基于正交小波包的茶叶近红外光谱特性分析

针对茶叶近红外光谱数据中存在着高度的共线性和高维数,根据小波包变换具有的去相关能力。通过引入保留能量和置零系数来定量描述茶叶近红外光谱小波包变换后的特性;分析与实验表明,正交小波包对近红外光谱具有较强的压缩能力,压缩后保留的能量为99．98％,而置零系数百分比高达95．87％;这一结果对近红外光谱图的存储、检索及快速处理都有着十分重要的意义。     

基于遗传算法的波长选择方法在绿茶近红外光谱分析模型中的应用

利用遗传算法(GA)提取茶叶的近红外吸收特征波长的方法,研究建立了绿茶水分和氨基酸的近红外分析模型,并对波长选择前后两种成分的模型进行了比较分析。结果表明,经遗传算法波长选择后,简化了分析模型,同时模型的稳健性增强。氨基酸预测集的均方根误差(SEP)减小82.1%,水分预测集的均方根误差减小(SEP)76.6%,它们在波长选择前后对应的分析波长数之比分别为995∶7和1990∶33。     

基于云计算的大规模定制客户需求响应服务平台

正确响应客户需求是大规模定制的关键.云计算作为一种新型IT服务模式,可以为大规模定制客户需求响应提供有效的服务支持.在讨论大规模定制需求响应过程以及云计算特点基础上,分析大规模定制需求响应过程中的支持服务需求以及大规模定制需求响应服务的云计算应用需求,提出大规模定制需求响应SaaS服务平台的概念框架.最后,讨论大规模定制需求响应云服务平台系统的基本思路.     

茶多酚中总儿茶素的近红外光谱分析

采用近红外光谱分析技术对茶多酚中儿茶素进行了光谱分析,结果表明该技术能够解析出儿茶素中各主要基团在近红外波段的吸收特性,并且结合定标过程定量快速检测总儿茶素在茶多酚中的含量,分析结果在很大的样品浓度范围内给出了很高的精度,SEC=2．15％,相关系数(r)为0．9947。     

茶叶中3类主要组分的近红外光谱分析作为茶叶质量的快速评定方法

应用近红外光谱法测定了与茶叶品质密切相关的茶多酚、氨基酸及咖啡碱三类化合物。用PLS计算法建立了表示上述组分的二阶导数近红外光谱与其含量间关系的分析模型。根据相关分析模型计算所得的组分含量的结果与用国家标准方法测得的对应组分的含量达到一致。所提出的方法可作为评定茶叶品质的快速方法。     

新型热阴极电子枪加热结构热分析

利用ANSYS和COMSOL仿真模拟软件,对热阴极电子枪的加热结构进行热分析,得到了阴极加热结构设计的一些规律,然后通过实验对一系列加热结构进行阴极温度测试,进一步验证模拟计算的结果,得到了一种加热效率比较高的结构。该结构在加热功率为100 W时,阴极温度超过了1 900 K,达到了铱铈阴极的工作温度。在阴极温度1 800 K左右,阴极表面引出电场强度为3.6×106V/m的条件下,该阴极的最大发射电流达到1.04 A,发射电流密度约13 A/cm2。     

多普勒全场测速技术的进展

多普勒全场测速(Doppler global velocimetry)是一种基于分子滤波原理来测量散射光多普勒频移, 从而测量平面内流动速度场的技术, 主要应用于流体力学、空气动力学和燃烧学实验研究中, 尤其适用于较高马赫数流场测量. 研究人员也称其为平面多普勒测速(planar Doppler velocimetry)、吸收-滤波平面多普勒测速(Absorption filtered planarDoppler velocimetry), 滤波瑞利散射技术(filtered Rayleigh scattering)等. 本文对多普勒全场测速技术的工作原理、结构组成、数据处理、发展趋势等进行了比较全面的介绍.      

近红外光谱法测定绿茶中氨基酸、咖啡碱和茶多酚的含量

直接取茶叶完整叶进行傅里叶变换近红外 (FT- NIR)光谱分析测定绿茶中氨基酸、咖啡碱和茶多酚的含量。茶叶的近红外光谱划分为 3个波段 ( :1 0 0 0 0— 71 4 3cm-1 :71 4 3— 5 376 cm-1 :5 376—4 0 0 0 cm-1 ) ,偏最小二乘法建立每种成分的数学模型 ,对不同波段的近红外分析结果进行讨论。在进一步优化波长范围的基础上获得了较好的数学模型 ,氨基酸、咖啡碱和茶多酚的校正值与化学值之间的相关系数分别达到 0 .994 ,0 .92和 0 .96 ,预测均方根误差分别为 0 .1 5 ,0 .31和 1 .6 7。     

基于三维荧光光谱的乳制品脂氧化判别方法

为快速、无损判别乳制品脂氧化程度,提出了利用乳制品三维荧光光谱的氧化水平进行判别的方法。该方法用平行因子分析对荧光矩阵进行分解,用载荷向量组确定脂氧化过程中的光敏成分,用不同成分得分向量对样本进行聚类,并建立了不同氧化水平样本的偏最小二乘判别模型。实验采集不同存储环境下氧化程度各异的酸奶样本,找出了核黄素等荧光团在脂氧化过程中的变化规律,选取得分向量建立偏最小二乘判别模型对不同存储阶段氧化程度各异的样本判别分类,其特异度和灵敏度达88.9%以上,验证了该法对评判乳制品脂氧化水平的有效性。     

基于贝叶斯决策的近红外光谱药片分类方法

针对药片近红外光谱法分类过程中校正集样本数量过少且各类样本数量不均导致分类误差问题,提出了基于贝叶斯决策的分类方法。本方法对校正集样本在各类中的先验概率密度和各类药片光谱的类条件概率密度进行了估计,利用贝叶斯全概率公式计算了待分类光谱分属于各类的后验概率,根据后验概率大小对药片分类。实验随机选取4类数量不等的西酞普兰药片70片,建立贝叶斯决策分类模型,对20片验证集药片进行分类,各类的分类灵敏度和特异度均达到了100%,对比判别最小二乘法的分类结果,验证了贝叶斯决策分类法能将样本及其近红外光谱的分布信息参与分类决策,提高了分类的准确性和适应性。