基于可见/近红外光谱和变量选择的脐橙可溶性固形物含量在线检测

为联合可见/近红外光谱技术和变量选择方法在线检测脐橙主要内部品质指标可溶性固形物(SSC),分别选定脐橙校正集和预测集样本141个和47个,脐橙运输速度为0.3m/s,利用USB4000微型光谱仪在线采集脐橙样本的可见/近红外光谱,先分别采用无信息变量消除(UVE)和遗传算法(GA)对650~950nm波段范围的波长变量进行预筛选,再分别利用竞争自适应重加权采样(CARS)及连续投影算法(SPA)对波长变量进一步筛选,并应用偏最小二乘(PLS)方法分别建立脐橙SSC的在线预测模型,并与原始光谱等建立的预测模型进行比较。结果表明,对于脐橙SSC,预筛选方法GA优于UVE方法,变量选择方法CARS优于SPA方法;GA-CARS及GA-SPA联合变量选择方法优于对应的单一变量选择方法CARS及SPA。在上述变量选择方法中,GA-CARS方法获得的结果最优,其所建立的脐橙SSC的PLS模型的校正集和预测集相关系数分别为0.933和0.824,校正集和预测集均方根误差分别为0.429%和0.670%,性能优于原始光谱建立的PLS模型,且建模波长变量数由1 385个下降为78个,仅占原波长变量数的5.63%。由此表明,GA-CARS联合变量选择方法可以有效筛选脐橙SSC的波长变量,提高预测模型的稳定性和预测精度。     

短波近红外光谱-偏最小二乘法在白酒分析中的应用

应用短波近红外光谱结合偏最小二乘法(NIRS-PLS)建立白酒中乙醇含量定量分析数学模型,通过选取最佳波长范围和最适主因子数对模型进行优化。应用所建模型对预测集和实际白酒样品中乙醇含量进行预测,取得了令人满意的结果。该方法方便快捷、无污染、可在线检测,且重现性、稳定性均良好,可作为白酒原位质量检测和在线质量监控的方法予以推广。     

基于衰减消去蜻蜓算法的小麦粉蛋白质近红外特征波长优选

为优选小麦粉蛋白质近红外光谱特征波长，结合指数和线性衰减函数对单群蜻蜓算法（single-binary dragonfly algorithm，single-BDA）进行改进并提出一种衰减消去蜻蜓算法（attenuation elimination-BDA，AE-BDA）。分别使用single-BDA和AE-BDA筛选160 个小麦粉样本中蛋白质近红外光谱的波长，并用偏最小二乘回归法建立蛋白质定量分析模型评价波长选择效果。结果表明：与single-BDA相比，AE-BDA所选波长数量少、稳定性强，建立的模型预测效果最佳，模型最佳的预测决定系数为0.972 7，预测标准偏差为0.281 1。8 次AE-BDA实验挑选出特征波长的平均数量为15.8 个，占原始波长数的12.6%，其中有3 个波长每次均被选中。经近红外光谱解析，各入选的波长均包含在小麦粉蛋白质及背景组分的主要吸收谱带范围内。AE-BDA能够以较高的计算效率从小麦粉近红外光谱中筛选出较少的特征波长建立蛋白质分析模型，提高了模型的预测精度和稳定性，可为近红外分析建模提供一种更加简便有效的波长优选方法。     

光纤光谱技术在DDS蒸煮终点预测中的应用

针对置换蒸煮终点难以在线判断这一难题,提出了一种利用光纤光谱来在线测量蒸煮终点的有效方法。通过现代光纤光谱技术,定量分析循环加热阶段溶出到黑液中的木素含量,从而推断出纸浆中的残余木素含量;并采用多元二项式回归的方法来处理所选波段中多个波长处的黑液吸光度数据,建立线性回归模型。本方法能够避免传统卡伯值测量模型通用性差、应用范围小和局限条件多的缺陷,可实现对置换蒸煮终点的有效预测。     

可见/近红外结合MIA变量优选和支持向量机判别山茶油的制取方式

山茶油的主要制取方式有压榨法和浸出法,且压榨山茶油的品质优于浸出法。本研究利用可见/近红外光谱技术结合化学计量学对山茶油的制取方式进行判别研究。采集不同制取方式的山茶油样本在350~1800nm波段范围的可见/近红外光谱,利用边界影响分析(margin influence analysis,MIA)新方法进行波长变量优选,并应用支持向量机(support vector machines,SVM)对优选的波长变量建立山茶油制取方式的判别分类模型。结果表明:可见/近红外光谱联合MIA-SVM方法判别山茶油的制取方式是可行的,其校正集和预测集样本的灵敏度、特异性及正确率分别为100%、87.50%、93.75和100%、87.50%、93.75%。说明MIA是一种有效的波长变量选择方法,能简化分类模型,提高分类模型的稳定性和预测精度。     

盐池滩羊肉脂肪含量的高光谱预测模型构建

本文利用可见-近红外高光谱成像技术预测冷鲜滩羊肉脂肪含量,优选最佳预测模型。测定90个滩羊背最长肌的脂肪含量并采集其光谱图像,对原始光谱进行不同种预处理后,构建了全波段下的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)的光谱预测模型。为减少模型运算次数,在预处理效果最优的全波段模型上采用连续投影算法(SPA)、应用竞争性自适应重加权(CARS)、变量组合集群分析(VCPA)和波长空间迭代收缩(IVISSA)方法提取特征波长,构建脂肪含量的光谱预测模型。结果表明:采用归一化(Normlize)预处理后光谱构建的PLSR全波段模型效果最好,校正集模型相关系数(Rc)达到0.921;采用多元散射校正(MSC)预处理后光谱构建的PCR全波段模型效果最好,其校正集模型相关系数(Rc)达到0.850;在4种提取特征波长过程中,IVISSA算法所提取特征波长的交互验证均方根误差(RMSECV)最低,为0.0072;Normlize-IVISSA-PLSR模型较其他3种算法所构建的PLSR模型效果最优,其校正集相关系数(Rc)和预测集相关系数(Rp)值分别为0.931和0.754,表明利用高光谱技术对盐池滩羊肉脂肪含量进行预测是可行的。研究成果为冷鲜滩羊肉品质在线光谱快速无损检测系统开发提供理论依据。     

发射天线带宽受限的问题与宽频带天线设计

通过调查研究发现,如今通常将十字天线或者蝙蝠翼天线或者是其阵列形式作为电视辐射天线,这样就会出现发射天线带宽受限问题,针对这种情况,本文将一种新型的扩频方法也就是双补偿技术给应用了过来,在天线的馈线系统内设置了补偿位置,不需要较为复杂的改进单元天线。本文简要分析了发射天线带宽受限的问题与宽频带天线设计,希望可以提供一些有价值的参考意见。     

基于反向传播神经网络和高光谱成像的芒果可溶性固形物含量检测

目的 比较反向传播神经网络(backpropagation algorithm neural network, BPNN)模型与偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)模型在预测芒果可溶性固形物含量(soluble solids content, SSC)方面的性能评估。方法 使用高光谱成像仪和全自动折光仪采集芒果的近红外高光谱及SSC数据建立两种预测模型, 通过采用多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)进行光谱预处理, 利用遗传算法(genetic algorithm, GA)、区间变量迭代空间收缩算法(interval variable iterative space shrinkage algorithms, IVISSA)和变量组合群体分析算法(variable combination population analysis, VCPA)提取特征波长变量, 通过比较不同特征波长提取方法进一步优化对比预测模型。结果 与PLSR模型相比, BPNN模型在预测SSC方面更为有效。而在IVISSA特征波长变量提取后优化的BPNN模型预测能力最佳, 预测集判定系数 、均方根误差(root mean square error of prediction, RMSEP)、残差预测偏差(residual prediction deviation, RPD)分别为0.8641、0.3924和2.7127。结论 该模型可快速、准确地检测芒果的SSC, 并证明可见光-近红外高光谱成像与反向传播神经网络模型相结合有望预测芒果的SSC, 为开发在线芒果SSC无损检测系统奠定基础。     

T型甚低频发信天线辐射效率分析

岸基甚低频发信天线是一种垂直单极子天线,天线结构复杂,体积庞大,占地面积广,但它仍是电小天线,天线尺寸较波长相差很大,天线辐射效率很低.但受天线架设高度的限制,不可能架设与波长相比拟的高度,因此岸基甚低频发信天线通常采用加顶负载直立天线、铺设地网和进行天线调谐等方式来提高甚低频发信天线的辐射效率.T型、Γ型和伞型天线就是常用的天线架设形式.文章分析研究了影响甚低频发信天线辐射效率的因素,介绍了提高辐射效率的几种途径,为后续甚低频发信系统维护提供了有力的理论支撑.     

基于光谱和图像信息融合的玉米霉变程度在线检测

融合可见-近红外光谱和机器视觉分析技术,建立玉米霉变程度在线检测方法。辐照灭菌玉米分别接种5 种谷物中常见有害霉菌,并于28 ℃和85%相对湿度环境中储藏15 d至严重霉变。在样品储藏的第0、6、9、12、15天,同时在线采集其光谱及图像特征信息,将提取的样品光谱特征波长和图像颜色特征参数融合成总特征参数,建立玉米霉变程度定性定量模型。结果表明,主成分分析可成功区分不同霉变程度的玉米样品;基于光谱和图像信息融合的线性判别分析模型对不同霉变程度玉米样品的整体识别率达91.1%,比单独应用光谱和图像时的准确率分别提高4.4%和8.9%;基于信息融合的玉米菌落总数偏最小二乘回归模型结果也同样较优,模型预测决定系数Rp2为0.894 1,均方根预测误差为0.665（lg（CFU/g））,相对分析偏差达3.06。结果表明光谱和图像数据融合能够提高模型精度,在霉变玉米在线检测方面具有可行性。下一步应不断扩大样品量,补充自然霉变及受更多代表性霉菌侵染的玉米样品,以不断增强模型的鲁棒性和适用性。     

对眼睛造成伤害的几种辐射光线

一、红外线对眼睛的伤害 红外线是一种热辐射的电磁波,其波长在760nm～400,000nm之间,自然界的红外线辐射源,主要是太阳光,红外线约占太阳光的60％。 根据红外线辐射所能产生的效应,可分为三类:①短波红外线,其波长在760nm～1400nm之间;②中波红外线,波长在1400nm～3000nm之间;③长波红外线,波长在3000nm～400000nm之间。有时将中     

基于高光谱成像技术快速检测鸡蛋中二十二碳六烯酸与虾青素含量

目的：本研究利用高光谱成像技术结合机器学习研发一种快速检测鸡蛋中DHA与虾青素含量的技术。方法：利用高光谱成像仪采集全蛋、去壳鸡蛋和蛋黄在400-1000nm波长下的光谱数据,并使用高效液相色谱及气相色谱测定鸡蛋的DHA与虾青素含量。将样本集划分为训练集和预测集,分别采用Savitzky-Golay求导法、傅里叶变换法及小波变换法对原始光谱进行降噪处理。通过遗传算法对原始光谱及降噪后的光谱提取特征波长,分别建立特征波长与全蛋、去壳鸡蛋和蛋黄中DHA、虾青素的偏最小二乘法、支持向量机、bp人工神经网络预测模型。结果：在预测鸡蛋中DHA含量模型中,基于蛋黄特征光谱的模型预测能力最强。其中,一阶导数的差分步长为5的偏最小二乘法模型预测效果最好,其训练集、预测集的决定系数分别为0.999与0.985。在预测鸡蛋中虾青素含量的模型中,基于蛋黄特征光谱的预测能力最强。其中,二阶导数的差分步长为8的支持向量机模型预测效果最好,其中训练集、预测集的决定系数分别为0.942与0.960。结论：利用高光谱成像技术, 可以实现蛋黄中DHA和AST的快速检测。     

仿真模型的细节改造

在制作仿真模型吋,发挥自己的聪明才智,对模型进行一些改造,做出与组件不完全相同的模型来,也是制作模型的乐趣之一。各人对模型改造的目的不同,我认为最重要的是提高模型的仿真程度。这里举几个改造的方法和例子供人家参考。 (1)战车模型中天线底座都为塑料仿制的假弹簧,仿真差的就是一根短塑料棍。改造吋,我用一次性打火机中的小弹簧代替原部件,并在弹簧上端接上打火机喷气口上的铜管(1-2mm长),再粘上用拉长塑料捧制成的天线,天线顶端的小圆球,可将香火靠近塑料棒顶端,使之受热熔成球状,改造后,天线可像实物那样倒下且不易折断。 (2)由于各种原因,实物中一些活动部分模型中     

从教学的角度探析物理光学的应用

由于在大学教学过程中关于光学物理方面的知识过于分散,公式众多,针对的物理量繁杂,会造成在研究的过程中出现大量的困惑,本文主要通过分析当前物理光学的现状,并针对物理光学教育现状展开探索和思考,以便实现物理光学在教学中的应用,为日后物理光学的学习提供有利的帮助。     

基于梯度提升回归树算法的生活用纸皱纹等级软测量模型

皱纹等级是衡量生活用纸质量的重要指标之一。然而,工业生产过程中缺少皱纹等级的实时在线测量方法。为了解决上述问题,本研究通过实验对影响生活用纸皱纹质量的因素进行了分析。利用梯度提升回归树算法,对影响皱纹等级的表面粗糙度、皱纹深度、皱纹频率3个主要指标进行了建模,并通过预测这3个指标实现对皱纹等级的在线实时软测量。通过对比工业实测数据,发现该模型对表面粗糙度、皱纹深度、皱纹频率预测精度较高,测试数据的平均相对误差均小于5%。该模型解决了生活用纸皱纹等级在线软测量的问题,对生活用纸生产过程的质量控制提供了新的方法和依据。     

鹤山皮化销售进入淡季

为了测试皮革的物理一机械性能，传统的测试方法会使样品受到破坏，美国专家研究出一种新的方法——声辐射，其主要采用不同波长的声波辐射要测试的样品，然后将得到的数据通过计算机进行分析，声波的频率范围选择在200赫兹～22，000赫兹内，这种方法不但不会破坏皮革，而且测试准确、方便。     

有关紫外灯的问与答

1．问：什么是紫外灯 ?　　答：紫外灯也是一种荧光灯。在宝石鉴定中常用的是长波紫外灯和短波紫外灯。长波紫外灯又称为黑光灯, (辐射 UV－ A)其主要发光波长为 365nm的长波光线,短波紫外灯 (辐射 UV— )其主要发光波长为 253． 7nm的短波光线,都具有辐射频率高,光子能量大的特点。 　　2．问：紫外灯为什么可以帮助鉴定宝石 ?　　答：有些宝石 (如钻石,蓝宝石…… )在紫外光的辐射下会产生可见光—荧光,当关闭紫外灯后具有荧光性的宝石继续发光—磷光。利用这一特征可以用来鉴定宝石。 　　3．问：观察宝石的荧光为何有时不一样,…     

化学计量学法处理可见光谱定量测定纸浆卡伯值

本文将一元线性回归、多元线性回归和主成分回归分析的化学计量学方法应用于纸浆卡伯值的在线测量中,通过测量蒸煮液的吸光度来预测纸浆的卡伯值。结果显示：三种方法所确立的测量模型均具有较好的学习精度和预测精度,其中尤以多元线性回归模型同时具有较高的学习精度和预测鲁棒性。     

基于特征波长提取的激光近红外光谱快速鉴别食用植物油种类

提出了基于CARS、SPA和CARS-SPA特征波长提取的激光近红外光谱技术快速鉴别食用植物油种类的方法。应用光谱仪采集127个食用植物油样本的光谱数据,采用标准正态变量变换算法(SNV)、标准正态变量变换和去趋势技术联用算法(SNV-DT)对其进行预处理,采用CARS、SPA和CARS-SPA 3种方法对经过预处理的光谱数据进行特征波长提取,应用支持向量机分类方法(SVC)建立食用植物油种类定性分类校正模型,选择网格搜索算法对模型参数组合(C,g)进行寻优,确定最优参数组合。结果表明,CARS-SVC、SPA-SVC和CARS-SPA-SVC模型预测集准确率均达到96.77%,预测效果理想,其中SNV-DT-SPA-SVC模型预测效果最优,预测集准确率达到100%。综上基于特征波长提取的激光近红外光谱分析技术能够快速准确鉴别食用植物油种类,为便携式现场检测设备开发提供了理论基础。     

DVOR导航台迁址的实例分析与启示

随着经济社会发展,原有的DVOR导航台与周边环境不兼容的情况越来越严重,研究全向信标（VOR）迁址问题日益重要。我们利用基于几何绕射理论（GTD/UTD）的电磁模型,对其进行建模研究和系统分析。地网尺寸和高度是主要影响因素,另外不同的地面视为不同的辐射天线和工作环境,调幅信号的估计值是地网尺寸、高度以及环境的函数,这些研究结论有助于VOR导航台站的选址、迁址及性能分析。