山东科技大学测绘与空间信息学院，山东 青岛 266590
云的存在影响卫星数据的使用，因此准确高效的云检测在遥感图像目标识别和参数定量反演中具有重要作用。针对亮地表、薄碎云及云边界等难以识别、不同尺度特征的云检测精度不稳定等问题，对短期时序数据进行线性回归计算，将前后时序数据的表观反射率斜率变化趋势作为输入特征。为充分挖掘不同尺度的信息，采用具有密集跳跃结构和深监督结构的UNet++模型进行云检测研究。与单时相数据集的U-Net、SegNet和UNet++相比，所提方法可以更有效地突出多尺度特征，增加对亮地表、云边缘和薄云信息的敏感度。结果表明，所提方法在云检测方面得到较高的精度，总体精度达98.21%，误检率降低至1.07%，漏检率降低至3.12%。所提方法能有效降低裸地、道路、建筑物、冰雪等亮地表对云识别的干扰，提升了对薄云的识别精度，且适用于不同下垫面的遥感影像。
云检测；深度学习；时序数据；线性回归分析；语义分割 激光与光电子学进展
2024, 61(4): 0428013
1 江南大学理学院，江苏 无锡 214122
2 江苏省轻工光电工程技术研究中心，江苏 无锡 214122
将机器学习算法应用于设计连续型相位分布的衍射光学元件（DOE），该元件可用于激光整形。将DOE的相位分布数据拟合为多项式，通过神经网络构建系统参数（如束腰半径、目标面的大小、DOE和目标面的距离等）与DOE相位系数之间的映射关系。基于这种关系，当给定一组系统参数，可以自动预测出DOE的相位系数。该方法克服了传统设计方法在参数改变时需要通过重新迭代来计算相位分布的局限性。研究了系统参数超出训练范围对预测精度的影响，分析了各个参数对预测能力的影响。结果表明：该方法在系统参数的训练范围内对相位系数的预测准确度均在99.9%以上。当所有参数在预先训练范围基础上正向和反向同时扩大80%和55%时，预测的准确度依然保持在99.5%和97.5%以上。研究也表明，目标面小于预定的范围对预测的准确度影响最明显。
光学器件 光学设计 衍射光学元件 光束整形 神经网络 回归分析
在定义玻璃熔窑单位吨玻璃液的天然气能耗参数时,将经典统计回归分析法与计量经济学的条件异方差自回归模型有机组合,创建融合式的动态模型。该模型大幅度提升了拟合精度和预测能力,为科学化管理能源体系奠定了良好的基础,并最终成为标准化模板,指导职责部门高效运作能源绩效,该模型可为后续其他能源问题确立参数、监控能耗过程和持续改进指标提供参考。
能耗参数 经典回归分析 条件异方差自回归模型 动态模型 能源绩效改进 energy indicators classical regression analysis ARCH dynamic model energy performance improvement
中国电子科技集团公司第二十九研究所, 四川 成都 610036
基于低温共烧陶瓷(LTCC)电路基板和高硅铝合金封装载体互联的多通道T/R组件对互联界面质量要求高。为了优化大尺寸LTCC基板与高硅铝合金载体钎焊后的互联强度, 该文采用试验设计方法设计了大面积LTCC基板与CE11高硅铝合金载体, 并进行了焊接试验, 利用主效应法识别出影响焊接强度的关键工艺因素是183~140℃内降温速率及焊接峰值温度, 并采用回归分析法得到以上两类参数与界面焊接强度的关系模型。通过基于随机梯度下降的Adam算法得到最优的焊接工艺参数: 降温速率为0.967 ℃/s, 峰值温度为230 ℃。基于优化后的工艺参数可得验证样件界面焊接强度为23.6 MPa, 与优化后模型预测值的相对误差为2.1%, 这证明该文的研究对大尺寸基板与高硅铝合金载体钎焊后界面强度有显著的预测和提升作用。
低温共烧陶瓷电路基板 大面积焊接 试验设计 回归分析 工艺参数优化 low temperature co-fired ceramic circuit substrate large area welding experimental design method the regression analysis process parameter optimization
1 陕西理工大学机械工程学院，陕西 汉中 723001
2 陕西省工业自动化重点实验室，陕西 汉中 723001
针对激光熔覆过程中熔覆层形貌难以控制的问题，以45钢和Fe45分别作为基材和熔覆粉末，设计3因素5水平的试验方案，并测量熔覆层的宏观尺寸。首先，利用遗传算法（GA）对反向传播（BP）神经网络的初值进行优化，建立了GA-BP神经网络模型，以激光工艺参数为输入、熔覆层形貌为输出进行了训练和测试，分析其预测精度。然后，分别以回归分析、BP神经网络和GA-BP神经网络三种方法建立预测模型，并与实际得到的熔覆层形貌进行比较。结果表明，通过遗传算法优化的GA-BP神经网络模型与实际的误差约为3%，BP神经网络模型与实际误差为7.38%，而回归分析预测模型预测误差最大可达到15.5%。经比较可知，GA-BP神经网络预测模型的结果与实际最为接近。故GA-BP神经网络预测模型对提高熔覆层质量具有一定的指导价值。
激光技术 激光熔覆 遗传算法-反向传播神经网络 回归分析 形貌预测 激光与光电子学进展
2022, 59(21): 2114002
1 淮北师范大学物理与电子信息学院, 安徽 淮北 235000
2 污染物敏感材料与环境修复安徽省重点实验室, 安徽 淮北 235000
利用基于主成分分析 (PCA) 算法的径向基 (RBF) 神经网络对大气中 SO2 浓度进行滚动预测。以北京大兴地区 2019 年 9 月 1 日至 2020 年 10 月 31 日的气象数据和空气质量参数为基础, 结合逐步回归法筛选出与 SO2 线性相关的参数作为输入样本, 构建 PCA-RBF 预测模型。利用该模型预测北京大兴地区某天的 SO2 浓度, 将预测值保留并作为下一天预测模型的输入参数。以此将预测值不断地向前延伸并进行分析和预测, 从而实现 SO2 浓度的滚动预测。对比 RBF 网络和 PCA-RBF 网络两种模型的预测结果, 其中 PCA-RBF 模型期望值和预测值的误差及相关系数分别为 0.03 μg·m-3 和 0.9989。表明 PCA-RBF 网络模型能精准预测 SO2 浓度变化趋势, 为进一步解决大气污染问题提供技术支持。
逐步回归分析 主成分分析 主成分分析-径向基神经网络 stepwise regression analysis principal component analysis principal component analysis-radial basis function SO2 SO2 大气与环境光学学报
2022, 17(5): 550
1 安徽理工大学矿业工程学院, 淮南 236025
2 安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室, 淮南 232001
荷载与干湿循环作用均对混凝土内部物质传输和混凝土结构服役寿命有着关键性影响。为研究荷载与干湿循环耦合作用下混凝土毛细吸水性能, 对混凝土试件分别施加0%、10%、20%、35%荷载水平的持续压荷载, 并观察不同荷载水平第1次、3次、7次干湿循环吸水过程中管内水位的变化, 处理得到吸水过程前300 min的累计吸水量曲线。研究结果表明: 混凝土的累计吸水量以及各个阶段的吸水率与干湿循环次数成负相关; 干湿循环次数相同时, 混凝土初始吸水率S1随荷载水平增加存在阈值, 且阈值随干湿循环次数增加而减小; 混凝土初始吸水率S1与后期吸水率S2之间的差值随干湿循环次数的增加而减少;建立的相关回归模型能够较好地描述荷载与干湿循环耦合作用下混凝土毛细吸水性能的变化趋势。
混凝土 持续压荷载 干湿循环 毛细吸水 吸水率 回归分析 concrete continuous compressive loading wet-dry cycle capillary absorption water absorption rate regression analysis
陆军工程大学电磁环境效应与光电工程国家级重点实验室，江苏 南京 210007
数码相机等图像采集设备受系统参数、拍摄条件等的影响，与真实背景间出现偏色、失真现象，给迷彩伪装自动配色带来较大误差。为解决这一误差，基于自制98块绿色色板，通过将数码相机成像设备采集的色板色度值作为自变量，将测试光谱获取的真实颜色色度值作为因变量，构建系数矩阵方程，求解矩阵系数，应用该系数矩阵对背景进行颜色校正。结果表明，数码设备采集的图像颜色信息经过系数矩阵校正后，与真实背景颜色的平均色差小于3，满足伪装性能要求，这为高融合迷彩伪装背景颜色复制技术提供了坚实的基础。
图像处理 颜色校正 迷彩伪装 回归分析 系数矩阵 激光与光电子学进展
2022, 59(2): 0210006
1 中国海洋大学 信息科学与工程学部 海洋技术学院，山东 青岛 266100
2 青岛海洋科学与技术试点国家实验室 区域海洋动力学与数值模拟功能实验室，山东 青岛 266237
3 深圳市环境监测中心站，广东 深圳 518049
2019年9月至10月，利用相干多普勒激光雷达在深圳石岩地区（113.9°E，22.7°N）与深圳气象梯度塔进行了联合观测实验，基于激光雷达后向散射强度直接反演PM2.5、PM10颗粒物浓度。反演得到的不同高度颗粒物浓度与梯度塔上颗粒物同步混合监测仪实测结果进行统计回归分析。结果表明：本次实验中，PM2.5和PM10的反演结果与实测结果的相关性均达到0.8以上，其中PM2.5的反演结果更好。吸湿因子分析表明，120 m和220 m处2.5~10 μm的大颗粒物质亲水性更强，70 m处2.5 μm以下细粒子亲水性更强。颗粒物浓度反演与比对结果表明，多普勒激光雷达可以用来观测颗粒物浓度。
多普勒激光雷达 PM2.5浓度 PM10浓度 回归分析法 Doppler lidar PM2.5 concentration PM10 concentration Regression analysis method 光子学报
2021, 50(12): 1201005
1 江西农业大学 工学院 江西省现代农业装备重点实验室，江西南昌330045
2 江西农业大学 工学院 江西省果蔬采后处理关键技术及 质量安全协同创新中心，江西南昌330045
采用同步荧光技术结合化学计量学实现了鸡肉中磺胺二甲基嘧啶（Sulfamethazine，SM2）和氧氟沙星（Ofloxacin，OFL）残留的快速检测。分析了SM2标准溶液、OFL标准溶液、空白鸡肉提取液和含SM2和OFL的鸡肉提取液的三维同步荧光光谱，确定了鸡肉中SM2和OFL残留检测的波长差（Δλ）分别为150 nm和210 nm，荧光激发峰分别为292.5 nm和295 nm。采用单因素实验考察了β-巯基乙醇和邻苯二甲醛溶液加入量及时间对荧光强度的影响，确定了最佳检测条件为：β-巯基乙醇溶液300 μL、邻苯二甲醛溶液25 μL和采集时间44 min。最后，利用峰高法和峰面积法分别建立了预测模型。实验结果表明，与基于峰面积法的预测模型相比，基于峰高法的预测模型的综合评价更好。基于峰高法的SM2和OFL残留预测模型的预测集决定系数（R2P）分别为0.897 3和0.997 3，预测集均方根误差（RMSEP）分别为6.060 5 mg/kg和0.539 2 mg/kg，回收率分别处于76.1%~115.2%和96.7%~110.1%之间，相对标准偏差（RSD）分别处于2.7%~7.0%和2.8%~10.0%之间。本方法快速、简便，可用于鸡肉中SM2和OFL残留的快速检测。
光谱检测 同步荧光光谱法 鸡肉 磺胺二甲基嘧啶 氧氟沙星 回归分析 spectral detection synchronous fluorescence spectrometry chicken sulfamethazine ofloxacin regression analysis
