基于注意力机制残差神经网络的近红外芒果种类定性建模方法

现代光谱检测技术的飞速发展与深度学习紧密相关,作为一种端到端的模型,深度神经网络可以从光谱中得到更多信息,从而提升模型鲁棒性。为探究近红外光谱结合深度学习对芒果种类定性预测的可行性,提出一种基于卷积注意力机制(CBAM)的一维残差神经网络(1D-AD-ResNet-18)模型。为降低光谱中冗余信息的干扰,在传统一维残差神经网络(1D-ResNet-18)中嵌入CBAM卷积注意力模块,该模块可重点关注光谱局部有用信息;为避免梯度消失、过拟合情况发生,使用解决网络“退化”问题的ResNet-18。对于186个芒果样本,采用70%的样本进行训练,30%的样本进行测试,采用准确度(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1值(F1-score)、宏观平均值(Macro-average)以及加权平均值(Weighted-average)作为模型评价指标。建立传统1D-ResNet-18、SNV-SVM和PCA-KNN三种对比模型,与上述三种方法作对比,所建立的1D-AD-ResNet-18模型取得最优预测结果,四种定性分析模型的准确率分别为96.42%,80.35%,76.78%和67.85%。结果表明,1D-AD-ResNet-18模型实现了对芒果种类的准确识别与分类,为近红外光谱定性分析芒果种类提供了新思路。

肉种鸭预产期的管理要点

樱桃谷肉种鸭预产期是从育成期向产蛋期的过渡阶段,也是种鸭生殖系统发育最快的时期,因此预产期饲养管理的好坏直接影响其产蛋性能。本文从鸭舍管理、科学选留、饲喂管理、应激预防四个方面对肉种鸭预产期的管理要点进行介绍,为后期提高肉种鸭的产蛋性能打下良好的基础。

荷载与海水环境耦合作用下钢筋混凝土梁的抗弯性能研究

通过对普通钢筋混凝土梁进行前期加载和海水干湿循环试验,使试验梁发生接近实际结构的机械与钢筋锈蚀耦合损伤,并对耦合损伤试验梁进行了抗弯加载试验。结果表明:耦合损伤梁的破坏形态均为适筋破坏;损伤度越高,耦合损伤试验梁的钢筋屈服越早,裂缝发展及顶部混凝土破坏过程相对越快,其屈服荷载、抗弯承载力、刚度退化也越明显;随着荷载的增加,耦合损伤试验梁的刚度退化速度和幅度也越明显。结合耦合损伤梁试验数据,对普通梁抗弯承载力、刚度理论计算公式的相关参数进行了拟合修正,推导出了耦合损伤试验梁的抗弯承载力和刚度计算公式。

基于同步-导数荧光光谱法的多组分农药残留测定的研究

多组分农药残留物的荧光检测中。由于组分间结构与化学性质相似，导致荧光光谱相互重叠，常规荧光光谱法难以同时进行测量。利用同步一导数荧光光谱法对西维因与克百威这2种常用农药的荧光光谱进行了研究，并试验了pH值对两者荧光特性的影响。在pH为7．8的条件下，选择Δλ=60nm，在250～450nm的波长范围内对两者混合溶液进行了同步荧光光谱扫描，并做一阶导数处理。实验结果表明，两者的同步导数荧光光谱完全得到了分离，消除了彼此间的干扰，能够对两者的混合溶液进行同时测定。西维因与克百威的线性范围分别为0．013～1．156μg·ml^-1与0．025～1．042μg·mL^-1，检出限分别为0．013μg·mL^-1与0．025μg·mL^-1，回收率分别为98％～104％与96％～103％；相对标准偏差均低于2．25％。

基于光谱吸收式光纤乙炔气体监测系统的研究

选用分布反馈式半导体激光器 (DFBLD)作为激发光源 ,带尾纤的气体吸收气室作为传感器的探测头 ,以及锁相放大器来提取信号 ,并通过谐波检测技术对所提取的微弱信号进行处理 ,设计了一套远距离在线测量乙炔气体的监测仪器。经过理论分析和系统实验 ,表明系统设计方案可行 ,具有较高的精度和一定的应用前景。

甲烷气体多点光纤传感系统的研究

基于气体在其特征吸收波长下光的吸收随浓度变化的机理和空分复用技术,复用多个气体吸收型光纤传感器,并通过谐波检测技术对微弱信号进行处理,设计了一套甲烷气体多点光纤传感系统。研究表明,该传感器的精确度为 5ppm,精确度和稳定性均可满足实际要求,仪器可在多场合进行多点在线测量。

基于谐波检测技术的光纤甲烷气体传感器的研究

基于甲烷气体的近红外吸收光谱 ,研究了一种高灵敏度光谱吸收型光纤甲烷气体传感器。采用DFBLD作为光源 ,通过光源调制实现气体浓度的谐波检测 ,利用二次谐波与一次谐波的比值来消除由光源的不稳定和变化所引起的检测误差。建立了谐波检测的数学模型 。

冻融循环下CFRP—高性能混凝土的粘结性能

通过双面剪切试验,研究了冻融环境下CFRP-高性能混凝土界面粘结性能的发展规律。对比分析了未经冻融和经历25、50、100、150、200及300次冻融循环作用试件的破坏特征、剪应变分布、荷载滑移曲线、粘结承载力以及粘结破坏机理。结果表明,所有试件的界面破坏均发生在混凝土表层内,但随着冻融循环次数的增加,破坏界面有向胶层发展的趋势;经受冻融循环次数较少时(25、50次),界面的粘结强度、刚度及开裂荷载的变化不明显,甚至略微提高;但随着冻融循环次数的进一步增加,界面粘结性能有明显的变化,界面粘结强度、端部滑移量减小,刚度退化,初始开裂荷载水平降低,非线性特征增强。粘结极限承载力与混凝土立方体抗压强度均随冻融循环次数的增长存在先提高后下降的趋势,混凝土强度变化是界面粘结性能变化的最重要因素。

一种新型溶解氧浓度测量仪的设计

介绍了原电池式氧传感器的工作原理,并研制了基于氧传感器的智能污水溶氧浓度测量系统,该系统以单片机为核心进行控制和信号处理,并具有温度、大气压等的自动补偿功能,现场测试表明:该仪器性能可靠,抗干扰能力强,具有较高的精度和稳定性。

透射式光纤甲烷气体传感器的研究

根据甲烷气体的吸收光谱 ,研究了一种用低廉的LED作光源的新型透射式光纤甲烷气体传感器 .选择两同型号LED光源作为差分吸收信号 .光源驱动器自动实行交替斩波 .讨论了提高甲烷对光吸收系数的方法及途径 ,给出了甲烷气体浓度的测量结果 .

基于GPRS的油井远程监控系统

为了克服传统的油井监测方法的缺点,介绍了一种基于GPRS的油井远程监控系统的设计方法,阐述了远程终端设备的设计过程、组网方式以及监控中心的设计方法。利用GPRS模块,依托GPRS网络和APN专线,远程监控系统在油井监测点和监控中心之间建立GPRS无线网络,突破了地域范围的限制,实现了终端设备和监控中心的数据传输,可完成现场设备的实时数据采集、远程数据传输与监控等功能。实践表明:该系统在现有的移动通讯网络覆盖的区域内是可行的,可以达到控制要求。

虚拟校园漫游系统的实现

为了弥补一般虚拟校园漫游系统的不足,采用可见性预处理技术提高场景绘制速度,利用Java与 VRML交互技术增强用户与虚拟场景的交互性．研究了上述2种关键技术,讨论了系统实现中的一些问题．在此基础上开发了北京工业大学校园漫游系统,该系统在绘制速度、真实感、稳定性和易用性等方面取得了很好的折衷．

吸收式光纤甲烷气体传感器的研究

研究和讨论了一种易于实现的光谱吸收型光纤甲烷传感器 .该传感器基于比尔 -朗伯定律 ,采用双光路结构 ,大大提高了传感器的灵敏度和测量精度 .

调制式光纤甲烷气体传感器的研究

利用Fabry-Perot腔的选频特性,考虑与光纤的低损耗窗口相一致和价格等因素,以价廉的1300nm波段的LED作为光源,实现了PZT对Fabry-Perot腔的正弦调制;对甲烷气体浓度进行谐波检测,检测灵敏度可达10ppm。研究表明,该传感器灵敏度和稳定性大大提高。

用LED作光源的Fabry-Perot光纤甲烷气体传感器的研究

利用Fabry Perot腔的选频特性 ,考虑与光纤的低损耗窗口相一致和价格等因素 ,采用价廉的1 3μm波段的LED作为光源 ,实现了PZT对Fabry Perot腔的正弦调制。对甲烷气体浓度进行谐波检测 ,检测灵敏度可达 10× 10 - 6 。

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。

基于激光-线阵CCD技术的轧辊磨损度检测系统

应用激光-线阵CCD检测技术,提出了一种高速、高精度轧辊磨损度检测方法。阐述了激光-线阵CCD检测系统原理、系统组成与检测过程,采用梯度强度均值法对CCD信号进行处理,有效地降低了噪音对成像质量的影响,提高了处理数据的速度,解决了去噪、边缘检测和特征信息提取等关键技术,提高了系统的检测精度与分辨率。实验证明,该系统的测量精度达到了实际生产过程的要求,为实现轧辊磨损度在线检测的高速化、精确化、自动化提供了一种新方法。

电子式电流互感器的积分器技术

基于Rogowski线圈的电流互感器与传统电流互感器相比具有广泛的应用前景,但Rogowski线圈的自身特性以及后续信号处理电路一直影响着电子电流互感器的测量精度。对Rogowski线圈的积分算法进行了研究,分别叙述了模拟和数字两种算法及其实现形式,设计了新的积分器,以进一步改善积分环节,提高电子电流互感器的测量精度。设计了数字积分器,其精度可满足IEC60044-8标准0.2级要求。

基于提升小波变换的矿物油荧光光谱去噪研究

矿物油的使用是造成雾霾等空气污染问题的重要原因。矿物油荧光光谱检测系统光谱消噪处理的有效性和快速性是在线实时监测系统的热点问题。研究应用提升算法小波变换(LWT)矿物油荧光光谱去噪的方法。与传统的离散小波变换(DWT)相比,提升小波变换将现有的小波滤波器分解成基本的构造模块,分步骤完成变换,结构简单,运算速度快。在矿物油荧光光谱去噪过程中具有运算量低、原位运算和便于实现的特点,有效解决了传统小波变换在这方面的不足。提升算法的小波变换、传统离散小波变换和经验模态变换(EMD)分别运用到0#柴油、97#汽油、煤油三种矿物油的荧光光谱去噪中,评价去噪效果指标的信噪比(SNR)、重构均方根误差(RMSE)和波形相似度(NCC)证明了提升方法小波变换用于矿物油荧光光谱去噪的有效性。同时,提升算法变换能提高构造的灵活性和运算的简单性使消噪时间降低62%,证明了提升算法的小波变换运用到矿物油荧光光谱去噪中的快速性,适于矿物油实时消噪处理系统。