下的特征图像,截取200×150的感兴趣区域图像(ROI),并从每幅特征图像中分别提取均值、方差、同质性、对比度、差异性、熵、二阶矩和相关性等8个基于灰度共生矩阵的纹理特征变量,通过连续投影算法(SPA)提取13个特征变量,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)构建茄子叶片灰霉病早期鉴别模型,模型判别准确率为97.5%。说明高光谱成像技术可以用于茄子叶片灰霉病的早期检测。 展开更多

关键词 高光谱成像技术 灰霉病 最小二乘支持向量机 连续投影算法 主成分分析 茄子

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应用高光谱图像光谱和纹理特征的番茄早疫病早期检测研究 被引量：20

11

作者 谢传奇 王佳悦 +3 位作者 冯雷 刘飞 吴迪 何勇 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1603-1607,共5页

提出了应用光谱和纹理特征的高光谱成像技术早期检测番茄叶片早疫病的方法。利用高光谱图像采集系统获取380～1 030nm范围内71个染病和88个健康番茄叶片的高光谱图像,同时采用主成分分析法(PCA)对高光谱图像进行处理。选取染病和健康叶... 提出了应用光谱和纹理特征的高光谱成像技术早期检测番茄叶片早疫病的方法。利用高光谱图像采集系统获取380～1 030nm范围内71个染病和88个健康番茄叶片的高光谱图像,同时采用主成分分析法(PCA)对高光谱图像进行处理。选取染病和健康叶片感兴趣区域(region of interest,ROI)的光谱反射率值,同时分别从前8个主成分的每幅主成分图像的ROI中提取对比度(Contrast)、相关性(Correlation)、熵(En-tropy)和同质性(Homogeneity)4个灰度共生矩阵的纹理特征值,再通过PCA和连续投影算法(SPA)结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)构建番茄叶片早疫病的早期鉴别模型。建立的6个模型中,采用光谱反射率值的LS-SVM模型对番茄叶片早疫病的识别率最高,达到100%。结果表明,应用高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病是可行的。 展开更多

关键词 高光谱成像技术 主成分分析 连续投影算法 最小二乘支持向量机 番茄 早疫病

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基于高光谱图像的黄瓜种子活力无损检测 被引量：12

12

作者 王新忠 卢青 +2 位作者 张晓东 吴又新 承银辉 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期1197-1202,共6页

为实现对黄瓜种子的快速、无损检测,以人工老化0 h、36 h、72 h的3个不同活力梯度的黄瓜种子为研究对象,利用波长400~1000 nm的可见光光谱对黄瓜种子活力进行检测。对比了多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、卷积平滑(S-G)3种预处... 为实现对黄瓜种子的快速、无损检测,以人工老化0 h、36 h、72 h的3个不同活力梯度的黄瓜种子为研究对象,利用波长400~1000 nm的可见光光谱对黄瓜种子活力进行检测。对比了多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、卷积平滑(S-G)3种预处理方法,结果显示SNV预处理的效果最优。从特征提取和特性选择2个角度进行降维分析。分别使用主成分分析法和连续投影算法,对比各个主成分数的正确分类率,选取最佳的主成分数。通过连续投影算法(SPA)选择9、12、13个特征波长,通过对比分类正确率,选出最佳波长数为12个。最后将提取出的最佳主成分和选择的最佳特征波长作为支持向量机的输入,分别选择线性核函数和径向基核函数,结合网格搜索方法,确定模型的惩罚因子c和径向基核函数中的参数gamma,建立判别分析模型。所有模型分类正确率均达到97.3%以上,其中SPA-SVM(基于RBF核函数)效果最佳,分类正确率达到98.6%。可见,利用高光谱图像技术结合SPA-SVM能有效地鉴别黄瓜种子的活力。 展开更多

关键词 高光谱图像 种子活力 主成分分析 连续投影算法 支持向量机

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变压器油中颗粒污染物的中红外光谱检测 被引量：7

13

作者 陈彬 韩超 刘阁 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期168-172,共5页

配制了含不同颗粒污染等级的变压器油样,利用中红外光谱扫描获得油样的红外光谱数据,再采用连续投影算法提取油样红外光谱的有效波长变量,分别应用偏最小二乘法和支持向量机法方法建立了颗粒污染等级与中红外光谱有效波长的模型.所配置... 配制了含不同颗粒污染等级的变压器油样,利用中红外光谱扫描获得油样的红外光谱数据,再采用连续投影算法提取油样红外光谱的有效波长变量,分别应用偏最小二乘法和支持向量机法方法建立了颗粒污染等级与中红外光谱有效波长的模型.所配置的油样红外光谱经过连续投影算法提取的有效波长具有特定颗粒污染物特征波长的特点,所建两种模型的预测效果均优于全谱的偏最小二乘法和支持向量机法模型,对验证集样本数据预测的决定系数分别为0.892 9、0.934 3,均方根误差为6.372×10-3、3.07×10-3,获得了较好的预测效果,为变压器油中颗粒物的检测提供了借鉴. 展开更多

关键词 污染物检测 光谱分析 连续投影算法 偏最小二乘法 支持向量机 变压器油 颗粒污染物

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紫外可见光谱的水产养殖水体有机物浓度快速检测研究 被引量：5

14

作者 曹泓 屈稳太 +3 位作者 杨祥龙 贾生尧 王春龙 鲁琛 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期3015-3019,共5页

应用紫外可见(ultraviolet/visible,UV/Vis)光谱技术对表征水产养殖水体中有机物浓度的指标化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)进行快速测量,对采集到的135份甲鱼养殖水样进行UV/Vis波段全光谱扫描,采用无信息变量消除(uninformati... 应用紫外可见(ultraviolet/visible,UV/Vis)光谱技术对表征水产养殖水体中有机物浓度的指标化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)进行快速测量,对采集到的135份甲鱼养殖水样进行UV/Vis波段全光谱扫描,采用无信息变量消除(uninformative variable elimination,UVE)和连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)相结合的变量选择算法选取全波段光谱中的特征波长,从201个UV/Vis光谱变量中选取了7个特征波长,只占全波段光谱变量的3.48%,降低了建模的时间和模型的复杂度。结合最小二乘支持向量机(least-square support vector machine,LS-SVM)算法进行COD预测建模,结果表明:使用特征波长建模的预测效果(相关系数r(correlation coefficient)=0.89,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)=15.46mg·L-1)好于使用全波段光谱建模的预测效果(r=0.88,RMSEP=15.71mg·L-1)。使用UVE-SPA变量选择算法获取UV/Vis光谱特征波长,结合LS-SVM建模,可以快速、准确的测量水产养殖水体中的COD浓度,为进一步实现水产养殖水质的在线检测以及其他水质参数的快速测定奠定了基础。 展开更多

关键词 紫外可见光谱 水产养殖 有机物 连续投影算法 无信息变量消除 最小二乘-支持向量机

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基于可见-近红外光谱技术的润滑油含水量无损检测方法研究 被引量：5

15

作者 张瑜 蒋璐璐 +2 位作者 吴迪 谈黎虹 何勇 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期2111-2114,共4页

研究了基于可见-近红外光谱技术的发动机润滑油含水量快速检测方法。在获取光谱信息的基础上,提出了采用不同的光谱建模方法以提高检测精度和简化分析计算。分别采用主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)方法进行模型输入变量的提取。SP... 研究了基于可见-近红外光谱技术的发动机润滑油含水量快速检测方法。在获取光谱信息的基础上,提出了采用不同的光谱建模方法以提高检测精度和简化分析计算。分别采用主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)方法进行模型输入变量的提取。SPA最终选择了476,483,544,925,933,938,952,970和974nm共9个波长为最优变量。基于SPA选择的变量,分别应用偏最小二乘回归(PLSR)和多元线性回归(MLR)建模。效果均优于全波段PLSR模型和PCA-PLSR模型。说明SPA选择的有效变量能够包含最重要的全波段光谱信息,同时可以去除无用的信息变量。为了进一步提高检测效果,采用LS-SVM分别基于SPA选择后的有效变量和全波段光谱进行建模。两个模型的预测确定系数(Rp2)均在0.9以上。SPA-LS-SVM的效果要优于全波段LS-SVM模型的效果。SPA-LS-SVM模型的Rp2达到了0.983,剩余预测偏差(RPD)值为6.963。表明可见-近红外光谱可以用于发动机润滑油含水量的检测。 展开更多

关键词 可见-近红外光谱 润滑油 掺水量 偏最小二乘回归 最小二乘支持向量机 连续投影算法

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汽轮机油中含水量的近红外光谱研究 被引量：10

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作者 陈彬 刘阁 张贤明 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期2959-2963,共5页

汽轮机油在使用过程中会因为种种原因混入水分，使油液理化性能发生变化，影响系统的正常工作，采取合理的措施有效地对汽轮机油中的含水量进行分析一直是汽轮机油的研究热点之一。应用近红外光谱技术结合连续投影算法（SPA）实现了汽... 汽轮机油在使用过程中会因为种种原因混入水分，使油液理化性能发生变化，影响系统的正常工作，采取合理的措施有效地对汽轮机油中的含水量进行分析一直是汽轮机油的研究热点之一。应用近红外光谱技术结合连续投影算法（SPA）实现了汽轮机油中含水量的分析，通过对汽轮机油中含水量为0～0．156％的57个油样进行光谱扫描，运用原始光谱、一阶导数光谱和多项式最小二乘拟合求导算法Savitz-ky-Golay（SG）的不同预处理方法，并应用SPA提取近红外光谱的有效波长，以相关系数（r）和均方根误差（RMSE）作为模型评价指标对汽轮机油中含水量进行了研究。结果表明原始光谱经过一阶导数与SG预处理后，应用SPA提取近红外光谱的16个特征波长，作为最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型的输入变量，建立了SPA-LS-SVM模型。运用此模型对验证集样本进行预测的相关系数和均方根误差分别为0．9759和2．6568×10^-3，说明应用SPA结合近红外光谱技术来检测汽轮机油中含水量是可行的，并能获得满意的预测精度，为进一步应用光谱技术进行汽轮机油中其他污染物的检测提供了新的方法。 展开更多

关键词 近红外光谱 油中含水量 连续投影算法 LS-SVM模型

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基于可见近红外光谱技术的车蜡品牌无损鉴别方法研究 被引量：1

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作者 张瑜 谈黎虹 何勇 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期381-384,共4页

探讨了可见-近红外光谱技术快速无损识别不同品牌车蜡的可行性。实验一共获得104样本,其中40个样本(建模集)用于建立模型,剩余64个样本(预测集)被用于独立验证建立好的模型。基于五种不同品牌车蜡的可见-近红外光谱分别建立了线性判别分... 探讨了可见-近红外光谱技术快速无损识别不同品牌车蜡的可行性。实验一共获得104样本,其中40个样本(建模集)用于建立模型,剩余64个样本(预测集)被用于独立验证建立好的模型。基于五种不同品牌车蜡的可见-近红外光谱分别建立了线性判别分析(linear Discriminant Analysis,LDA)和最小二乘支持向量机(least square-support vector machine,LS-SVM)模型。基于两个算法的全波段光谱模型的预测集正确率分别达到了84%和97%。进一步采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)算法从751波段中选取了7个特征波段(351,365,401,441,605,926和980nm)。基于SPA选择的变量建立LS-SVM模型,准确率依然保持在97%。说明SPA选择的特征波段包含了对于车蜡品牌鉴别最重要的光谱信息,而大多数无用信息则被有效剔除。将SPA与LS-SVM算法的车蜡识别模型在保证正确率的基础上,还可以大大降低模型计算复杂程度,说明该模型能快速准确的从车蜡可见-近红外光谱中提取有效信息,并实现车蜡品牌的无损鉴别。 展开更多

关键词 车蜡 Vis-NIR光谱 线性判别方法 最小二乘支持向量机 连续投影算法 Linear DISCRIMINATION analysis (LDA) Least-square support vector machine (LS-SVM ) successive projections algorithm (SPA )

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基于高光谱图像与光谱特征融合技术的鸡蛋新鲜度无损判别模型的建立 被引量：3

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作者 刘翠玲 秦冬 +5 位作者 孙晓荣 吴静珠 杨雨菲 胡昊 李佳琮 昝佳睿 《食品科学技术学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期172-182,共11页

鸡蛋新鲜度等级评价是鸡蛋品质检测过程中的一项重要技术指标。选取了不同储藏环境的鸡蛋样本并采集其高光谱图像信息与光谱信息,提取图像特征和光谱特征;采用并行式融合方法进行图谱特征融合,基于连续投影法-灰度共生矩阵方法进行特征... 鸡蛋新鲜度等级评价是鸡蛋品质检测过程中的一项重要技术指标。选取了不同储藏环境的鸡蛋样本并采集其高光谱图像信息与光谱信息,提取图像特征和光谱特征;采用并行式融合方法进行图谱特征融合,基于连续投影法-灰度共生矩阵方法进行特征提取;建立支持向量机鸡蛋新鲜度判别模型。采用粒子群算法优化模型,训练集准确率达到85%,预测集准确率达到76.67%。为了解决单模型可能出现的偶然性误判问题,采用递进式特征融合方法,引入多模型共识策略和深度残差网络ResNet 50分析方法。建立基于连续投影法-方向梯度直方图特征提取方法的多模型共识策略,该模型的训练集准确率提升至89%,预测集准确率提升至88%;同时,建立基于连续投影法-方向梯度直方图特征提取方法的深度残差网络ResNet 50模型,模型的训练集准确率提升至89%,预测集的准确率提升至86.67%。图谱特征融合建模分析表明,并行式融合方法和递进式融合方法对鸡蛋新鲜度等级判别都有一定的可识别性,且递进式融合算法的多模型共识策略判别效果更佳。 展开更多

关键词 鸡蛋新鲜度 高光谱成像技术 连续投影法 图谱特征融合 支持向量机

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PCA和SPA的近红外光谱识别白菜种子品种研究 被引量：15

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作者 罗微 杜焱喆 章海亮 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期3536-3541,共6页

为了实现对不同品种白菜种子的快速无损鉴别,应用近红外光谱技术获取白菜种子的光谱反射率,首先采用变量标准化校正和多元散射校正对原始光谱进行预处理;其次,采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行聚类分析,从定性分析的角度得到三种不... 为了实现对不同品种白菜种子的快速无损鉴别,应用近红外光谱技术获取白菜种子的光谱反射率,首先采用变量标准化校正和多元散射校正对原始光谱进行预处理;其次,采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行聚类分析,从定性分析的角度得到三种不同白菜种子的特征差异,并采用连续投影算法(SPA)选取特征波长;最后,分别基于全波段光谱、PCA分析得到的前3个主成分变量以及SPA算法选取的特征波长,建立了最小二乘支持向量机(LS-SVM)和偏最小二乘判别(PLS-DA)模型进行白菜种子不同品种的鉴别。从主成分PC1、PC2得分图中可以看出,主成分1和2对不同种类白菜种子具有很好的聚类作用。基于特征波长建立的PLS-DA和LS-SVM模型的判别结果优于基于主成分变量建立的模型,其中基于特征波长建立的LS-SVM模型识别效果最优,建模集和预测集的品种识别率均达到100%。结果表明,通过SPA算法选取的6个特征波长变量能够很好的反映光谱信息,提出的SPA算法结合LS-SVM预测模型能获得满意的分类结果,为白菜种子品种的识别提供了一种新方法。 展开更多

关键词 近红外光谱 主成分分析 连续投影算法 偏最小二乘鉴别 最小二乘支持向量机

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基于高光谱成像的苹果果梗完整性识别方法研究 被引量：3

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作者 田有文 赖兴涛 +3 位作者 张芳 石瑞瑶 古文君 王文森 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期234-241,共8页

为了实现对苹果品质的等级评价,对果梗的完整性进行检测是必不可少的。选取了苹果样本260个,其中果梗完整果104个、果梗不完整果92个、没有果梗果64个。利用高光谱成像技术提取苹果感兴趣区域光谱信息。采用逐步多元回归算法(stepwise m... 为了实现对苹果品质的等级评价,对果梗的完整性进行检测是必不可少的。选取了苹果样本260个,其中果梗完整果104个、果梗不完整果92个、没有果梗果64个。利用高光谱成像技术提取苹果感兴趣区域光谱信息。采用逐步多元回归算法(stepwise multiple linear regression,SMLR)从全波段(450~970nm)提取了5个特征波长(594.78,572.08,599.84,626.48,666nm),采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)从全波段(450~970nm)提取了7个特征波长(467.5,672.4,695.4,730.2,840.4,952.6,969.6nm)。然后,提取感兴趣区域的惯性矩、相关性、能量和熵4个纹理特征。将光谱特征、纹理特征、光谱特征结合纹理特征3组数据,分别作为输入矢量,采用支持向量机(support vector machine,SVM)、BP人工神经网络(BP artificial neural network,BPANN)对苹果果梗完整性进行识别,使用交叉验证的方法进行5组交叉验证,每一组分别从训练集和验证集中拿出30个进行互换,将5组验证集正确率的平均值作为评价指标,并且对比分析结果。结果表明:单独使用纹理特征作为输入矢量,果梗识别效果不佳,SVM模型正确率为50.3%,BPANN模型正确率为37.2%。融合光谱特征和纹理特征作为输入矢量识别效果一般,SPA-T-SVM模型正确率为86.6%,SPA-T-BPANN模型正确率为80.3%,SMLR-T-SVM模型正确率为77.2%,SMLR-T-BPANN模型正确率为74.9%。只采用光谱特征作为输入矢量识别效果较好,其中SPA-SVM方法识别效果最好,识别正确率达到91.7%,且数据计算量小。该研究为苹果品质等级评价提供了理论依据。 展开更多

关键词 果梗完整性 高光谱成像 连续投影法 支持向量机

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