青岛科技大学信息科学技术学院, 山东 青岛 266061
近红外光谱存在高维、 噪声大、 重叠和非线性等特性, 严重影响建模准确, 因此提出了一种基于联合矩阵局部保持投影(JMLPP )的特征提取方法。 首先, 利用基于聚类的光谱特征选择方法对原始近红外光谱数据进行有效特征提取, 按种与分类相关性强的指标将样本分为种不同的聚类方式, 依据类内关联性强, 类间差异性大的聚类思想, 通过调节类内参数、 类间参数确定类内阈值与类间阈值, 分别对种不同聚类方式筛选光谱特征区间, 得到指标特征矩阵, 并集操作生成联合矩阵。 其次, 从两个方面对局部保持投影算法(LPP)进行了改进: 引入测地距离构造邻域距离矩阵, 较欧式距离更好的表达了高维数据样本点间的拓扑结构; 改进了边权矩阵, 解决了样本稀疏导致的不确定性, 避免了有效信息的丢失。 最后, 采用改进的LPP算法对联合矩阵进行降维操作, 从而得到最优光谱特征子集。 为验证JMLPP算法有效性, 首先从光谱投影方面将该算法与PCA、 LPP算法进行了对比, 结果表明JMLPP算法有较好的等级区分能力, 投影空间中的烟叶样品分类清晰, 明显优于PCA与LPP算法。 其次从模型分类准确性方面进行了对比, 分别采用全谱段与PCA, LPP和JMLPP降维后的特征建立烟叶等级分类模型, 实验结果表明, JMLPP算法建立的分类模型准确率为93.8%, 对5种烟叶分级的敏感度分别为95.2%, 93.1%, 94.2%, 92.1%和92.5%, 特异度分别为99.3%, 98.4%, 98.6%, 97.5%和97%, 模型准确率、 敏感度与特异度均明显优于其他3种方法。 该算法通过基于聚类的特征提取和改进的局部保持投影算法实现了烟叶分级特征的有效提取, 并保留原始数据的局部线性关系, 使最终建立的模型具有良好的稳定性和较高的准确性。
特征提取 联合矩阵 测地线距离 局部保持投影算法 近红外光谱 Feature extraction Joint matrix Geodesic distance Local preservation projection algorithm Near-infrared spectroscopy 光谱学与光谱分析
2020, 40(12): 3772
1 中国海洋大学信息科学与工程学院, 山东 青岛 266100
2 云南中烟工业有限责任公司技术中心, 云南 昆明 650024
近红外光谱分析以其简便、 快速、 高效、 低成本、 绿色环保等优点, 已广泛应用于诸多领域。 然而, 近红外光谱同时存在变量维度高、 多重共线性、 包含冗余信息和高频噪声等问题, 直接构建预测模型不但增加建模复杂度, 同时也会影响模型的预测性能和泛化能力, 因此提出一种基于改进和声搜索算法(HS)的光谱特征变量选择方法。 HS常用于解决特征变量优化选择问题。 在应用和声搜索算法进行最优光谱变量选择时, 首先通过偏最小二乘(PLS)载荷系数计算各光谱点的特征贡献度, 作为和声搜索算法改进的扰动权重。 算法优选光谱特征变量过程中, 引入变量特征贡献度作为激励因子, 采用随机遍历和激励因子共同作用的方式生成初始解向量。 产生新和声向量时, 应用变量特征贡献度作为惩罚项, 通过加入平衡因子使选择参数随迭代次数而动态调整, 从而适应光谱变量的搜索, 增强搜索过程的遍历性和种群的多样性。 为验证本算法的有效性, 以烟叶样品烟碱、 总糖、 总氮三个指标的近红外光谱PLS建模应用为例, 对采集的原始光谱进行预处理后, 应用该方法对光谱变量进行优选, 根据变量被选择的累积频次分别计算不同变量个数的模型预测性能, 通过校正均方根误差(RMSEC)随变量增加的变化趋势确定最终选择的光谱特征变量。 在训练集上分别建立各指标的PLS模型, 应用测试集测试模型性能, 并与全光谱、 无信息变量消除法(UVE)和粒子群算法(PSO)进行比较。 实验结果显示, 应用该算法所选变量建立的烟碱、 总糖和总氮三个模型的决定系数(R2)分别为0.921 1, 0.925 7和0.941 2, 预测均方根误差(RMSEP)分别为0.102 3, 1.034 6和0.053 1, 与其他方法相比, 光谱特征变量更少, 同时R2和RMSEP值更优。 由此表明, 改进的和声搜索算法能有效筛选特征光谱, 降低建模复杂度, 提升模型预测性能和泛化能力。
近红外光谱 特征变量 和声搜索算法 载荷系数 偏最小二乘法 Near infrared spectroscopy Feature variables Harmonhy search algorithm Loading factor Partial least squares 光谱学与光谱分析
2020, 40(6): 1869
1 福州大学 物理与信息工程学院, 福建 福州 350116
2 福州大学 微纳器件与太阳能电池研究所, 福建 福州 350116
为了实现视频监控现场多区域运动目标检测,分析了传统运动检测算法的不足,结合帧间差分法和背景差分法,提出背景动态更新的运动检测算法.该算法能自适应背景的变化,减少由背景变化造成的误检测.构建基于FPGA的视频监控系统,在FPGA上用该算法实现了640 pixel×480 pixel,30帧/s视频信号流的运动目标实时检测.系统提供了分区域运动目标检测的功能.检测区域的大小、位置和个数可通过简单的按键操作进行设定.测试结果表明,系统可以实时地对进入划定区域的运动目标进行检测和闪烁告警,且资源占用较少,适合在小规模的FPGA上进行实现.
视频监控 运动检测 背景动态更新 video surveillance moving detection background dynamic refresh FPGA FPGA
1 中国农业大学理学院应用化学系, 北京100193
2 云南省烟草公司曲靖市公司, 云南 曲靖655000
采用近红外光谱技术对烟草中常规化学成分总糖、 还原糖、 烟碱、 总氮、 淀粉和挥发性碱进行测定。 利用正交信号校正法(OSC)对烟叶的近红外光谱进行预处理, 再使用主成分回归方法(PCR)建立烟叶中六种化学成分的定量分析模型, 采用蒙特卡洛交互验证作为集成的建模策略优化模型参数, 使用外部预测的相对预测性能(RPD)评价模型。 结果表明, OSC有效解决了PCR投影方向并非浓度相关性最大方向的问题, 同时解决了噪声、 基线漂移、 杂散光等问题。 OSC-PCR建立的模型能够有效检测烟草常规化学成分。 该研究方法通过确定化学值的波动范围初步监控烟叶中常规成分的含量, 对于烟草品质评价和控制质量稳定性以及烟草香气成分分析具有重要意义。
烟草 正交信号校正 主成分回归 近红外光谱 常规化学成分 Tobacco OSC PCR NIR spectroscopy Routine chemical component 光谱学与光谱分析
2013, 33(6): 1517
1 中国农业大学理学院应用化学系, 北京 100193
2 云南省烟草公司大理州公司, 云南 大理 671000
利用R和S对映体与蔗糖间手性作用方式不同而产生的紫外吸收光谱差异分别测定了甲霜灵和布洛芬手性对映体的组成。 采用偏最小二乘法(partial Least Squares, PLS)分别建立甲霜灵和布洛芬手性对映体摩尔分数的定量模型, 并采用外部检验对模型效果进行评价。 甲霜灵-蔗糖体系中精甲霜灵摩尔分数的定量模型校正集的决定系数R2为99.98%, 标准偏差SEC为0.003； 外部检验集的预测值与理论值的相关系数为0.999 8, 标准偏差SEP为0.000 4, 相对标准偏差RSD为 0.05%。 布洛芬-蔗糖体系中S-布洛芬摩尔分数的定量模型校正集的决定系数R2为99.82%, 标准偏差SEC为0.007； 外部检验集的预测值与理论值的相关系数为0.998 1, 标准偏差SEP为0.002, 相对标准偏差RSD为0.2%； 结果表明本方法可以用于两种药物对映体组成的快速测定, 对手性药物质量分析与控制有重要的参考价值。
蔗糖 偏最小二乘法 紫外光谱法 手性分析 甲霜灵 布洛芬 Sucrose Partial least squares Ultraviolet Chirality analysis Metalaxyl Ibuprofen
1 沈阳理工大学理学院, 辽宁 沈阳110159
2 吉林大学超硬材料国家重点实验室, 吉林 长春130012
利用金刚石对顶砧(DAC)技术和显微Raman光谱原位测量技术, 在0～33.1 GPa压力范围对AlN纳米线进行了高压相变研究。 在24.4 GPa附近, A1(LO)振动模式呈现出较大的非对称性宽化的特征, 表明发生了六角纤锌矿到立方岩盐矿的结构转变。 岩盐矿结构AlN纳米线的无序声子散射导致了高压相的Raman散射信号。 卸压后, 高压相的Raman光谱特征被保留下来。 根据纤锌矿结构AlN纳米线的振动模式频率随压力的变化关系, 讨论了AlN纳米线和体材料在转变路径上的区别, 并计算了纤锌矿结构中对应不同声子模式的格林爱森常数。
AlN纳米线 结构相变 高压Raman光谱 AlN nanowires Structure phase transition High-pressure Raman spectra
用β-环糊精作为手性选择试剂, 利用甲霜灵中R和S异构体与β-环糊精相互作用强弱不同而导致的紫外-可见光谱的差异来检测甲霜灵手性异构体的比例, 偏最小二乘法建立甲霜灵手性异构体比例的定量模型, 并对模型效果进行评价. 甲霜灵-环糊精体系中甲霜灵R-异构体比例的定量模型校正集的决定系数R2为0.999 0, 校正集标准偏差SEC为0.006 7, 相对标准偏差RSD为0.89%; 外部检验集6个样品的预测值与化学值的相关系数为0.998 5, 外部检验集标准差SEP为0.008 9, 相对标准偏差RSD为1.17%, 本方法简单快速, 具有重要的实际应用价值.
甲霜灵 β-环糊精 偏最小二乘法 紫外光谱法 手性分析 Metalaxyl β-cyclodextrin Partial least squares Ultraviolet Chiral analysis 光谱学与光谱分析
2010, 30(12): 3395
1 滨州医学院, 滨州 256603
2 滨州医学院附属医院, 滨州 256603
以He-Ne激光局部照射家兔颈前部及穴位照射,取颈前淋巴结进行光镜和电镜观察,同时用单向免疫扩散法测血清IgG含量。结果表明,局部照射和穴位照射均能使淋巴结内多种细胞的超微结构发生改变,细胞功能表现活跃。穴位照射组血中IgG含量较对照组明显升高。说明He-Ne激光照射增强机体细胞免疫和体液免疫机能是有细胞学基础的。提示穴位照射能增强全身免疫机能,而局部照射只能增强被照部位的免疫机能。
He-Ne激光 家兔 淋巴结 超微结构
