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基于近红外光谱的塑料分选技术预处理方法的优化
被引量：
7
1
作者
李家帅
薛莲莲
+4 位作者
王凯
刘俊成
吴翰
李华清
尹凤福
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期351-356,共6页
为进行不同塑料种类的识别,采集了尼龙(PA)、聚丙烯(PP)、聚苯乙烯(PS)、聚氯乙烯(PVC)4类塑料的近红外光谱数据,并针对光谱数据采集时存在的噪声、基线和光程问题,基于3点Savitzky-Golay卷积平滑(S-G)、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、...
为进行不同塑料种类的识别,采集了尼龙(PA)、聚丙烯(PP)、聚苯乙烯(PS)、聚氯乙烯(PVC)4类塑料的近红外光谱数据,并针对光谱数据采集时存在的噪声、基线和光程问题,基于3点Savitzky-Golay卷积平滑(S-G)、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)进行了预处理组合优化研究,以竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波长提取,并运用支持向量机算法(SVM)建立模型。结果显示:所有预处理方法中,预处理组合S-G+FD+SNV获得的结果最优,S-G+FD+SNV+SVM模型的平均准确率高达96.67%,其训练集和验证集的平均准确率均为100%。上述预处理组合优化方法可为4类常见塑料的鉴别研究提供参考。
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关键词
塑料分选
近红外光谱(NIR)
预处理
组合
预测分析
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职称材料
基于交替最小二乘法的Spark个性化影片推荐系统
被引量：
6
2
作者
葛苏慧
万泉
白成杰
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期583-589,共7页
针对基于k-means的传统推荐系统可信度低、计算时间长、精度低等问题,该文提出了交替最小二乘(ALS)协同过滤优化算法——拟牛顿法。采用Spark统一部署环境,基于ALS法矩阵分解的协同过滤算法,并使用SQL数据库搭建推荐系统后端。后端算法...
针对基于k-means的传统推荐系统可信度低、计算时间长、精度低等问题,该文提出了交替最小二乘(ALS)协同过滤优化算法——拟牛顿法。采用Spark统一部署环境,基于ALS法矩阵分解的协同过滤算法,并使用SQL数据库搭建推荐系统后端。后端算法使用IntelliJ IDEA编译运行Scala语言,并打包程序生成JAR包。前端开发使用Express框架和Jade模版引擎,将系统前端所产生的数据与影片信息数据存储在MySQL数据库中,并使用Node.js语言搭建动态网页呈现推荐结果。与传统协同过滤算法进行实验效果对比,研究结果表明,使用优化算法的推荐系统降低了推荐时间,提高了推荐准确率。
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关键词
交替最小二乘
影片
推荐系统
协同过滤
矩阵分解
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职称材料
题名
基于近红外光谱的塑料分选技术预处理方法的优化
被引量：
7
1
作者
李家帅
薛莲莲
王凯
刘俊成
吴翰
李华清
尹凤福
机构
青岛
科技大学机电
工程
学院
青岛工程职业学院信息工程学院
出处
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期351-356,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51575287)。
文摘
为进行不同塑料种类的识别,采集了尼龙(PA)、聚丙烯(PP)、聚苯乙烯(PS)、聚氯乙烯(PVC)4类塑料的近红外光谱数据,并针对光谱数据采集时存在的噪声、基线和光程问题,基于3点Savitzky-Golay卷积平滑(S-G)、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)进行了预处理组合优化研究,以竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波长提取,并运用支持向量机算法(SVM)建立模型。结果显示:所有预处理方法中,预处理组合S-G+FD+SNV获得的结果最优,S-G+FD+SNV+SVM模型的平均准确率高达96.67%,其训练集和验证集的平均准确率均为100%。上述预处理组合优化方法可为4类常见塑料的鉴别研究提供参考。
关键词
塑料分选
近红外光谱(NIR)
预处理
组合
预测分析
Keywords
plastic sorting
near-infrared spectroscopy(NIR)
preprocessing
combination
predictive analysis
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
TH145.42 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
基于交替最小二乘法的Spark个性化影片推荐系统
被引量：
6
2
作者
葛苏慧
万泉
白成杰
机构
青岛工程职业学院信息工程学院
山东师范大学
信息
科学与
工程
学院
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期583-589,共7页
基金
山东省本科高校教学改革研究重点项目(2018X072)
山东省高校科技计划项目(J16LN54)。
文摘
针对基于k-means的传统推荐系统可信度低、计算时间长、精度低等问题,该文提出了交替最小二乘(ALS)协同过滤优化算法——拟牛顿法。采用Spark统一部署环境,基于ALS法矩阵分解的协同过滤算法,并使用SQL数据库搭建推荐系统后端。后端算法使用IntelliJ IDEA编译运行Scala语言,并打包程序生成JAR包。前端开发使用Express框架和Jade模版引擎,将系统前端所产生的数据与影片信息数据存储在MySQL数据库中,并使用Node.js语言搭建动态网页呈现推荐结果。与传统协同过滤算法进行实验效果对比,研究结果表明,使用优化算法的推荐系统降低了推荐时间,提高了推荐准确率。
关键词
交替最小二乘
影片
推荐系统
协同过滤
矩阵分解
Keywords
alternate least squares
movies
recommendation system
collaborative filtering
matrix decomposition
分类号
TP389.01 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于近红外光谱的塑料分选技术预处理方法的优化
李家帅
薛莲莲
王凯
刘俊成
吴翰
李华清
尹凤福
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于交替最小二乘法的Spark个性化影片推荐系统
葛苏慧
万泉
白成杰
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
6
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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