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基于分子光谱图像识别的食用油快速分类研究（英文）
被引量：
6
1
作者
曹玉婷
赵众
+1 位作者
袁洪福
李彬
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期659-664,共6页
分子光谱分析技术结合化学计量学已成为一种非常活跃的食用油鉴别方法。然而,当不同类型的样本之间的光谱差异极其微小时,利用传统的分类技术也很难将其分开。为了完成相似品种食用油的快速识别和分类,收集了包括芝麻油、玉米油、油菜...
分子光谱分析技术结合化学计量学已成为一种非常活跃的食用油鉴别方法。然而,当不同类型的样本之间的光谱差异极其微小时,利用传统的分类技术也很难将其分开。为了完成相似品种食用油的快速识别和分类,收集了包括芝麻油、玉米油、油菜籽油、调和油、葵花油、花生油、橄榄油七种食用油的衰减全反射红外光谱,在此基础上,采用图像识别的方法对七种食用油进行快速分类。在所提出的图像识别方法中,首先,将通过多元散射校正预处理后的红外光谱吸光度矩阵进行自相关运算,利用等高线原理根据吸光度强度值的不同生成光谱图像,以扩大的光谱差异并提高光谱可视化。然后,根据图像膨胀的原理找到光谱图像的局部特征点,将其作为图像特征。最后,使用BP神经网络对特征点进行训练和分类预测。为了对比所提出的方法,PCA-BP和KL-BP的方法被用于与图像识别的方法进行比较,实验结果表明,图像识别方法的正确识别率为94.4%,高于PCA-BP的66.7%和KL-BP的83.3%。所提方法为实现食用油的快速识别和检测提供了一条新的有效途径。
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关键词
食用油
分子光谱
光谱可视化
特征提取
图像识别
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职称材料
基于二维相关光谱分析的纯棉与丝光棉制品鉴别分析（英文）
2
作者
曹凯
赵众
+1 位作者
袁洪福
李彬
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期1653-1660,共8页
纯棉与丝光棉制品是日常生活中常用的两种纤维制品,但是由于二者在物理结构和化学结构上非常相似,以至于使用一些简单的方法难以准确识别一部分纯棉与丝光棉制品。提出一种使用水含量作为扰动的二维相关光谱结合机器学习方法来对二者进...
纯棉与丝光棉制品是日常生活中常用的两种纤维制品,但是由于二者在物理结构和化学结构上非常相似,以至于使用一些简单的方法难以准确识别一部分纯棉与丝光棉制品。提出一种使用水含量作为扰动的二维相关光谱结合机器学习方法来对二者进行鉴别的新方法。共使用从专业机构获得的200个标准样本来设计实验对新方法进行验证,其中包括100个纯棉样本与100个丝光棉样本。对每一个样本,使用水含量作为扰动,分4次改变样本水含量并采集该水含量下样本的一维光谱,其中4次的水含量分别为20.20%, 14.52%, 7.77%与0%。根据四条不同的一维构造每一个样本的动态光谱,再通过二维相关算法来计算其同步二维相关光谱,从该同步二维相关光谱中使用移动窗口技术提取三组不同的分类特征,每组特征分别对应一个设计好的支持向量机(SVM)分类器。之后本文提出一种基于信息熵的多分类器融合方法,根据权值不同,将三个分类器融合为一个具有更优效果的强分类器。为了验证方法的准确性与有效性,设计了严谨的实验对方法进行验证。实验首先按照传统的从一维光谱中提取特征的方法对纯棉与丝光棉样本进行鉴别,使用两种样本各50个来进行分类模型建立,剩余的进行模型验证,分类效果最高只有76%。但是基于从二维相关光谱中提取的三组特征设计的三个支持向量机(SVM)分类器的准确率分别可以达到88%, 90%, 88%,最后根据提出的基于信息熵的多分类器信息融合方法将三个分类器进行融合同一可以得到92%的分类准确率,比三个基础分类器准确率都有提升。与从一维光谱中提取特征并设计分类器进行分别鉴别相比,从二维相关光谱中提取特征设计多个分类器并使用基于信息熵的多分类器信息融合方法进行分类鉴别具有更高的分类准确率。二维相关光谱将光谱信息扩展到更高的维度,将一维光谱中隐藏的折叠峰进行展开,因此具有更高的分类准确率。提出的方法是一种快速准确鉴别纯棉与丝光棉制品的新方法。
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关键词
二维相关光谱
纯棉与丝光棉
支持向量机
信息熵
信息融合
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职称材料
题名
基于分子光谱图像识别的食用油快速分类研究（英文）
被引量：
6
1
作者
曹玉婷
赵众
袁洪福
李彬
机构
北京化工大学
信息
科学与
技术
学院
北京化工大学材料科学与技术学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期659-664,共6页
基金
Beijing Natural Science Foundation(4172044)
Chaoyang District Collaborative Innovation Project(CYXC1707)
文摘
分子光谱分析技术结合化学计量学已成为一种非常活跃的食用油鉴别方法。然而,当不同类型的样本之间的光谱差异极其微小时,利用传统的分类技术也很难将其分开。为了完成相似品种食用油的快速识别和分类,收集了包括芝麻油、玉米油、油菜籽油、调和油、葵花油、花生油、橄榄油七种食用油的衰减全反射红外光谱,在此基础上,采用图像识别的方法对七种食用油进行快速分类。在所提出的图像识别方法中,首先,将通过多元散射校正预处理后的红外光谱吸光度矩阵进行自相关运算,利用等高线原理根据吸光度强度值的不同生成光谱图像,以扩大的光谱差异并提高光谱可视化。然后,根据图像膨胀的原理找到光谱图像的局部特征点,将其作为图像特征。最后,使用BP神经网络对特征点进行训练和分类预测。为了对比所提出的方法,PCA-BP和KL-BP的方法被用于与图像识别的方法进行比较,实验结果表明,图像识别方法的正确识别率为94.4%,高于PCA-BP的66.7%和KL-BP的83.3%。所提方法为实现食用油的快速识别和检测提供了一条新的有效途径。
关键词
食用油
分子光谱
光谱可视化
特征提取
图像识别
Keywords
Edible oil
Molecular spectrum
Spectral visualization
Feature extraction
Image recognition
分类号
O561.3 [理学—原子与分子物理]
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职称材料
题名
基于二维相关光谱分析的纯棉与丝光棉制品鉴别分析（英文）
2
作者
曹凯
赵众
袁洪福
李彬
机构
北京化工大学
信息
科学与
技术
学院
北京化工大学材料科学与技术学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期1653-1660,共8页
基金
Beijing Natural Science Foundation(4172044)
Chaoyang District Collaborative Innovation Project(CYXC1707)
National Key R&D plan(2016YFF0102505)
文摘
纯棉与丝光棉制品是日常生活中常用的两种纤维制品,但是由于二者在物理结构和化学结构上非常相似,以至于使用一些简单的方法难以准确识别一部分纯棉与丝光棉制品。提出一种使用水含量作为扰动的二维相关光谱结合机器学习方法来对二者进行鉴别的新方法。共使用从专业机构获得的200个标准样本来设计实验对新方法进行验证,其中包括100个纯棉样本与100个丝光棉样本。对每一个样本,使用水含量作为扰动,分4次改变样本水含量并采集该水含量下样本的一维光谱,其中4次的水含量分别为20.20%, 14.52%, 7.77%与0%。根据四条不同的一维构造每一个样本的动态光谱,再通过二维相关算法来计算其同步二维相关光谱,从该同步二维相关光谱中使用移动窗口技术提取三组不同的分类特征,每组特征分别对应一个设计好的支持向量机(SVM)分类器。之后本文提出一种基于信息熵的多分类器融合方法,根据权值不同,将三个分类器融合为一个具有更优效果的强分类器。为了验证方法的准确性与有效性,设计了严谨的实验对方法进行验证。实验首先按照传统的从一维光谱中提取特征的方法对纯棉与丝光棉样本进行鉴别,使用两种样本各50个来进行分类模型建立,剩余的进行模型验证,分类效果最高只有76%。但是基于从二维相关光谱中提取的三组特征设计的三个支持向量机(SVM)分类器的准确率分别可以达到88%, 90%, 88%,最后根据提出的基于信息熵的多分类器信息融合方法将三个分类器进行融合同一可以得到92%的分类准确率,比三个基础分类器准确率都有提升。与从一维光谱中提取特征并设计分类器进行分别鉴别相比,从二维相关光谱中提取特征设计多个分类器并使用基于信息熵的多分类器信息融合方法进行分类鉴别具有更高的分类准确率。二维相关光谱将光谱信息扩展到更高的维度,将一维光谱中隐藏的折叠峰进行展开,因此具有更高的分类准确率。提出的方法是一种快速准确鉴别纯棉与丝光棉制品的新方法。
关键词
二维相关光谱
纯棉与丝光棉
支持向量机
信息熵
信息融合
Keywords
Two-dimension correlation spectroscopy
Cotton and mercerizedcotton
Support vector machine
Information entropy
Information fusion
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分子光谱图像识别的食用油快速分类研究（英文）
曹玉婷
赵众
袁洪福
李彬
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于二维相关光谱分析的纯棉与丝光棉制品鉴别分析（英文）
曹凯
赵众
袁洪福
李彬
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
0
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