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建模集选择对近红外光定量检测模型的影响 被引量:1
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作者 李朵 李佩佩 +2 位作者 龙若兰 冯丹 孙菁 《分析试验室》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期85-89,共5页
以藏药全缘叶绿绒蒿为例,考察了建模集样本数量、总黄酮含量范围、标准差(SD)值3个因素对近红外光(NIR)定量检测模型效果的影响。结果显示:随着样本数量的增加,模型效果先降低后升高,最后趋于稳定,在样本数量为120时效果最佳,达到240后... 以藏药全缘叶绿绒蒿为例,考察了建模集样本数量、总黄酮含量范围、标准差(SD)值3个因素对近红外光(NIR)定量检测模型效果的影响。结果显示:随着样本数量的增加,模型效果先降低后升高,最后趋于稳定,在样本数量为120时效果最佳,达到240后趋于稳定;相同样本数量条件下,总黄酮含量高低对模型没有影响,但含量范围宽时模型效果更好;在总黄酮含量范围相同时,SD值与模型效果无直接联系,而在样本量相同、总黄酮含量范围不同时,SD值越大模型效果越好。研究结果表明,在进行NIR建模时,并不是建模样本数量越多模型就越好,在选择建模样本时要求样本的含量范围尽可能宽,且要有一定的离散性。 展开更多
关键词 NIR定量检测模型 样本数量 总黄酮含量范围 标准差(SD)值
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基于拉曼光谱的三组分食用调和油快速定量检测 被引量:26
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作者 刘燕德 靳昙昙 王海阳 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期2490-2496,共7页
应用激光拉曼光谱技术结合化学计量学方法实现了三组分食用调和油中菜籽油、花生油和芝麻油的快速定量检测。分别采用标准正态变量变换(SNV)+去趋势(de-trending)算法和正交信号校正(OSC)算法对600~3 000cm-1波段的原始拉曼光谱... 应用激光拉曼光谱技术结合化学计量学方法实现了三组分食用调和油中菜籽油、花生油和芝麻油的快速定量检测。分别采用标准正态变量变换(SNV)+去趋势(de-trending)算法和正交信号校正(OSC)算法对600~3 000cm-1波段的原始拉曼光谱进行预处理。建立了基于非线性支持向量机(SVM)和线性偏最小二乘(PLS)回归算法的定量分析模型,并采用19个预测集通过外部交叉验证法对模型进行验证。实验结果显示:对含有菜籽油、花生油和芝麻油的三组分食用调和油,以OSC预处理后建立的线性PLS模型预测效果最好,其验证集决定系数R2p分别为0.990 4,0.965 8,0.977 1,均方根误差(RMSEP)分别为0.018 8,0.037 9,0.026 2。研究结果表明,利用激光拉曼光谱结合化学计量学方法快速定量检测三组分食用调和油中菜籽油、花生油和芝麻油的含量具有可行性,并获得了较高的预测精度。 展开更多
关键词 拉曼光谱 食用调和油 支持向量机 偏最小二乘 定量检测模型
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近红外光谱结合化学计量学对五元调和油中单组分油的定量分析 被引量:3
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作者 胡晓云 卞希慧 +2 位作者 项洋 张环 魏俊富 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期78-84,共7页
有关调和油快速准确定量检测的研究对于调和油质量控制具有重要意义。以往对调和油定量分析的研究大多集中于二元、三元和四元调和油,对更高元数调和油的研究很少,难以满足调和油检测需求。该研究的目的是探讨近红外光谱结合化学计量学... 有关调和油快速准确定量检测的研究对于调和油质量控制具有重要意义。以往对调和油定量分析的研究大多集中于二元、三元和四元调和油,对更高元数调和油的研究很少,难以满足调和油检测需求。该研究的目的是探讨近红外光谱结合化学计量学对五元调和油中各单组分油进行定量分析的可行性。由玉米油、大豆油、稻米油、葵花油和芝麻油配制成51个五元调和油样品,并采集各样品12000~4000 cm-1范围内的近红外透射光谱。首先,采用光谱-理化值共生距离(SPXY)算法将调和油样品划分为38个校正集和13个预测集样品。其次,考察了主成分回归(PCR)、偏最小二乘(PLS)、支持向量回归(SVR)、人工神经网络(ANN)、极限学习机(ELM)等五种多元校正方法对五元调和油各组分定量分析的建模效果。然后,在最佳建模方法的基础上比较了SG平滑、标准正态变量(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(1^(st) Der)、二阶导数(2^(nd) Der)和连续小波变换(CWT)六种光谱预处理方法,并讨论了预处理方法有效地原因。最后,在最佳预处理方法的基础上进一步利用竞争自适应重加权采样(CARS)和蒙特卡罗无信息变量消除法(MCUVE)筛选与预测组分相关的变量。结果显示,在五种建模方法中,PLS是最佳的建模方法,对玉米油、大豆油、稻米油、葵花油和芝麻油五种组分的预测均方根误差(RMSEP)分别为5.5644,5.5592,3.5926,7.4218和4.1930。经过光谱预处理-变量选择,再建立PLS模型,对五种组分的RMSEP分别降低至1.9553,0.5624,1.1450,1.6190和1.0671,预测相关系数(R p)均高于0.98,表明采用合适的光谱预处理和变量选择方法,可以明显提高五元调和油中各单组分油定量分析的预测准确度。该研究为多组分调和油的快速无损定量检测提供了一种参考。 展开更多
关键词 近红外光谱 食用调和油 多元校正 定量检测模型
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可能性测度下的LTL模型检测并行化研究 被引量:3
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作者 雷丽晖 王静 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第4期71-75,88,共6页
分布式模型检测是一种缓解状态空间爆炸的有效途径,已有文献提出了定性的分布式模型验证算法,然而定量LTL验证算法并行化问题还未得到有效解决。对此,展开两个方面的工作:提出一种新的动态系统状态空间划分方法;在定性LTL分布式验证算... 分布式模型检测是一种缓解状态空间爆炸的有效途径,已有文献提出了定性的分布式模型验证算法,然而定量LTL验证算法并行化问题还未得到有效解决。对此,展开两个方面的工作:提出一种新的动态系统状态空间划分方法;在定性LTL分布式验证算法的基础上给出了定量模型检测并行化验证算法。首先,将系统模型转化为可能的Kripke结构并选取一个并发分量,依据状态之间的关系完成系统状态的分割,使得关系紧密的状态尽可能分布在同一个计算节点上;其次,调整划分结果以使得计算负载平衡;然后,将划分结果与其他并发分量的状态进行叉乘,以完成系统状态空间的划分;最后,将待检测性质用自动机表示,在两者的乘积上,利用扩展的基于嵌套DFS的分布式验证算法完成系统的定量验证。 展开更多
关键词 可能的Kripke结构 状态空间划分 定量分布式模型检测
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基于QPSO-MLSSVM算法的拉曼光谱检测四组分调和油含量 被引量:2
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作者 张燕君 张芳草 +1 位作者 付兴虎 徐金睿 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1437-1443,共7页
提出了一种运用量子粒子群(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法优化多输出最小二乘支持向量机(multi-output least squares support vector machine,MLSSVM)的新混合优化算法。该算法结合激光拉曼光谱技术可实现对... 提出了一种运用量子粒子群(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法优化多输出最小二乘支持向量机(multi-output least squares support vector machine,MLSSVM)的新混合优化算法。该算法结合激光拉曼光谱技术可实现对四组分食用调和油中花生油、芝麻油、葵花油和大豆油的快速定量鉴别。采用基线校正去除背景荧光,结合Savitzky-Golay Filters光谱平滑法对原始拉曼光谱进行预处理。构建基于QPSO-MLSSVM混合优化算法的定量分析模型,并采用20个组分组成的预测集对其进行模型校验。实验结果表明,基于QPSO-MLSSVM混合优化算法的定量分析模型对于四组分调和油的预测效果良好,均方差(mean square error,MSE)为0.0241,低于0.05,各油分预测相关系数均高于98%。研究结果充分表明,应用激光拉曼光谱技术结合QPSO-MLSSVM算法,对四组分调和油中各油分进行快速定量检测可行,具备较强的自适应能力和良好的预测精度,可以满足多组分调和油的成分鉴别。 展开更多
关键词 拉曼光谱 食用调和油 量子粒子群算法 最小二乘支持向量机 定量检测模型
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Probing the sulfur content in gasoline quantitatively with terahertz time-domain spectroscopy 被引量:8
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作者 QIN FangLi LI Qian +3 位作者 ZHAN HongLei JIN WuJun LIU HongLan ZHAO Kun 《Science China(Physics,Mechanics & Astronomy)》 SCIE EI CAS 2014年第7期1404-1406,共3页
Terahertz time-domain spectroscopy(THz-TDS)was used for the quantitative detection of sulfur content in gasoline.Models of chemo metrics methods and partial least squares(PLS)were built to measure THz-TDS and the sulf... Terahertz time-domain spectroscopy(THz-TDS)was used for the quantitative detection of sulfur content in gasoline.Models of chemo metrics methods and partial least squares(PLS)were built to measure THz-TDS and the sulfur content.All of the samples were divided into two parts.One part was used for calibration and the other one for validation.In order to evaluate the quality of the models,the correlation coefficient(R)and root-mean-square errors(RMSE)of calibration and validation models were calculated.The value of R and RMSE were close to 1 and 0 within acceptable levels,respectively,indicating that the combination of THz-TDS and PLS is a potential method for further quantitative detection. 展开更多
关键词 sulfur content GASOLINE terahertz spectroscopy
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