期刊文献+
共找到452篇文章
< 1 2 23 >
每页显示 20 50 100
优化光谱指数结合PLSR的多金属矿区土壤As含量高光谱反演 被引量:1
1
作者 周瑶 成永生 +4 位作者 王丹平 张泽文 曾德兴 李向阳 毛春旺 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期653-667,共15页
砷(As)是我国多金属矿区的主要污染物之一,对环境、农业和人类健康构成严重威胁。近地高光谱技术具有快速、动态、无损、光谱分辨率高等优势,对于多金属矿区土壤As污染监测与综合治理具有巨大应用潜力。然而,由于受污染区域、土壤背景... 砷(As)是我国多金属矿区的主要污染物之一,对环境、农业和人类健康构成严重威胁。近地高光谱技术具有快速、动态、无损、光谱分辨率高等优势,对于多金属矿区土壤As污染监测与综合治理具有巨大应用潜力。然而,由于受污染区域、土壤背景以及高光谱质量、光谱输入量等因素影响,高光谱反演模型的适用性和精度差异较大。本研究针对湘南某多金属矿区,基于Pearson相关性分析并结合变量投影重要性(VIP)准则,提取18种变换光谱形式下的单变量特征波段及4种光谱指数算法下的优化光谱指数作为光谱输入量,建立偏最小二乘回归(PLSR)模型,实现了矿区土壤As含量反演。结果表明:倒数(RT)、对数(L)、平方根(Sqrt)、标准正态变量变换二阶导(SNV_SD)等变换后的光谱数据与As含量具有较高的相关性;优化光谱指数能从二维光谱空间揭示As的光谱响应,相较于单变量特征波段,以优化光谱指数为自变量构建的模型性能更优;比值指数(RI)模型的R_(c)^(2)、RMSE_(c)、R_(p)^(2)、RMSE_(p)、RPD分别为0.908、50.8 mg/kg、0.949、35.6 mg/kg、4.45,是研究区土壤As含量反演的最优模型。单变量特征波段结合优化光谱指数预测土壤As含量具有较好的可行性,可为多金属矿区土壤As污染高光谱快速监测提供科学依据。 展开更多
关键词 土壤重金属 高光谱遥感 光谱变换 优化光谱指数 偏最小二乘回归
下载PDF
The Consistency of LSE Estimators in Partial Linear Regression Models under Mixing Random Errors
2
作者 Yun Bao YAO Yu Tan LÜ +2 位作者 Chao LU Wei WANG Xue Jun WANG 《Acta Mathematica Sinica,English Series》 SCIE CSCD 2024年第5期1244-1272,共29页
In this paper,we consider the partial linear regression model y_(i)=x_(i)β^(*)+g(ti)+ε_(i),i=1,2,...,n,where(x_(i),ti)are known fixed design points,g(·)is an unknown function,andβ^(*)is an unknown parameter to... In this paper,we consider the partial linear regression model y_(i)=x_(i)β^(*)+g(ti)+ε_(i),i=1,2,...,n,where(x_(i),ti)are known fixed design points,g(·)is an unknown function,andβ^(*)is an unknown parameter to be estimated,random errorsε_(i)are(α,β)-mix_(i)ng random variables.The p-th(p>1)mean consistency,strong consistency and complete consistency for least squares estimators ofβ^(*)and g(·)are investigated under some mild conditions.In addition,a numerical simulation is carried out to study the finite sample performance of the theoretical results.Finally,a real data analysis is provided to further verify the effect of the model. 展开更多
关键词 β)-mixing random variables partial linear regression model least squares estimator CONSISTENCY
原文传递
Estimating canopy closure density and above-ground tree biomass using partial least square methods in Chinese boreal forests 被引量:5
3
作者 LEI Cheng-liang JU Cun-yong +3 位作者 CAI Ti-jiu J1NG Xia WEI Xiao-hua DI Xue-ying 《Journal of Forestry Research》 CAS CSCD 2012年第2期191-196,共6页
Boreal forests play an important role in global environment systems. Understanding boreal forest ecosystem structure and function requires accurate monitoring and estimating of forest canopy and biomass. We used parti... Boreal forests play an important role in global environment systems. Understanding boreal forest ecosystem structure and function requires accurate monitoring and estimating of forest canopy and biomass. We used partial least square regression (PLSR) models to relate forest parameters, i.e. canopy closure density and above ground tree biomass, to Landsat ETM+ data. The established models were optimized according to the variable importance for projection (VIP) criterion and the bootstrap method, and their performance was compared using several statistical indices. All variables selected by the VIP criterion passed the bootstrap test (p〈0.05). The simplified models without insignificant variables (VIP 〈1) performed as well as the full model but with less computation time. The relative root mean square error (RMSE%) was 29% for canopy closure density, and 58% for above ground tree biomass. We conclude that PLSR can be an effective method for estimating canopy closure density and above ground biomass. 展开更多
关键词 above-ground tree biomass bootstrap method canopy clo- sure density partial least square regression plsr VIP criterion
下载PDF
A Comparison of CNN and PLSR for Glucose Monitoring Using Mid-Infrared Absorption Spectroscopy
4
作者 Baorong Fu Yongji Meng +1 位作者 Xianwen Zhang Zhushanying Zhang 《Open Journal of Applied Sciences》 CAS 2023年第3期383-395,共13页
With the development of mid-infrared (MIR) photoelectric devices, mid-infrared spectroscopy has become one of the important methods for non-invasive detection of blood glucose. The mid-infrared region (4000 - 400 cm&l... With the development of mid-infrared (MIR) photoelectric devices, mid-infrared spectroscopy has become one of the important methods for non-invasive detection of blood glucose. The mid-infrared region (4000 - 400 cm<sup>-1</sup>) has the well-known fingerprint region (1200 - 800 cm<sup>-1</sup>) of glucose, which has clearer characteristic absorption peaks and better specificity. There is a lot of molecular information about glucose in the MIR. The non-invasive detection of blood glucose by mid-infrared spectroscopy needs to achieve certain accuracy, and the quantitative model is an important factor affecting the accuracy of glucose detection. In this paper, the samples of imitation solution containing only glucose and the samples of imitation mixed solution are taken as the research objects, and the mid-infrared spectral data of the samples are collected. The full spectrum partial least squares Regression (PLSR) model, SNV + Ctr-PLSR model, MSC + Ctr-PLSR model, and convolutional neural networks (CNN) model of 3000 - 900 cm<sup>-1</sup> band were constructed. Full spectrum PLS model and CNN model of 1200 - 900 cm<sup>-1</sup> band were constructed. The experimental results show that the optimal model of the two bands is CNN, then the correlation coefficient of prediction set (Rp) of 3000 - 900 cm<sup>-1</sup> band is 0.95, and the root mean square error of pre-diction set (RMSEP) value is 22.10. The Rp of 1200 - 900 cm<sup>-1</sup> band is 0.95, and the RMSEP value is 22.54. The research results show that CNN is a promising method, which has higher accuracy than PLSR, and is especially suitable for modeling human complex environment. In addition, the study provides a theoretical and practical basis for CNN in feature selection and model interpretation. 展开更多
关键词 MID-INFRARED Convolutional Neural Networks (CNN) partial least Square regression (plsr) GLUCOSE
下载PDF
基于无人机多光谱NDVI值估测玉米产量
5
作者 张磊 姚梦瑶 +8 位作者 刘志刚 李娟 杨洋 蔡大润 陈果 李波 李晓荣 陈勋基 翟云龙 《新疆农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期845-851,共7页
【目的】研究基于UAS-8无人机采集数据,运用归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index)模型估测玉米产量,为大田无人机多光谱预测玉米产量提供理论依据。【方法】以新疆18份春播玉米为研究对象,获取开花期多光谱图像,经... 【目的】研究基于UAS-8无人机采集数据,运用归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index)模型估测玉米产量,为大田无人机多光谱预测玉米产量提供理论依据。【方法】以新疆18份春播玉米为研究对象,获取开花期多光谱图像,经过辐射校正、大气校正、建立掩膜、提取NDVI图,计算植被覆盖率,得到区光谱反射率和归一化植被指数实际数值,将NDVI值与田间实测产量值进行模型拟合。【结果】幂函数Y=23411.46-10997.99/X(R^(2)=0.4886),二次函数为Y=39003.00-117963.03X+103130.25X 2(R^(2)=0.562),正反比函数(Inverse Proportional Function)为Y 2=2840.5 X/(1-X)(R^(2)=0.495),利用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression),其线性函数Y=24458.22X-9620.55(R^(2)=0.521)。【结论】在数值0.5~0.8区间,NDVI与玉米产量具有较高的相关性,线性函数方程NDVI值可预测玉米的产量。 展开更多
关键词 玉米 产量 归一化植被指数(NDVI) 偏最小二乘回归(plsr)
下载PDF
花生籽仁黄酮含量近红外分析检测方法 被引量:1
6
作者 李振 侯名语 +5 位作者 崔顺立 陈淼 刘盈茹 李秀坤 陈焕英 刘立峰 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1112-1116,共5页
黄酮是影响花生籽仁营养价值的重要指标,常用的分光光度法及色谱法测定黄酮含量费时费力,不适于育种过程中大批量的检测。构建其近红外测定模型可为快速检测籽仁黄酮含量提供重要的技术保障。该研究以290份不同黄酮含量的花生种质为材料... 黄酮是影响花生籽仁营养价值的重要指标,常用的分光光度法及色谱法测定黄酮含量费时费力,不适于育种过程中大批量的检测。构建其近红外测定模型可为快速检测籽仁黄酮含量提供重要的技术保障。该研究以290份不同黄酮含量的花生种质为材料,Al^(3+)显色法测定的黄酮含量在46.96~140.18 mgRT(RT:rutin)·(100 g)^(-1)之间。使用瑞典波通DA7250型号的近红外分析仪(950~1650 nm)扫描和采集花生籽仁的近红外光谱值,选用全波长光谱范围内偏最小二乘回归法(PLSR),对比单一和复合不同的预处理方法,比较不同模型的相关系数和误差来预测最佳模型,确定黄酮含量近红外光谱定标模型的最佳光谱预处理方法为“Savitzky-Golay Derivative+Baseline+De-trending”,校正集相关系数(R_(c))为0.884,标准误差(RMSEC)为4.998。模型构建过程中,采用含有Savitzky-Golay Derivative的组合光谱预处理方法可以显著提高模型预测的相关系数。利用50份花生样品对该模型进行外部验证,预测的相关系数R_(p)为0.904,而预测的均方根误差RMSEP为1.122。本研究所构建的近红外光谱模型能够无损、高效的测定花生籽仁中的黄酮含量,为选育高黄酮含量的花生品种奠定基础,并为μg·g^(-1)级物质含量的近红外模型构建提供借鉴。 展开更多
关键词 花生 近红外光谱分析 黄酮含量 偏最小二乘回归法(plsr)
下载PDF
不同品种甜瓜的关键香气成分鉴定及感官特性形成分析 被引量:1
7
作者 谢永恒 卢绍浩 +6 位作者 刘崇盛 许利平 许高燕 吴兆明 张丽娜 赵振杰 高阳 《现代食品科技》 CAS 北大核心 2024年第3期289-300,共12页
该研究首先利用气相色谱-质谱-嗅闻技术(Gas Chromatography-Mass Spectrometry-Olfactometry,GC-MS-O)结合香气活力值(Odor Activity Value,OAV)从伽师瓜、黄河蜜瓜、西州密25号和西州密17号中分别鉴定出9、16、12和10种关键香气物质,... 该研究首先利用气相色谱-质谱-嗅闻技术(Gas Chromatography-Mass Spectrometry-Olfactometry,GC-MS-O)结合香气活力值(Odor Activity Value,OAV)从伽师瓜、黄河蜜瓜、西州密25号和西州密17号中分别鉴定出9、16、12和10种关键香气物质,其中的乙酸乙酯、乙酸丁酯和乙酸苄酯等7种香气物质是我国厚皮甜瓜主要的特征香气成分;采用定量描述分析确定了甜瓜的果香、瓜香、甜香、青香、花香和麝香-烘烤香6个感官特性并给出了相应的感官得分;利用聚类热图法分析了4种甜瓜中关键香气物质种类和含量的差异性;偏最小二乘回归法(Partial Least Squares Regression,PLSR)分析了甜瓜香气感官特性形成的原因。结果表明乙酸乙酯与甜瓜麝香-烘烤香感官属性形成相关;2-甲基丁基乙酸酯和乙酸丁酯与甜瓜果香感官属性形成相关;乙酸苄酯、异戊醛、(E,Z)-3,6-壬二烯-1-醇、硫代乙酸甲酯、(Z)-6-壬烯-1-醇和3-甲基丁酸乙酯与甜瓜的花香和瓜香感官属性形成呈显著相关性。该研究为我国厚皮甜瓜风味香气的改良以及其感官质量评价体系的构建提供了依据。 展开更多
关键词 甜瓜 气相色谱-质谱-嗅闻 定量描述分析 聚类热图分析 偏最小二乘法回归分析
下载PDF
近30年皖西大别山土壤侵蚀时空变化及其对景观格局的响应 被引量:1
8
作者 田昌园 张红丽 +3 位作者 汪军红 李嘉宁 张艺 查同刚 《水土保持学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期37-44,共8页
[目的]为明确安徽省内长江流域和淮河流域重要的生态过渡区皖西大别山区的景观格局与土壤侵蚀及其关系,为该区域的景观格局调控和水土流失治理提供参考。[方法]借助RULSE模型计算皖西大别山区近30年土壤侵蚀模数,借助景观指数对其景观... [目的]为明确安徽省内长江流域和淮河流域重要的生态过渡区皖西大别山区的景观格局与土壤侵蚀及其关系,为该区域的景观格局调控和水土流失治理提供参考。[方法]借助RULSE模型计算皖西大别山区近30年土壤侵蚀模数,借助景观指数对其景观格局的变化进行描述,并使用偏最小二乘回归(PLSR)探究该区域景观指数对土壤侵蚀的影响关系。[结果]近30年,土壤侵蚀模数呈先减少后增加趋势;土壤侵蚀较严重地区主要集中在中西部和南部山区;大部分地区土壤侵蚀强度主要为微度和轻度,且各类土地利用类型的侵蚀强度有明显差别,表现为草地>耕地>林地;土地利用类型及景观格局总体较稳定,景观格局变化主要表现为景观破碎化的降低、景观异质性和连接性的提高;香农多样性指数(SHDI)、边界密度指数(ED)、相似邻近百分比(PLADJ)、景观形状指数(LSI)对皖西大别山区具有显著解释意义,且表现为SHDI、ED、LSI对土壤侵蚀起显著正向作用,PLADJ对土壤侵蚀起显著负向作用。[结论]在皖西大别山区,景观破碎化的提高和景观连通度的降低显著促进土壤侵蚀。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 景观格局 RULSE模型 偏最小二乘回归
下载PDF
不同延时条件下基于激光诱导击穿光谱的烧结混合料定量检测
9
作者 秦云鹏 隋明达 +4 位作者 魏自浩 薛世龙 卢渊 田野 郭金家 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第13期2052-2060,共9页
烧结混合料是烧结工艺中极为重要的一环,其成分检测的准确性直接影响烧结过程,激光诱导击穿光谱技术通过激光光谱分析烧结混合料中的元素成分和含量,实时性好,但定量检测效果相比于其他实验室方法仍有差距。研发了一套遥测激光诱导击穿... 烧结混合料是烧结工艺中极为重要的一环,其成分检测的准确性直接影响烧结过程,激光诱导击穿光谱技术通过激光光谱分析烧结混合料中的元素成分和含量,实时性好,但定量检测效果相比于其他实验室方法仍有差距。研发了一套遥测激光诱导击穿光谱装置,并应用于烧结混合料成分检测,采用PLSR与PCA相结合的方法对烧结混合料中TFe,CaO,SiO_(2),MgO进行定量检测。通过对1.28μs和5μs不同延时的光谱数据计算发现,不同物质在不同探测延时条件下R_(2)有着明显差异,对于SiO_(2)和MgO这两种浓度相对较低的物质,采用较小的1.28μs探测延时,R_(2)分别达到了0.937和0.985,而浓度相对较高的TFe,CaO则采用更大的5μs探测延时效果更好,较采用1.28μs延时,TFe定量结果的R^(2)从0.903提高到0.987,CaO的R^(2)也从0.816提高到0.980。针对不同物质采用不同探测延时的方法显著提高了检测准确性,简化了检测流程,对烧结工艺起到指导作用。 展开更多
关键词 遥感测量 激光诱导击穿光谱 烧结混合料 偏最小二乘法 延时变化
下载PDF
Iterative Weighted Semiparametric Least Squares Estimation in Repeated Measurement Partially Linear Regression Models
10
作者 GemaiChen Jin-hongYou 《Acta Mathematicae Applicatae Sinica》 SCIE CSCD 2005年第2期177-192,共16页
Consider a repeated measurement partially linear regression model with anunknown vector parameter β_1, an unknown function g(·), and unknown heteroscedastic errorvariances. In order to improve the semiparametric... Consider a repeated measurement partially linear regression model with anunknown vector parameter β_1, an unknown function g(·), and unknown heteroscedastic errorvariances. In order to improve the semiparametric generalized least squares estimator (SGLSE) of ,we propose an iterative weighted semiparametric least squares estimator (IWSLSE) and show that itimproves upon the SGLSE in terms of asymptotic covariance matrix. An adaptive procedure is given todetermine the number of iterations. We also show that when the number of replicates is less than orequal to two, the IWSLSE can not improve upon the SGLSE. These results are generalizations of thosein [2] to the case of semiparametric regressions. 展开更多
关键词 partially linear regression model heteroscedastic error variance iterativeweighted semiparametric least squares estimator (IWSLSE) asymptotic normality
原文传递
Modeling of daily pan evaporation using partial least squares regression
11
作者 ABUDU Shalamu CUI ChunLiang +2 位作者 J. Phillip KING Jimmy MORENO A. Salim BAWAZIR 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS 2011年第1期163-174,共12页
This study presented the application of partial least squares regression (PLSR) in estimating daily pan evaporation by utilizing the unique feature of PLSR in eliminating collinearity issues in predictor variables. ... This study presented the application of partial least squares regression (PLSR) in estimating daily pan evaporation by utilizing the unique feature of PLSR in eliminating collinearity issues in predictor variables. The climate variables and daily pan evaporation data measured at two weather stations located near Elephant Butte Reservoir, New Mexico, USA and a weather station located in Shanshan County, Xinjiang, China were used in the study. The nonlinear relationship between climate variables and daily pan evaporation was successfully modeled using PLSR approach by solving collinearity that exists in the climate variables. The modeling results were compared to artificial neural networks (ANN) models with the same input variables. The resuits showed that the nonlinear equations developed using PLSR has similar performance with complex ANN approach for the study sites. The modeling process was straightforward and the equations were simpler and more explicit than the ANN black-box models. 展开更多
关键词 modelING daily pan evaporation partial least squares regression artificial neural networks meteorological data
原文传递
三峡库区多时空尺度土地利用和景观格局对水质的影响
12
作者 赵灿 李毅 +2 位作者 吴雷祥 黄伟 关荣浩 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期48-59,共12页
为了探究三峡库区水质对不同尺度的土地利用和景观格局的响应,基于三峡库区2019—2021年7个断面的水文与水质数据和2020年土地利用数据,分析了水质时空异质性、多尺度河岸带缓冲区内土地利用和景观格局特征,同时利用相关性分析和冗余分... 为了探究三峡库区水质对不同尺度的土地利用和景观格局的响应,基于三峡库区2019—2021年7个断面的水文与水质数据和2020年土地利用数据,分析了水质时空异质性、多尺度河岸带缓冲区内土地利用和景观格局特征,同时利用相关性分析和冗余分析(RDA)确定了土地利用和景观格局对水质指标的影响及最佳影响尺度,并采用偏最小二乘回归(PLSR)探究了最佳影响尺度下的关键影响因子。结果表明:三峡库区水质状况整体稳定,枯水期的水质优于丰水期,水质状况主要受到面源污染、支流汇入、磷矿产业和城镇化的影响;小尺度缓冲区内景观斑块破碎化较严重,但多样性较高,耕地是库区的优势景观类型,其破碎化程度的增加有利于水环境的改善;林地和草地在枯水期对水环境的净化作用优于丰水期,而水域是河流氮磷污染物的主要来源;整体上土地利用和景观格局对水质指标的解释能力在丰水期高于枯水期,且在300 m缓冲区尺度下解释能力最强,其中耕地、草地、水域和斑块密度(PD)是影响水质指标的关键变量。 展开更多
关键词 水质 时空尺度 景观格局 土地利用 偏最小二乘回归(plsr) 三峡库区
下载PDF
基于高光谱变换的枸杞冠层含水率预测模型
13
作者 李永梅 王浩 +2 位作者 赵红莉 张立根 张鹏程 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第11期165-171,188,共8页
为实现枸杞冠层水分信息的快速无损监测,以“宁杞7号”枸杞为试验对象,测定枸杞冠层叶片光谱和叶片含水率,对原始光谱进行一阶微分和连续统去除2种数学变换,将获取的原始光谱(OS)、一阶微分光谱(FDS)及连续统去除光谱(CRS)与含水率进行... 为实现枸杞冠层水分信息的快速无损监测,以“宁杞7号”枸杞为试验对象,测定枸杞冠层叶片光谱和叶片含水率,对原始光谱进行一阶微分和连续统去除2种数学变换,将获取的原始光谱(OS)、一阶微分光谱(FDS)及连续统去除光谱(CRS)与含水率进行相关性分析,筛选出敏感波长并构建预测含水率的随机森林回归模型(RFRM)、偏最小二乘回归模型(PLSRM)、岭回归模型(RRM)及一元回归模型(URM),最后对模型的精度进行检验与评价。结果表明:从敏感波长分析,基于FDS构建的模型,其拟合度为0.716~0.938;基于CRS构建的模型,其拟合度为0.710~0.920;基于OS构建的模型,其拟合度为0.710~0.874;可见,基于FDS和CRS构建的模型,拟合度均高于基于OS构建的模型。从模型类型分析,RFRM的拟合度最高(0.874~0.938),其次为PLSRM(0.826~0.866)和RRM(0.737~0.889),URM的拟合度最低(0.710~0.730)。综合分析,基于一阶微分光谱构建的随机森林回归模型(FDS+RFRM)预测效果最优,其训练集和测试集的拟合度分别为0.938和0.893,检验集R^(2)、RMSE、MAE及RPD分别为0.872、0.561、0.466和2.156。研究将光谱变换与机器学习相结合,开发一套适用于枸杞冠层叶片含水率的且预测精度很高的高光谱探测模型,为枸杞冠层含水率的监测提供适宜高效的方法。 展开更多
关键词 含水率 枸杞 高光谱 偏最小二乘回归模型 随机森林回归模型 岭回归模型
下载PDF
基于PLSR方法的马铃薯叶片氮素含量机载高光谱遥感反演 被引量:10
14
作者 李峰 Alchanatis Victor +2 位作者 赵红 赵玉金 崔晓飞 《中国农业气象》 CSCD 北大核心 2014年第3期338-343,共6页
作物氮素状况是评价土壤肥力和作物长势的重要指标,叶片氮素状况的实时无损估测对合理氮素管理、提高产量和改善品质具有重要意义。本文选择不同氮处理条件下的马铃薯作为研究对象,利用AISAEagle机载高光谱成像系统获取试验区的高光谱图... 作物氮素状况是评价土壤肥力和作物长势的重要指标,叶片氮素状况的实时无损估测对合理氮素管理、提高产量和改善品质具有重要意义。本文选择不同氮处理条件下的马铃薯作为研究对象,利用AISAEagle机载高光谱成像系统获取试验区的高光谱图像,在对图像进行精确的几何、辐射校正和反射光谱重建基础上,提取每个处理马铃薯冠层的高光谱数据。选取波长430-910nm范围内原始光谱R及其D1(R)、D2(R)、Log(1/R)、DLog(1/R)、D2Log(1/R)5种变式数据,根据田间同步采样叶片的氮素含量数据,利用偏最小二乘回归法(PLSR)构建了马铃薯叶片氮素含量的光谱预测模型,并进行全氮含量填图。结果表明:基于一阶导数光谱D1(R)的偏最小二乘回归模型的效果最优,决定系数(R2)和校正均方差(RMSEC)分别为0.82、0.38%。将该最优估算模型应用到整个高光谱图像上,得到试验区马铃薯叶片全氮分布图,图像上氮的值域为3.35%-5.95%,与地面实测结果3.59%-5.89%基本一致,且叶片全氮值的大小分布与马铃薯长势分布一致。研究结果可为研制和开发基于高光谱成像技术的马铃薯叶片氮素预测方法提供理论和技术支持。 展开更多
关键词 高光谱 氮素 马铃薯 plsr 精细化农业
下载PDF
香气活度值法结合PLSR用于梨酒特征香气物质筛选与鉴定 被引量:22
15
作者 周文杰 王鹏 +1 位作者 詹萍 田洪磊 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第14期138-143,共6页
采用固相微萃取-气相色谱-质谱对市售3种梨酒香气物质进行分离鉴定,共检出43种挥发性成分,其中醇类16种、酯类15种、醛类4种、酮类2种、酚类1种、酸类3种和其他化合物2种。结合香气活度值(odor activity value,OAV)和偏最小二乘回归(par... 采用固相微萃取-气相色谱-质谱对市售3种梨酒香气物质进行分离鉴定,共检出43种挥发性成分,其中醇类16种、酯类15种、醛类4种、酮类2种、酚类1种、酸类3种和其他化合物2种。结合香气活度值(odor activity value,OAV)和偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)确定梨酒特征香气物质并推断其对梨酒香气的贡献程度。OAV结果表明:梨酒特征香气物质主要为异丁醇、1-辛醇、1-壬醇、苯乙醇、丁酸乙酯、3-甲基丁酸乙酯、乙酸异戊酯、己酸乙酯、辛酸乙酯、β-大马士酮、丁香酚。建立6个感官属性(发酵香、酸香、果香、花香、甜香、清香)与43种香气物质的PLSR模型表明,苯甲醇、正丁醇、丁二酸二乙酯的OAV小于1,但对梨酒的香气有贡献,经OAV确定的梨酒特征香气物质与发酵香和甜香属性具有很好的相关性,而在清香、酸香、果香和花香上的相关性不明显。 展开更多
关键词 梨酒 气相色谱-质谱 香气活度值 偏最小二乘回归 特征香气物质
下载PDF
基于PLSR的陕北土壤盐分高光谱反演 被引量:7
16
作者 李晓明 王曙光 韩霁昌 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2014年第3期113-116,共4页
选取陕北盐渍土为研究对象,通过采集高光谱数据及土壤样品测定,研究土壤盐分含量与反射率之间相关性,遴选盐分特征波段,利用常规回归分析及偏最小二乘回归分析建立土壤盐分的定量反演模型,并利用检验样点进行对比分析和精度检验。研究... 选取陕北盐渍土为研究对象,通过采集高光谱数据及土壤样品测定,研究土壤盐分含量与反射率之间相关性,遴选盐分特征波段,利用常规回归分析及偏最小二乘回归分析建立土壤盐分的定量反演模型,并利用检验样点进行对比分析和精度检验。研究结果表明,482 nm,1 365 nm,1 384 nm,2 202 nm及2 353 nm为土壤盐分含量的特征波段,利用高光谱数据进行盐分定量反演具有良好的精度;精度检验结果表明,通过Matlab进行偏最小二乘回归计算的反演模型,实测值与预测值相关性更好,精度较高。 展开更多
关键词 偏最小二乘回归( plsr) 土壤盐分 高光谱反演
下载PDF
广西农业社会化服务对农业生产的影响研究
17
作者 周源杰 文军 +1 位作者 张宇 蒙姣荣 《江西农业学报》 CAS 2024年第9期122-128,共7页
基于2013—2021年广西统计数据构建了评价指标体系,采用熵值法和DEA模型测算了广西农业社会化服务水平和农业生产效率水平,采用灰色关联度和偏最小二乘回归模型分析了农业社会化服务对农业生产的影响。结果表明:广西农业社会化服务发展... 基于2013—2021年广西统计数据构建了评价指标体系,采用熵值法和DEA模型测算了广西农业社会化服务水平和农业生产效率水平,采用灰色关联度和偏最小二乘回归模型分析了农业社会化服务对农业生产的影响。结果表明:广西农业社会化服务发展水平逐年上升,各分项服务之间变化差异较大;农业生产效率总体不断上升,但受规模效率影响,大多年份处于DEA无效状态;信息服务与农业生产效率、农业产业结构和农业收入的关联度最大;流通服务对农业生产效率、农业产业结构和农业收入的促进作用最明显。鉴于此,提出了促进广西农业社会化服务体系发展、加强广西农业社会化服务中弱项服务以及提高广西农业生产效率发展水平的对策建议。 展开更多
关键词 农业社会化服务 农业生产效率 熵值法 灰色关联度 DEA模型 偏最小二乘回归模型
下载PDF
利用PLSR-DNN耦合模型预测TBM净掘进速率 被引量:13
18
作者 闫长斌 汪鹤健 +3 位作者 杨继华 陈馈 周建军 郭卫新 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期519-528,共10页
科学预测隧道掘进机(TBM)净掘进速率,对于隧道(洞)工程施工方法选择、施工进度安排以及成本估计具有重要意义。鉴于TBM施工过程具有高度非线性、模糊性和复杂性等特征,为提高TBM净掘进速率的预测精度和计算效率,采用偏最小二乘回归(PLSR... 科学预测隧道掘进机(TBM)净掘进速率,对于隧道(洞)工程施工方法选择、施工进度安排以及成本估计具有重要意义。鉴于TBM施工过程具有高度非线性、模糊性和复杂性等特征,为提高TBM净掘进速率的预测精度和计算效率,采用偏最小二乘回归(PLSR)提取影响参数主成分,再利用深度神经网络(DNN)进行训练预测,提出了一种基于PLSR-DNN耦合方法的TBM净掘进速率预测模型。基于兰州水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工实测数据,选择岩石单轴抗压强度、单轴抗拉强度、刀盘推力、刀盘转速、岩体完整性系数和岩石耐磨性指数,共6个影响参数,验证了模型预测的合理性,并对不同预测方法的拟合精度和预测精度进行了对比分析。研究结果表明:(1)偏最小二乘回归可有效克服自变量之间的多重共线性问题,将提取的主成分作为深度神经网络的输入层进行训练,简化了神经网络结构;(2)PLSR-DNN耦合预测模型避免了过拟合与拟合不足问题,具有收敛速度快,求解稳定和拟合精度高等特点;(3)PLSR-DNN耦合预测模型平均相对拟合误差2.96%,平均相对预测误差3.27%,其拟合精度和预测精度均明显高于偏最小二乘回归模型、BP神经网络模型以及支持向量回归(SVR)模型。 展开更多
关键词 隧道掘进机 净掘进速率 偏最小二乘回归 深度神经网络 耦合预测模型
下载PDF
GC-MS结合PLSR模型用于新疆小白杏杏仁油抗氧化性能的研究 被引量:2
19
作者 田洪磊 詹萍 +1 位作者 朱新荣 颜海燕 《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期75-81,共7页
试验采用超临界萃取、机械压榨、索氏提取和超声波辅助提取4种不同方法制备新疆小白杏杏仁油,通过GC-MS对4个不同方法制备的小白杏杏仁油样品中的脂肪酸、植物甾醇及VE等多种生物活性物质组分进行分析鉴定,检测出33种存在明显差异的活... 试验采用超临界萃取、机械压榨、索氏提取和超声波辅助提取4种不同方法制备新疆小白杏杏仁油,通过GC-MS对4个不同方法制备的小白杏杏仁油样品中的脂肪酸、植物甾醇及VE等多种生物活性物质组分进行分析鉴定,检测出33种存在明显差异的活性成分(P<0.05)。对上述4个样品进行抗氧化试验,结果表明不同方法制备的样品对DPPH自由基、羟基自由基、超氧阴离子自由基及ABTS自由基均存在差异性的清除能力,通过半抑制浓度(IC50)对照分析发现超临界萃取及机械压榨法制备样品对相关自由基的清除能力效果较为显著,同时结合PLSR模型和差值系数分析初步确定对自由基清除的关键物质。 展开更多
关键词 气相色谱-质谱 偏最小二乘回归 抗氧化活性 小白杏杏仁油
下载PDF
面向IP模式测控系统的PLSR-SBR双层压缩 被引量:4
20
作者 洪晓斌 刘桂雄 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期2280-2287,共8页
针对以太网测控网络存在数据冲突导致系统实时性、可靠性降低问题,提出了基于偏最小二乘回归(PLSR)SBR的双层压缩方法。第一层建立主参量与所有辅助参量的确定模型,利用压缩有效性指标确定主成分,完成主参量的信息压缩。第二层基于改进... 针对以太网测控网络存在数据冲突导致系统实时性、可靠性降低问题,提出了基于偏最小二乘回归(PLSR)SBR的双层压缩方法。第一层建立主参量与所有辅助参量的确定模型,利用压缩有效性指标确定主成分,完成主参量的信息压缩。第二层基于改进的SBR,通过选取辅助参量中的基础序列,建立基础信号;在满足拟合误差条件下,逐步将每一个辅助参量序列映射到基础信号上,完成对辅助参量的数据压缩。该方法重点解决辅助参量和主参量中的解释潜变量和反映潜变量相关程度最大、基础信号由最少基础序列组成、辅助参量实现最小变长分解个数及基础信号独立更新原则等关键问题。最后将该方法应用于IP模式乙醇浓度测控系统。实验结果表明,在IP模式测控系统同时具有主参量和辅助参量,且不同参量间存在相关性时,该方法可在允许拟合相对误差为5%的情况下,使压缩率达到68%以上,从而有效地降低以太网测控网络数据冲突程度。 展开更多
关键词 IP模式测控系统 数据压缩 偏最小二乘回归 改进的SBR
下载PDF
上一页 1 2 23 下一页 到第
使用帮助 返回顶部