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自适应人工蜂群优化极限学习机在拉曼光谱血液定量分析中的应用
1
作者
骈斐斐
王巧云
+3 位作者
王铭萱
张楚
单鹏
李志刚
《计量学报》
CSCD
北大核心
2023年第2期290-295,共6页
提出了一种基于自适应差分进化人工蜂群优化极限学习机预测血液各组分浓度的方法。首先应用人工蜂群算法对输入权值和隐含层阈值迭代寻优;其次结合差分进化进一步提高模型精度且避免后期易陷入局部最优等问题;由于差分进化算法交叉率和...
提出了一种基于自适应差分进化人工蜂群优化极限学习机预测血液各组分浓度的方法。首先应用人工蜂群算法对输入权值和隐含层阈值迭代寻优;其次结合差分进化进一步提高模型精度且避免后期易陷入局部最优等问题;由于差分进化算法交叉率和变异率存在凭经验给定的不确定性,最后引入了自适应调整的思想提出自适应差分进化人工蜂群算法优化极限学习机算法的模型,将其应用于血液成分定量分析中。实验表明,自适应差分进化人工蜂群算法优化的极限学习机模型具有较高的预测精度,模型具有较强的稳健性。
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关键词
计量学
血液检测
拉曼光谱
极限学习机
人工蜂群算法
自适应差分进化
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职称材料
基于分束器与双向型的光分插复用器分析研究
2
作者
朱丹丹
骈斐斐
+2 位作者
郑红
张昆
陈杰运
《计量学报》
CSCD
北大核心
2018年第3期337-341,共5页
在分析了光纤光栅光分插复用器结构的基础上,设计了双向型和基于分束器与双向型2种新型的四波长光分插复用器结构。双向型光分插复用器结构与传统的光分插复用器相比可以处理双向网络信号,其特点是系统中相对较少地使用环形器,减少了系...
在分析了光纤光栅光分插复用器结构的基础上,设计了双向型和基于分束器与双向型2种新型的四波长光分插复用器结构。双向型光分插复用器结构与传统的光分插复用器相比可以处理双向网络信号,其特点是系统中相对较少地使用环形器,减少了系统损耗,输出光谱与原光谱更接近;基于分束器与双向型的光分插复用器与双向型相比增加了传输的路数。采用Opti System软件对两种结构进行仿真,仿真实验结果显示,双向型和基于分束器与双向型光分插复用器能很好地完成四波长同时上下载任务。
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关键词
计量学
光分插复用器
光纤光栅
环形器
分束器
双向型
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职称材料
基于XGBoost的糖尿病血液拉曼光谱定量分析法
被引量:
2
3
作者
王铭萱
王巧云
+3 位作者
骈斐斐
单鹏
李志刚
马振鹤
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1721-1727,共7页
血液中包含着大量的生物信息,如激素、酶、血糖等成分,而血糖偏高将引发糖尿病。糖尿病有很多并发症,比如脑梗塞,脑出血,肾脏损害,眼底损害,周围神经病变等一系列疾病。目前,血液常规成分检测分析周期较长,结果反馈较慢,难以实现快速连...
血液中包含着大量的生物信息,如激素、酶、血糖等成分,而血糖偏高将引发糖尿病。糖尿病有很多并发症,比如脑梗塞,脑出血,肾脏损害,眼底损害,周围神经病变等一系列疾病。目前,血液常规成分检测分析周期较长,结果反馈较慢,难以实现快速连续检测。光学检测技术能够根据待测物质的光谱鉴别物质化学成分和相对含量,因其灵敏度高、适用性强、分析速度快等优势,在血液无创检测领域逐渐发挥其优势。随着激光技术的不断进步,拉曼光谱技术作为一种非线性散射光谱技术,在血液检测技术中得到了广泛应用。为提高拉曼光谱的预测精度,首次将XGBoost算法应用到拉曼光谱血液血糖浓度中进行预测精度的提升。实验中106组血液样本及试验标准值为河北省秦皇岛市第一医院提供,选用布鲁克的MultiRAM光谱仪进行血液的拉曼光谱数据测量,实验中1064 nm激发光源功率为400 mW,光谱分辨率为6 cm^(-1),扫描速率为10 kHz,扫描范围为400~4000 cm^(-1),对每个样本重复采集10次并计算平均值作为原始光谱数据,以保证实验的准确性和可重复性。该方法无需对数据进行预处理,首先将光谱数据随机划分为训练集和测试集,比例为7∶3,训练集用于训练模型并确定模型参数,测试集用于测试模型的稳定性和预测精度。建立XGBoost模型后,用网格搜索法和k折交叉验证优化模型参数;引入模型评估指标和克拉克网格误差分析图对XGBoost模型血糖浓度的预测进行分析;最后将XGBoost模型与决策树(DT)、随机森林(RF)和支持向量机回归(SVR)模型进行对比。实验结果表明通过XGBoost建立的定量回归模型效果最佳,模型的决定系数为0.99999,校正集均方误差为0.00749,预测集均方误差为0.00717,相对分析误差为331.97318,预测点均落在克拉克网格误差分析图的A区。结果证明,将XGBoost算法应用到拉曼光谱血液成分定量分析中具有较高的预测精度,并且数据未经过预处理,可以有效缩短程序运行时间,其在拉曼光谱以及近红外光谱定量分析领域具有广阔的发展前景。
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关键词
XGBoost
拉曼光谱
血糖
定量回归
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职称材料
题名
自适应人工蜂群优化极限学习机在拉曼光谱血液定量分析中的应用
1
作者
骈斐斐
王巧云
王铭萱
张楚
单鹏
李志刚
机构
东北大学信息科学与工程学院
东北大学秦皇岛分校河北省微纳精密光学传感与检测技术重点实验室
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2023年第2期290-295,共6页
基金
国家自然科学基金(11404054,61601104)
河北省自然科学基金(F2019501025,F2020501040,F2017501052)
中央高校基本科研业务费专项资金(N172304032,2020GFYD026)。
文摘
提出了一种基于自适应差分进化人工蜂群优化极限学习机预测血液各组分浓度的方法。首先应用人工蜂群算法对输入权值和隐含层阈值迭代寻优;其次结合差分进化进一步提高模型精度且避免后期易陷入局部最优等问题;由于差分进化算法交叉率和变异率存在凭经验给定的不确定性,最后引入了自适应调整的思想提出自适应差分进化人工蜂群算法优化极限学习机算法的模型,将其应用于血液成分定量分析中。实验表明,自适应差分进化人工蜂群算法优化的极限学习机模型具有较高的预测精度,模型具有较强的稳健性。
关键词
计量学
血液检测
拉曼光谱
极限学习机
人工蜂群算法
自适应差分进化
Keywords
metrology
Raman spectroscopy
blood detection
extreme learning machine
artificial bee colony algorithm
self-adaption differential evolution
分类号
TB99 [机械工程—测试计量技术及仪器]
TB973 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
基于分束器与双向型的光分插复用器分析研究
2
作者
朱丹丹
骈斐斐
郑红
张昆
陈杰运
机构
燕山大学电气工程学院
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2018年第3期337-341,共5页
基金
河北省自然科学基金(F2014203157)
河北省科技支撑计划(15210408)
文摘
在分析了光纤光栅光分插复用器结构的基础上,设计了双向型和基于分束器与双向型2种新型的四波长光分插复用器结构。双向型光分插复用器结构与传统的光分插复用器相比可以处理双向网络信号,其特点是系统中相对较少地使用环形器,减少了系统损耗,输出光谱与原光谱更接近;基于分束器与双向型的光分插复用器与双向型相比增加了传输的路数。采用Opti System软件对两种结构进行仿真,仿真实验结果显示,双向型和基于分束器与双向型光分插复用器能很好地完成四波长同时上下载任务。
关键词
计量学
光分插复用器
光纤光栅
环形器
分束器
双向型
Keywords
metrology
OADM
fiber grating
circulator
beam splitter
bidirectional
分类号
TB96 [机械工程—光学工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于XGBoost的糖尿病血液拉曼光谱定量分析法
被引量:
2
3
作者
王铭萱
王巧云
骈斐斐
单鹏
李志刚
马振鹤
机构
东北大学信息科学与工程学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1721-1727,共7页
基金
国家自然科学基金项目(11404054,61601104)
河北省自然科学基金项目(F2019501025,F2020501040,F2017501052)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(N172304032,2020GFYD026)资助。
文摘
血液中包含着大量的生物信息,如激素、酶、血糖等成分,而血糖偏高将引发糖尿病。糖尿病有很多并发症,比如脑梗塞,脑出血,肾脏损害,眼底损害,周围神经病变等一系列疾病。目前,血液常规成分检测分析周期较长,结果反馈较慢,难以实现快速连续检测。光学检测技术能够根据待测物质的光谱鉴别物质化学成分和相对含量,因其灵敏度高、适用性强、分析速度快等优势,在血液无创检测领域逐渐发挥其优势。随着激光技术的不断进步,拉曼光谱技术作为一种非线性散射光谱技术,在血液检测技术中得到了广泛应用。为提高拉曼光谱的预测精度,首次将XGBoost算法应用到拉曼光谱血液血糖浓度中进行预测精度的提升。实验中106组血液样本及试验标准值为河北省秦皇岛市第一医院提供,选用布鲁克的MultiRAM光谱仪进行血液的拉曼光谱数据测量,实验中1064 nm激发光源功率为400 mW,光谱分辨率为6 cm^(-1),扫描速率为10 kHz,扫描范围为400~4000 cm^(-1),对每个样本重复采集10次并计算平均值作为原始光谱数据,以保证实验的准确性和可重复性。该方法无需对数据进行预处理,首先将光谱数据随机划分为训练集和测试集,比例为7∶3,训练集用于训练模型并确定模型参数,测试集用于测试模型的稳定性和预测精度。建立XGBoost模型后,用网格搜索法和k折交叉验证优化模型参数;引入模型评估指标和克拉克网格误差分析图对XGBoost模型血糖浓度的预测进行分析;最后将XGBoost模型与决策树(DT)、随机森林(RF)和支持向量机回归(SVR)模型进行对比。实验结果表明通过XGBoost建立的定量回归模型效果最佳,模型的决定系数为0.99999,校正集均方误差为0.00749,预测集均方误差为0.00717,相对分析误差为331.97318,预测点均落在克拉克网格误差分析图的A区。结果证明,将XGBoost算法应用到拉曼光谱血液成分定量分析中具有较高的预测精度,并且数据未经过预处理,可以有效缩短程序运行时间,其在拉曼光谱以及近红外光谱定量分析领域具有广阔的发展前景。
关键词
XGBoost
拉曼光谱
血糖
定量回归
Keywords
XGBoost
Raman spectroscopy
Blood glucose
Quantitative regression
分类号
O433.4 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应人工蜂群优化极限学习机在拉曼光谱血液定量分析中的应用
骈斐斐
王巧云
王铭萱
张楚
单鹏
李志刚
《计量学报》
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于分束器与双向型的光分插复用器分析研究
朱丹丹
骈斐斐
郑红
张昆
陈杰运
《计量学报》
CSCD
北大核心
2018
0
下载PDF
职称材料
3
基于XGBoost的糖尿病血液拉曼光谱定量分析法
王铭萱
王巧云
骈斐斐
单鹏
李志刚
马振鹤
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
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