作者单位
摘要
1 黑龙江八一农垦大学工程学院, 黑龙江 大庆 163319
2 黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院, 黑龙江 大庆 163319
3 黑龙江省农业科学院绥化分院, 黑龙江 绥化 152052
4 大庆市绿色农产品监测中心, 黑龙江 大庆 163311
大豆品种快速准确的鉴别, 对于鉴定种子品质、 净化种业市场以及保障粮食安全具有重要意义。 为解决传统农作物品种鉴别方法中存在精度差和效率低等问题, 采用拉曼光谱结合特征波长提取方法建立偏最小二乘(PLS)鉴别模型, 对黑龙江省4个高蛋白大豆品种(黑农88、 黑农98、 绥农71以及绥农76)进行快速鉴别。 随机蛙跳(RF)算法是一种通过迭代计算变量被选概率, 以确定变量重要性的新型特征波长选择算法, 可以有效剔除全光谱数据中的冗余信息。 该方法存在初始变量集随机性、 所需迭代次数大、 阈值选取不确定的问题, 因此提出一种基于最小绝对收敛与选择算子(LASSO)回归的改进随机蛙跳(MRF)算法。 采用LASSO算法提取与属性变量最相关的特征波长点作为RF初始变量集F0, 消除初始变量的随机性, 在此基础上开始迭代计算, 可以减少无用迭代次数, 提高模型的预测精确度。 RF算法通过设定阈值的方法选择变量, 因此提取的特征波长往往具有不确定性。 改进如下: 首先去除被选概率为0的变量, 对于排序后变量以10个波长点为间隔, 每次增加1个间隔建立特征波长与大豆品种属性的偏最小二乘回归模型, 当交叉验证均方根误差(RMSECV)取最小值时的建模波长为优选特征波长。 以MRF优选特征波长作为输入变量建立PLS鉴别模型, 并与全光谱以及常用的RF、 LASSO和ElasticNet特征波长选择算法建模结果进行对比分析。 结果表明, MRF算法提取300个特征波长点, 仅占全谱波长的9.37%, 有效筛选了关键特征变量, 简化了模型复杂度。 预测结果中均方根误差(RMSEP)和决定系数(R2p)分别为0.246 9和0.951 2, 识别准确率达到100%, 为所有模型中最优。 拉曼光谱结合MRF算法可以实现大豆品种的快速鉴别, 同时也为其他农作物品种的快速鉴别提供了一种新思路。
拉曼光谱 大豆 特征波长选择 随机蛙跳 最小绝对收敛与选择算子 Raman spectroscopy Soybean Characteristic wavelength selection Random frog LASSO 
光谱学与光谱分析
2023, 43(12): 3763
作者单位
摘要
大连理工大学机械工程与材料能源学部机械工程学院,辽宁 大连 116023
为了提高组合导航系统的可靠性与位姿估计的精度,把偏振定向传感器引入同步定位与建图过程,提出并设计一种新的偏振光辅助的视觉惯性组合导航系统。采集偏振定向传感器、单目视觉相机及微惯性测量单元的数据,对多传感器数据进行时间戳对齐和预处理后,利用最小二乘优化方法建立目标方程,通过求解非线性方程组获取最佳的运动估计。该系统根据天空偏振分布实现了方位角的可观性,并融合了多传感器数据。基于上述组合导航系统进行户外车载实验,实验结果表明:在2 km的长距离运行中,相比原始视觉惯性系统,偏振光辅助的视觉惯性导航系统的位置误差降低了16.7%,航向角精度提升了23.4%。偏振定向传感器的接入能够抑制惯性器件测量值的漂移,改善导航系统的位置精度和姿态角精度,可满足卫星信号受到干扰等环境下的位姿估计精度和可靠性要求。
组合导航 偏振定向传感器 单目视觉 同步定位与建图 图像处理 
激光与光电子学进展
2023, 60(7): 0726002
作者单位
摘要
大连理工大学机械工程学院微系统研究中心, 辽宁 大连 116000
面对长距离复杂场景下的自主移动机器人导航问题, 仿生鼠脑的RatSLAM相较传统SLAM更加高效。但完全依赖视觉信息, 导致其精度不高、可靠性不足。通过引入天空偏振光定向, 高效地提供精准的绝对航向角, 可以弥补RatSLAM的不足。设计并搭建了一种偏振光仿鼠脑导航系统及导航实验平台, 经过室外道路实验验证了系统的性能, 并与RatSLAM进行了比较。实验结果表明,偏振光仿鼠脑导航系统和RatSLAM的平均位置误差分别为3.65 m和26.29 m, 平均角度误差分别为0.36°和2.39°。该系统减少了累积误差, 实现了高效、强鲁棒性、轻量化的自主导航。
实时定位与地图构建 仿生导航 偏振光传感器 自主移动机器人 simultaneous localization and mapping bionic navigation polarization sensor RatSLAM RatSLAM autonomous mobile robot 
电光与控制
2023, 30(3): 96
作者单位
摘要
大连理工大学 机械工程学院 微系统研究中心, 辽宁大连116024
针对复杂干扰环境下智能移动机器人自主导航问题,为了实现低成本、高精度、强鲁棒性、完全自主的导航,提出了一种偏振光/双目视觉仿生组合导航方法。首先,设计了图优化紧耦合的组合算法,推导优化函数并将偏振定向传感器/双目视觉传感器的数据融合,然后,搭建仿生偏振定向传感器/双目视觉传感器仿生组合导航实验平台,最后,通过室外汽车搭载实验对该仿生组合导航系统的性能进行了测试,并与传统视觉算法进行了比较。结果显示:航向角精度较传统视觉算法提高了38.9%,位置精度提高了8.9%。该组合导航系统可以减小传统视觉算法航向角误差、提高鲁棒性,而且使用仿生偏振定向传感器实时性好、抗干扰能力强,可以满足室外地面载体导航时的精度和可靠性要求,同时该组合导航系统使用两种仿生导航方式,更加接近生物导航机理。
实时定位与地图构建系统 仿生偏振定向传感器 仿生组合导航 Simultaneous localization and mapping Bionic polarization directional sensors Bionic combination navigation 
光子学报
2021, 50(5): 184
作者单位
摘要
大连理工大学 机械工程学院, 辽宁 大连 116024
为了实现偏振光传感器在水面波动环境下及编队协同情境下的应用, 并提升无人船导航的抗电磁干扰能力, 设计了一种基于偏振光传感器、微惯性测量单元(MIMU)及全球定位系统(GPS)的组合导航系统, 为偏振光传感器集成了云台底座, 并搭建偏振光无人船平台进行了导航及编队实验。介绍了偏振光导航原理及无人船编队原理; 基于卡尔曼滤波设计了偏振光传感器/MIMU/GPS组合导航算法; 基于上述组合导航算法进行了无人船的循迹与编队实验。循迹对比实验结果表明: 无人船利用偏振光传感器进行组合导航的航向角误差为6.055°, 位置误差为0.209 m, 在磁罗盘受干扰的情况下偏振光组合导航系统仍可正常工作; 编队实验结果表明: 领航船循迹误差为0.425 m,跟随船编队误差为0.707 m。该偏振光传感器可应用于水面环境导航, 偏振光组合导航系统可用于无人船导航与编队。
偏振光传感器 组合导航 无人船 循迹 协同编队 polarization sensor integrated navigation system unmanned surface vehicle tracking formation 
光学 精密工程
2020, 28(8): 1661
作者单位
摘要
1 南京理工大学化工学院,南京,210094
2 中国工程物理研究院化工材料研究所,绵阳,621900
在PBX体系中加入合适的键合剂通常能改善HMX与高聚物的界面作用.为了预测其界面作用强度及粘合效果,本文采用B3LYP密度泛函方法和6-31G*基组计算HMX与含硼化合物BR1R2R3的相互作用.优化得到了存在B…O相互作用的HMX…BR1R2R3复合物的几何构型.计算结果表明,HMX…BH3和HMX…BH2(CH3)中的B与O原子间相互作用强,二者分子间相互作用能在MP2/6-31++G**//B3LYP/6-31G*水平上分别为-65.3 kJ/mol和-40.2 kJ/mol.由于空间位阻效应HMX中的O原子与BH(CH3)2、B(CH3)3和B(OH)(CH3)(CH2NH2)中的B原子距离大于3(A).理论计算结果与实验结果基本一致.
含硼化合物 键合剂 分子间相互作用 HMX 
原子与分子物理学报
2007, 24(1): 106

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