主成分分析在光全散射特征波长选择中的应用

为了能在用光全散射法测量颗粒粒径时选择对粒径影响较显著的特征波长进行测量,通过在可见及可见-红外波段内对粒径服从单峰R-R分布颗粒系的消光光谱,一阶微分以及二阶微分消光光谱进行主成分变换,提出一种特征波长选择方法。该方法首先对颗粒系的一阶微分消光光谱进行主成分变换,然后将每个波长下的一阶微分消光谱对主成分贡献率的大小作为特征波长选择的主要依据,并将光谱范围的边界波长也作为特征波长。分别对粒径服从单峰及双峰R-R分布的颗粒系进行数值仿真,并采用标准颗粒的实测数据进行验证。验证结果显示,采用基于主成分分析的波长选择方法计算方便、易于实现,得到的标准颗粒粒径反演误差均小于3%,表明采用提出的波长选择方法能够保证选出的光谱消光值具有较高的信息量。

基于主成分分析的消光法波长选择算法

在消光法颗粒粒径测量中,被测颗粒系的消光光谱包含有颗粒粒径、折射率等信息。在可见及可见-红外波段内,对单峰R-R分布的消光光谱,一阶微分以及二阶微分消光光谱进行主成分变换。通过分析比较,提出一种基于主成分分析的特征波长的选择算法。该算法首先对一阶微分消光光谱进行主成分变换,然后将每个波长下的一阶微分消光谱对主成分贡献率的大小作为特征波长选择的主要依据,同时将光谱范围的边界波长也作为特征波长,这样的波长选择方法保证了选出的光谱消光值具有较高的信息量。文中分别对单峰及双峰R-R分布的颗粒系采用独立模式反演算法进行仿真实验验证,仿真实验证实了所提方法的有效性和实用性。

需要的社会体系、历史序列与空间特征:公共文化服务供给改革再认识

文章通过对专题文章相关理论构建与实践探索的梳理与分析,认为与经济领域"供给侧结构性改革"相比,公共文化供给侧结构性改革在价值取向和认识论、方法论上有自己独特的理论体系和研究范式,特别是当供给与需求一般关系演化为"供给创造需求"和"需求引导供给"两大话语体系时,对供给的认识就不能脱离对需要的社会体系、历史序列与空间特征的理解。

近红外光谱结合小波神经网络鉴别苹果种类

将近红外光谱与小波神经网络技术结合,实现对不同种类苹果鉴别。将80个样本随机分为建模样本集和预测样本集。其中建模样本集包含60个样本,预测样本集包含20个样本。应用小波变换与主成分分析对样品数据进行预处理与特征提取。建立一个10-45-2的三层小波神经网络,实现对未知样品预测。实验结果表明,该方法对苹果的种类鉴别率达到100%,说明这种方法有很好的鉴别作用,对苹果种类的准确、无损检测具有积极的实用性。

汉长安城的湖泊陂池及其作用

汉长安城位于'黄壤千里,沃野弥望'的关中盆地。南有秦岭山脉,植被畅茂,森林繁盛。秦岭山脉森林的郁郁葱葱,使得源自秦岭诸河水流丰富,源源流长。加上当时正处于温暖期,气候温暖湿润,雨量丰沛,水源多,使河流也不至于干涸。众多的优势孕育出汉长安城'林麓薮泽'、'陂池交属'、'神池灵沼,往往而在'的画面。