分形理论在光谱识别中的应用

分形理论是研究一类不规则、混乱复杂,但其局部和整体具有相似性体系的科学。分形维数是分形理论中用于描述对象的不规则度和自相似性的基本度量。文章以符合朗伯-比尔定律的光谱信号为研究对象,在概述分形几何基本原理的基础上,提出了以分形维数作为光谱识别特征的方法,运用相空间重构得出了光谱信号的分形维数,通过对光谱信号的分形维数进行比较,达到识别不同光谱的目的,最后举例对该方法进行了说明。

基于BP神经网络的血液荧光光谱识别分类研究

光谱技术在生物和医学检测方面具有积极的应用前景。由于血液成分的复杂性和类同性,有关不同动物血液光谱识别分类的技术研究尚未出现较为完善的结论。基于机器学习理论,以BP神经网络为工具,建立了对不同动物血液荧光光谱进行特征提取和识别分类的方法。实验采用Cary Eclipse光谱仪分别采集了鸽、鸡、鼠、羊四种动物不同浓度(1%和3%)的全血与红细胞荧光光谱数据(每个类型样本各50组数据);基于移动平滑算法对原始数据进行了平滑处理,以减少实验仪器噪声对特征提取和识别分类的影响;进一步根据血液光谱数据的特性,该文出了"组合放大"的特征提取方法,并建立了BP神经网络分类器进行训练和识别。相比于常用的光谱数据(单一)特征,提出的"组合放大"特征和所设计的BP神经网络能对不同动物、不同类型(全血与红细胞)、不同浓度(1%和3%)的血液荧光光谱实现100%的准确分类,同时神经网络测试误差均远小于设定的允许误差值。研究的动物血液光谱特征提取及识别技术具有较好的普适性和可靠性,在农业、食品检查、以及生物医学检测等方面均可发挥重要作用。

基于分形理论的太赫兹光谱识别

介绍了分形的基本概念和分形盒维算法.提出了一种新的太赫兹光谱识别方法.实验中测得了两种中药的太赫兹光谱,算出了它们的盒维数并进行了比较.通过这种方法使不同的药品得到了很好的鉴别.

光谱识别与相干识别激光告警接收机评述

激光告警接收机是光电对抗的重要组成部分,在现代战争中起着重要的作用.论文以掌握的激光告警接收机的相关文献为基础,结合作者的研究情况,阐述了激光告警接收机的发展现状,重点论述了相干探测激光告警接收机的原理和性能比较,并指出了激光告警接收机的发展方向.

基于小波神经网络的农药荧光光谱识别

有些农药结构相似,它们的荧光光谱在很大波长范围内相互重叠。多组分混合时,传统的荧光光谱分析法很难对其进行分类识别。介绍了一种基于小波分析构造的新型神经网络——小波神经网络,利用它并适当选取网络结构和小波基,实现了对卡死克、盖虫散和吡虫啉三种农药荧光光谱的分类识别。在小波神经网络中,采用Morlet母小波和一维搜索变步长共轭梯度优化方法。实验表明,小波神经网络对光谱间的细微结构差别具有良好的识别能力。通过比较发现,在分类识别方面,小波神经网络比BP网络具有更高的分辨率及较少的训练次数。

人工神经元网络在光谱识别中的应用

本文利用人工神经元网络原理设计了一神经元网络，进行了光谱识别实验，当训练光谱与待识别光谱具有相同的定标情形下，网络具有较高的识别率，可以实用。

养殖水体中孔雀石绿的SERS光谱识别

表面增强拉曼光谱(SERS)是一种重要的高灵敏度分析技术。基于SERS的技术特点,建立了真实体系下孔雀石绿定性检测方法。提出了一种光谱自动识别算法,有机整合了稳健的傅里叶变换基线校正,基于主成分分析的特征提取与人工神经网络分类器。该方法结合基线的低频特征,通过迭代傅里叶变换实现基线校正;通过样本空间中类间与类内的欧氏距离判别自动获取拉曼光谱信号主成分的最优组合,实现光谱数据的降维与特征提取;最后构建三层反向传播神经网络分类器进行样本分类。实验结果表明,基线去除可排除基线变化对检测结果的影响;光谱主成分的优化组合可减小基线校正残余及复杂体系中被测物以外的物质拉曼峰对检测结果的干扰,同时实现了分类器最小化。该方法用于养殖用海水中孔雀石绿的现场检测,最低检出浓度0.1μg·L-1。该方法具有可拓展性,可以直接应用于其他溶胶/凝胶体系中SERS光谱的定性分析。

多种群精英共享遗传算法在异常光谱识别中的应用

提出了一种基于多种群精英共享遗传算法的异常光谱识别方法。该方法应用于红外光谱数据的分析,并在删除异常光谱样本后使用偏最小二乘方法进行建模。与使用蒙特卡洛交叉验证、留一交叉检验、马氏距离以及传统遗传算法进行异常光谱识别的方法相比,所提方法将水分预测模型的预测误差平方和(PRESS)分别降低了72.4%,39.5%,39.5%和14.5%;将脂肪含量的预测模型的PRESS值分别降低了86.2,75.9%,84.9%和19.9%;将蛋白质含量的预测模型的PRESS值分别降低了56.5%,35.7%,35.7%和18.2%。实验表明,所提方法不仅能适应不同成分光谱数据的异常识别,而且删除异常光谱数据后所建立的模型具有较高的预测能力和较好的稳健性。

光谱识别型激光警戒系统述评

结合作者近年来的工作，叙述了近红外光谱区内光谱识别型激光警戒系统的原理，简要介绍了这一领域内的研制概况，并对两类光谱识别型激光警戒系统的优缺点进行了比较。

小波神经网络在农药荧光光谱识别中的应用

对于结构非常相似的农药,它们的荧光光谱也非常相似并且在很宽波长范围内相互重叠。传统的荧光光谱分析法很难对其进行分类识别。一种基于小波分析而构造的新型神经网络———小波神经网络是利用它并适当选取网络结构和小波基,实现了对卡死克、盖虫散和吡虫啉三种农药荧光光谱的分类识别。实验表明,小波神经网络对光谱间的细微结构差别具有良好的识别能力。通过比较发现,在分类识别方面小波神经网络比BP网络具有更高的分辨率及较少的训练次数。

黄萎病棉叶光谱识别影响因素分析

通过开展光谱测试试验,对黄萎病棉叶光谱测试影响因素进行准确性分析,明确各因素对黄萎病棉叶光谱识别的影响程度,优化其光谱测试方法。结果表明:黄萎病不同严重程度下,棉叶病症部位反射率形状和大小在所有波段均高于正常部位,差异显著;白板做底板时棉叶光谱值在可见光波段略高于黑板,其他波段显著高于黑板;棉叶主茎叶影响较小,旁叶影响较大;相同或相邻叶位影响较小,不同叶位影响较大;正常叶叶位影响较小,病害叶叶位影响较大;棉叶背面光谱反射率在可见光波段高于正面,近红外波段呈先高后平再低的趋势,短波红外波段呈先高后低的趋势;不同测试时间,测试品种的棉叶光谱特征差异较小,单一条件下对病害识别的影响在可接受范围内;不同测试试验区的棉叶光谱特征差异很小,对病害识别基本无影响。各因素对黄萎病棉叶光谱识别的影响程度不同,结果可为作物病害光谱识别的研究人员提供参考。

玉米叶片铜铅胁迫高光谱识别研究

为了区分玉米叶片重金属胁迫种类,提出一种基于高光谱的铜铅胁迫识别方法。分别以叶片0.1~2.0阶分数阶导数(FOD)光谱中红边位置与任意两波长处的光谱值构建玉米叶片的红边铜铅敏感指数(RECLSI)集群,计算各集群中指数与胁迫类型的相关系数,以相关系数最大值、最小值对应的RECLSI构建铜铅识别特征(CLIF),在CLIF的二维分布出现与胁迫类型相关的聚类时建立胁迫识别界限(SIB),从而实现铜铅胁迫识别。研究表明:各RECLSI集群中指数与胁迫类型相关系数的最大值、最小值随FOD光谱阶次的增加分别呈先升后降、先降后升的趋势,其中相关系数最大值、最小值的极点分别出现在1.3、1.4阶FOD光谱对应的RECLSI集群中;0.7~1.5阶FOD光谱的CLIF二维分布呈现出与胁迫类型相关的聚类,根据CLIFSIB能够不同程度地实现铜铅胁迫识别;1.2阶FOD光谱的CLIFSIB识别效果最好,试验集精度为100%,验证集精度为81.25%。基于FOD光谱的CLIFSIB玉米叶片铜铅胁迫识别方法在部分阶次能够获得良好且稳定的识别结果,具有可行性和有效性。

人工神经网络参数调整对生物光谱识别的影响

本文介绍了一种利用反向传播人工神经网络 (BP ANN)对生物可见光谱进行识别的方法。利用自组的光纤探头式光谱仪对苹果的疤痕和烂痕微区表面进行部分可见光范围 (5 0 0～ 730nm)的光谱测量 ,采用具有单隐层的BP ANN对光谱数据进行分析 ,以便对生物表面性质实现自动识别。本文着重就神经网络的输出值范围、训练方式、隐层数及不同程度的噪音信号等对神经网络识别精度的影响做了较为详尽的讨论。

陨星和月球土壤的光谱识别

文章研究了使用符号检验法和秩和检验法等数理统计方法在短波红外-长波红外光谱范围(2.0795～14.011μm)内选择识别陨星和月球土壤光谱波段的问题,并对所选出的波段进行了相关性分析,最终选择了5个多光谱遥感波段,它们是:2.23～2.66μm,3.52～3.74 μm,6.97～7.12 μm,8.63～9.09μm和12.84～13.64μm.该项研究对中国探月计划具有参考价值.

基于CBERS-02卫星遥感图像的棉花光谱识别模型的建立

新疆南疆地区是中国重要的棉花产区,准确及时地获取棉区播种面积及长势状况对于棉花生产与管理有重要的意义。本研究以2005年7月10日中巴资源卫星CBERS-02卫星CCD1-4波段遥感图像为数据源,分析了阿拉尔垦区棉花、果园、草地、居民地、盐碱地及水库6种典型地物的光谱特征,建立了遥感解译标志。以CBERS-02卫星CCD1-4图像DN值及NDVI值组合为条件构成判断表达式,从而建立了棉花遥感光谱识别模型,并采用ERDAS遥感图像处理软件的空间建模方法提取了棉花面积及分布信息。

光谱识别技术在红外制导方面的应用展望与分析

在介绍国外光谱探测及识别技术现状的基础上,针对光谱识别技术在红外制导方面的应用前景和趋势进行了分析,阐述了该技术在提高制导精度、抗干扰、降低成本、提高现役武器性能方面的优势和可行性;探讨了红外光谱目标识别技术的机理和方法,特别对红外光谱目标特征、光谱识别模式方法、光谱探测技术途径和整个系统需要突破的关键技术方面给出了自己的见解,提出了几种红外制导光谱识别技术方案,为今后开展相关技术研究和开发打下了基础。

基于特征光谱识别的光纤化学传感技术

本文针对目前光纤化学传感器普遍存在的提高选择性和灵敏度的困难 ,研究和建立了一种基于人工神经网络的特征光谱识别技术。将这种技术与传统的光纤传感技术相结合 ,有效的降低了传感器对化学识别器选择性和灵敏度的要求 ,提高了传感器的识别能力和检测范围 ,有助于光纤化学传感器的工程实现和实际应用。

光谱识别型激光警戒技术和激光警戒装置的研究与发展现状

简要评述光谱识别型激光警戒装置及警戒技术的研究与发展现状，并介绍这类激光警戒装置的发展趋势。

基于光谱识别的LF氩气底吹自适应控制设计

介绍了基于光谱识别的LF氩气底吹自适应控制原理和系统构成,模拟人工视觉操作氩气流量调节过程,采用串级PID控制LF底吹氩气流量,以最低的氩气消耗量获得最佳钢水搅拌效果。

“钌苯”对半胱氨酸的动态立体选择性光谱识别

金属杂芳香化合物大多具有良好的配体取代活性，为研究其与一些具有配位能力的生命活性基元物质（如氨基酸、多肽、核酸碱基）的相互作用，推动金属杂芳烃在分析化学和化学生物学领域的应用提供了可能。