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基于傅里叶变换近红外光谱量质摘酒模型的初步探索及应用研究
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作者 廖丽 张贵宇 +4 位作者 邹永芳 朱雪梅 彭厚博 张维 李雁 《中国酿造》 北大核心 2025年第4期190-196,共7页
为建立一种快速、高效、准确的量质摘酒技术,该研究利用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)对不同等级原酒(酒头、中段酒、尾酒)中的挥发性风味物质进行检测,采用主成分分析(PCA)法提取主成分。通过傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)获取光谱,对其... 为建立一种快速、高效、准确的量质摘酒技术,该研究利用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)对不同等级原酒(酒头、中段酒、尾酒)中的挥发性风味物质进行检测,采用主成分分析(PCA)法提取主成分。通过傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)获取光谱,对其进行光谱预处理及波长筛选,结合主成分建立回归预测模型,并采用随机森林(RF)算法构建量质摘酒模型。结果表明,PCA提取出17种主成分,采用多元散射校正(MSC)、竞争性自适应重加权采样法(CARS)及支持向量回归(SVR)方法构建回归预测模型较优,其决定系数R^(2)与均方根误差(RMSE)均值分别为0.8951、0.03;结合RF构建的量质摘酒模型效果较好,其准确率、精确率、召回率分别为99.10%、99.62%、99.78%。 展开更多
关键词 傅里叶变换近红外光谱 气相色谱-质谱联用 挥发性风味物质 量质摘酒
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改进遥感生态指数的宜宾市三江汇合区生态环境评价 被引量:29
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作者 张秦瑞 赵良军 +1 位作者 林国军 万虹麟 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2022年第1期230-237,共8页
城市扩张是宜宾市近年来的主要特征,研究其对生态环境的影响,对城市发展与生态保护具有重要意义。为了更好地评价城市扩张对生态的影响,基于遥感生态指数(remote sensing ecological index,RSEI),构建归一化不透水面和裸土指数替代原有... 城市扩张是宜宾市近年来的主要特征,研究其对生态环境的影响,对城市发展与生态保护具有重要意义。为了更好地评价城市扩张对生态的影响,基于遥感生态指数(remote sensing ecological index,RSEI),构建归一化不透水面和裸土指数替代原有建筑指数作为干度指标,建立了改进型遥感生态指数(improved remote sensing ecological index,IRSEI),耦合对生态具有重要影响的绿度、湿度、温度及改进后的干度指标信息,利用主成分分析法及相关性对IRSEI进行了分析,建立基于IRSEI的宜宾市三江汇合区生态评价模型,对该地区2013—2020年间生态环境做出分析评价。结果表明:IRSEI能够更加精准地反映出干度对生态造成的负面影响,较RSEI在第一主成分分量中能够集中更多有用信息,对城市生态环境质量评测具有更好的适用性。2013年,该区域IRSEI为0.54,生态总体状况一般,原因在于城区扩张严重,破坏了原有植被;2017年,IRSEI为0.67,退耕还林的持续推进以及城区生态的恢复,使得绿度明显上升,因此生态状况较2013年大为好转;2020年,IRSEI为0.63,绿度、湿度以及干度基本与2013年持平,但由于城市扩张带来的热岛效应,温度较2017年有所上升,因此生态水平轻微下降。 展开更多
关键词 改进型遥感生态指数(IRSEI) 主成分分析 相关性 宜宾三江汇合区 生态评价
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基于改进YOLOv5s的木材表面缺陷检测模型 被引量:14
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作者 朱豪 周顺勇 +2 位作者 曾雅兰 李思诚 刘学 《木材科学与技术》 北大核心 2023年第2期8-15,共8页
针对木材表面缺陷的复杂多样性和特征提取困难,提出一种基于改进YOLOv5s的木材表面缺陷(活节、死节、有裂缝节子和裂缝)检测模型。首先,在Backbone网络引入坐标注意力机制(coordinate attention,CA)增强每个通道之间的信息交互,然后采... 针对木材表面缺陷的复杂多样性和特征提取困难,提出一种基于改进YOLOv5s的木材表面缺陷(活节、死节、有裂缝节子和裂缝)检测模型。首先,在Backbone网络引入坐标注意力机制(coordinate attention,CA)增强每个通道之间的信息交互,然后采用混合空间金字塔池化(hybrid spatial pyramid pooling-fast,HSPPF)结构减少信息损失,再使用GSConv卷积减少参数量,用改进的曲线高效交叉联合(curve efficient intersection over union,CEIoU)作为训练时模型的损失函数,提升木材缺陷检测的准确性。试验结果表明,改进模型能够有效检测出木材表面缺陷,模型的平均精度均值(mean average precision,mAP)为84.4%,比未改进之前提高了2%,检测速度达到73.9 FPS,在模型参数量方面明显减少,同时优于其他主流模型,能够满足木材表面缺陷检测的要求。 展开更多
关键词 HS-YOLOv5s 木材表面缺陷检测 坐标注意力机制(CA) 混合空间金字塔池化(HSPPF) 曲线高效交叉联合(CEIoU)
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