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基于模拟退火波长优化的草莓坚实度近红外光谱检测 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高近红外光谱技术检测草莓坚实度模型的精度和鲁棒性,研究了一种基于模拟退火算法的波长优选方法,并找到一种与该算法配套的光谱预处理方法.利用光谱仪和物性仪分别采集草莓样品近红外漫反射光谱和坚实度数据,并采用标准正交变换、多元散射校正、一阶导数、二阶导数等方法对原始光谱进行预处理;最后,利用模拟退火算法优选与草莓坚实度高度相关的波数点变量,结合偏最小二乘法建立草莓坚实度预测模型.结果表明:经过标准正交变换预处理后,采用模拟退火算法优选出24个波数点,在主成分数为5时,建立的偏最小二乘模型具有最佳预测效果,模型校正集样本相关系数rc为0.934 2,校正均方根误差为0.665 N/cm2;预测样本相关系数rp为0.919 7,预测均方根误差为0.673 N/cm2.研究表明:模拟退火算法可以提高近红外模型预测草莓坚实度的精度和鲁棒性,并降低预测模型复杂度. 相似文献
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针对X射线荧光光谱分析技术在检测土壤重金属过程中由于土壤背景复杂、包含大量噪声和干扰信息而易受基体效应影响的问题,为了提高定量分析模型的精度,利用惩罚最小二乘算法拟合基线与真实基线之间的保真度和平滑度,对X射线荧光光谱进行基线校正,从而减小基线漂移的影响。选用无基线扣除、非对称最小二乘(ASLS)、自适应迭代重加权惩罚最小二乘(AIRPLS)、非对称重加权惩罚最小二乘(ARPLS)、局部对称重加权惩罚最小二乘(LSRPLS)和多约束重加权惩罚最小二乘(DRPLS) 等6种处理方法对土壤重金属元素铅和砷的测量光谱进行基线校正;结合偏最小二乘(PLS)算法建立相应的校正模型,以选择最优基线校正算法;与神经网络(BP)和支持向量机(SVR)建立的校正模型进行比较,对模型进行评价。结果显示,铅元素的最佳模型为DRPLS-PLS,模型的R2达到0.982,预测均方根误差(RMSEP)为0.056 mg/kg;砷元素的最佳模型为DRPLS-PLS模型,模型的R2达到0.985,RMSEP为0.796mg/kg。与PLS和BP模型相比,铅、砷两种元素的SVR模型建模均最优,模型的R2分别达到0.998和0.993,RMSEP分别为0.015、0.596mg/kg。实验表明,通过基线校正后模型的预测精度、检出限和稳定性均有所提高,该方法可有效提高X射线荧光光谱在土壤中的定量分析能力。 相似文献
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为了快速检测面条中马铃薯全粉含量,研究近红外高光谱成像技术定量检测面条中马铃薯全粉含量的可能性,自制了马铃薯全粉质量分数在0~35%内随机均匀分布的120个面条样品,在900~2500nm范围采集高光谱图像,随机选取80个样品作为校正集,分别采用原始光谱和经过6种预处理方法预处理后的光谱建立了偏最小二乘回归、主成分回归、支持向量机回归模型。结果表明经标准化预处理后用偏最小二乘回归建模效果最好,校正集决定系数（R2C）为0.8653,交叉验证集决定系数（R2CV）为0.6914。用回归系数法在经过标准化预处理后的光谱数据中提取了与全粉含量相关的特征波长,建立了马铃薯全粉含量偏最小二乘回归简化模型, 校正集决定系数（R2C）为0.8685,交叉验证集决定系数（R2CV）为0.8021,基于特征波长建立的模型效果优于全波段模型,模型效果得到了一定的提高。以剩余40个未参与校正模型建立的样品作为预测集,基于特征波长建立了标准化-偏最小二乘回归简化预测模型,预测集决定系数（R2P）为0.8546,模型具有较好的预测能力。结果表明利用近红外高光谱成像技术可检测面条中马铃薯全粉含量,可为马铃薯全粉面条的快速无损检测建立新的方法。 相似文献
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为提高近红外光谱技术检测草莓坚实度模型的精度和鲁棒性,研究了一种基于模拟退火算法的波长优选方法,并找到一种与该算法配套的光谱预处理方法。利用光谱仪和物性仪分别采集草莓样品近红外漫反射光谱和坚实度数据,并采用标准正交变换、多元散射校正、一阶导数、二阶导数等方法对原始光谱进行预处理;最后,利用模拟退火算法优选与草莓坚实度高度相关的波数点变量,结合偏最小二乘法建立草莓坚实度预测模型。结果表明：经过标准正交变换预处理后,采用模拟退火算法优选出24个波数点,在主成分数为5时,建立的偏最小二乘模型具有最佳预测效果,模型校正集样本相关系数rc为0.9342,校正均方根误差为0.665N/cm2;预测样本相关系数rp为0.9197,预测均方根误差为0.673N/cm2。研究表明：模拟退火算法可以提高近红外模型预测草莓坚实度的精度和鲁棒性,并降低预测模型复杂度。 相似文献
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探索应用太赫兹时域光谱用于农田土壤重金属含量检测的机理和可行性,尝试发展一种新的检测方法和手段。研究了样品制备测量方法,确定了最佳的制备参数为：聚乙烯样品盒尺寸为35mm×3.5mm×35mm,中间空隙1.5mm;压片法样品质量220mg,2.5t压力;分别制作一定浓度梯度（30~900mg/kg）的含铅土壤样品30组,使用Z-2型太赫兹时域光谱仪采集相应的土壤样品太赫兹透射光谱数据,对光谱数据进行预处理,包括平滑处理、多元散射校正、基线校正,采用全谱-偏最小二乘法、区间-偏最小二乘法和遗传算法-偏最小二乘法建立土壤样品中重金属元素铅含量的定标模型并对预测集样本进行预测。实验结果表明,采用样品盒法制作土壤样品并且基于遗传算法进行特征波段选择、结合偏最小二乘法的建模效果最佳,含重金属铅的土壤样本模型的标定集和预测集的相关系数分别为0.86和0.81,标定均方根误差和预测均方根误差分别为23.55mg/kg和39.52mg/kg。本研究通过分析土壤样品的太赫兹透射光谱吸收系数与重金属元素铅含量的相关关系,建立了较好的预测模型。 相似文献
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运用近红外漫反射技术检测苹果内部品质 总被引：3，自引：0，他引：3
为了建立山东烟台富士苹果糖度和硬度的近红外光谱测定法,本实验应用光纤漫反射近红外光谱检测技术快速定量分析苹果的糖分含量和硬度。使用偏最小二乘法建立预测模型,样品糖分预测值和实测值之间的相关系数为0.97210,校正标准差(RMSEC)为0.363;样品硬度预测值和实测值的相关系数为0.95452,校正标准差(RMSEC)为0.594。通过本次试验研究表明,近红外光谱测定法能准确地对富士苹果糖分含量和硬度进行无损快速定量分析。 相似文献
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基于支持向量机的有机肥总养分含量NIRS分析 总被引：2，自引：1，他引：1
以我国22个省市的120份畜禽粪便为原料的有机肥产品样品为研究对象,利用近红外漫反射光谱法与支持向量机相结合建立了有机肥产品中总养分含量的快速测定模型,并与偏最小二乘法所建模型作了比较.利用偏最小二乘回归法所建立的基于原始样品和干燥粉碎样品的总养分含量近红外模型验证决定系数R_v~2、预测标准差SEP和验证相对分析误差RPD分别为0.96、7.95 g/kg、2.47和0.93、8.02 g/kg、3.58.利用支持向量机回归法所建立的干燥粉碎样品中总养分含量的近红外模型验证决定系数R_v~2、预测标准差SEP和验证相对分析误差RPD分别为0.93、7.38 g/kg和3.88.结果表明,近红外漫反射光谱法可以快速测定畜禽粪便为原料的有机肥产品中总养分含量,与偏最小二乘法相比,支持向量机所建模型具有更高的预测精度. 相似文献
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基于NIRS的苹果酒特征香气生成动力学模型 总被引：1，自引：0，他引：1
在前期探明苹果酒特征香气种类的基础上,对苹果酒发酵过程中特征香气的近红外光谱检测模型进行了研究,结果表明选择波数为9747.1 ～7498.3cm-1和6102.0～5446.3cm-1两段谱区,采用一阶导数和多元散射校正处理光谱后,利用偏最小二乘法建模效果较好,其中校正集R2为0.920 5,交叉验证均方根差为4.87 mg/L;验证集预测值与实测值的R2为0.938 8,预测均方根差为3.76 mg/L,表明利用近红外光谱法建立的模型达到了良好的预测效果.研究了苹果酒发酵过程中特征香气的产生特性,基于Luedeking-Piret方程,建立了描述苹果酒特征香气生成的动力学模型(R2为0.993 0),经检验表明该模型能够很好地拟合苹果酒发酵过程特征香气的生成状况. 相似文献
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应用近红外光谱分析技术,采用偏最小二乘法,对141份花椒粉末样品近红外光谱建立挥发油含量定量模型,交叉验证测定系数R2为0.936,交叉验证误差均方根RMSECV为0.421,经直接正交信号校正(DOSC)预处理后,相应的交叉验证测定系数R2提高到0.95,RMSECV减小为0.374.使用105份样品近红外光谱所建立的模型对36份样品的预测集进行预测,光谱采用DOSC预处理前后,预测测定系数R2由0.923提高到0.969,RMSEP由0.452减小到0.289,RSD由11.65%减小到7.44%,RPD由3.622增加到5.573.研究结果表明,使用DOSC预处理后的花椒挥发油含量近红外光谱定量模型的预测效果有较大的提高,且具有较好的稳定性和较强的预测能力,可用于实际的花椒挥发油检测. 相似文献
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以某车双横臂独立悬架的下控制臂为研究对象,基于有限元模态分析、多体动力学和疲劳分析等相关理论,综合运用MSC.Nastran,MSC.Adams及MSC.Patran(Fatigue)软件对其进行疲劳寿命集成化虚拟试验仿真研究,在较短的时间内预知该零部件的疲劳寿命和危险部位等信息。研究表明,该方法可以作为汽车设计和试验的有效手段。 相似文献
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基于近红外光谱法无损检测芦柑表面多种农药残留研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以表面喷施不同浓度梯度的乙酰甲胺磷和毒死蜱混合农药的芦柑为研究对象。把两种农药以1:1比例混合,然后用自来水配置成1:100、1:300、1:500三种浓度农药溶液,分别喷施在192个芦柑表面上。采集近红外光谱数据后,应用NY/T761―2008方法 ,通过SP―6890气象色谱仪检测芦柑表面两种农药的残留量。对所得数据分别采用多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)两种光谱预处理方法 ,并结合联合区间偏最小二乘法(SiPLS)建立农药残留预测模型。结果表明:采用MSC的光谱预处理方法时建立的乙酰甲胺磷预测模型较优,其预测集相关系数R为0.8199;而采用SNV的光谱预处理时建立的SiPLS毒死蜱预测模型较优,其预测集相关系数为0.8434。可见,应用近红外光谱技术定量检测芦柑表面多种农药残留是可行的。 相似文献
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基于KFCM和改进分水岭算法的猪肉背最长肌分割技术 总被引：4，自引：0，他引：4
提出一种利用核模糊C均值聚类(KFCM)和改进分水岭算法分割猪肉眼肌切面图像中背最长肌区域的方法.该算法对经中值滤波去噪后图像的R分量利用最大方差自适应阈值(OTSU)去除背景,再采用KFCM提取出肌肉组织,然后进行空洞填充,最后由改进的分水岭算法分割出背最长肌区域.利用该算法对采集的60幅猪肉眼肌图像进行处理,分割正确率为86.67%;与传统的形态学算法相比,该算法能真实、完整地恢复出背最长肌区域.结果表明:该算法能有效地分割出猪肉眼肌图像中的背最长肌区域,与改进前分水岭算法相比,能避免背最长肌区域出现欠分割. 相似文献
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针对小麦腥黑穗病轻度患病籽粒易与健康籽粒混淆,人工识别难度大的问题,将校正光谱序列融合技术与深度学习模型相结合,实现小麦腥黑穗病籽粒快速、精准分类。以健康、轻度患病、重度患病各300粒小麦籽粒的高光谱数据为样本,通过多元散射校正算法(MSC)和标准正态变换算法(SNV)对原始光谱进行预处理,并利用二维相关光谱法(2D-COS)分析SNV与MSC算法处理后的光谱之间的互补性。使用校正光谱序列融合技术将原始光谱、SNV预处理光谱与MSC预处理光谱三者进行融合得到序列融合光谱,以充分利用不同光谱预处理数据间的互补信息。最终,利用序列融合光谱数据建立基于ResNet 50算法的小麦腥黑病分类模型。试验结果表明,序列融合光谱ResNet 50模型总体准确率最高为93.89%,F1值为93.87%,分类性能优于单一预处理光谱建立的ResNet 50模型。为进一步评估模型分类效果,使用序列融合光谱分别建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、支持向量机(SVM)以及集成学习算法模型随机森林(RF)与极端梯度提升树(XGBoost)模型,并进行对比,结果显示：SVM、PLS-DA、RF与XGBoost总体准确率分别为81.67%、84.44%、89.44%与90.55%,F1值分别为81.59%、84.04%、89.49%与90.59%,ResNet 50总体准确率与F1值优于传统光谱分析模型。因此,本研究表明校正光谱序列融合技术结合深度学习模型,能够实现对不同患病程度腥黑穗病籽粒的有效分类。 相似文献
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提出了一种基于UG构建双横臂独立悬架运动学分析系统的方法,并应用该方法开发出了相应的原型系统,给出了系统的框架结构.系统的快速参数化设计模块可方便、快捷地对双横臂悬架运动仿真模型的结构参数、几何参数和定位参数进行修改;系统的运动学仿真分析模块通过调用UG/Motion集成的MSC ADAMS或Function Bay RecurDyn解算器来获取仿真分析结果,通过集成Matlab的绘图功能对分析结果进行输出查看;以前轮定位参数的变化量最小、车轮侧向滑移量最小为优化目标,采用遗传算法构建了系统的悬架机构结构参数优化设计模块.通过一个设计实例验证了系统的正确性及基于遗传算法的结构参数优化设计模块的有效性.系统的框架结构具有良好的可扩展性,已在麦弗逊悬架的优化设计过程中得到应用. 相似文献
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基于虚拟样机技术的蛇行试验仿真分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用MSC.ADAMS/CAR建立了前后悬架、转向、动力等子系统的仿真模型,并组装成整车虚拟样机系统模型。通过驾驶员控制文件DCF和驾驶员控制数据文件DCD的配合使用,设置驾驶员-汽车-外界环境闭环系统的蛇行路径,最后按照国家标准对整车进行蛇行试验仿真,并对分析结果进行评价。 相似文献
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利用NX3.0和MSC.Patran建立了某125摩托车车架挂发动机有限元模型;进行了计算模态分析和实验验证;对车架结构进行了动力优化;最后针对模态分析和优化结果对车架结构进行了改进,改进后的整车平顺性道路试验表明摩托车的振动舒适性得到改善。 相似文献