基于卷积神经网络和光谱敏感度的高光谱影像分类方法（英文）

目的:由于高光谱成像的特性,高光谱遥感影像较光学、多光谱影像具有更多的光谱信息,因此对高光谱影像地物的分类也相对困难。为提高分类精度,本文提出一个新的高光谱遥感影像分类模型。创新点:考虑到不同的地物覆盖对不同波段范围的电磁波有不同的敏感度,本文提出一个基于卷积神经网络和光谱敏感度的深度学习模型,以提高对高光谱遥感影像地物分类的准确率。通过在最终的分类器后添加一个光谱权重,该模型能够更准确地分类地物。方法:1.将带标记的样本在光谱维度上分为可见光和红外波段,并将部分样本作为训练集和测试集输入到网络中进行训练。2.训练完成后利用模型对全图进行预测,并通过部分预测结果计算出未识别率δ和误识别率γ两个参数。3.利用δ和γ可计算出不同光谱范围的光谱权重并将其置于分类器前(图5)。结论:1.模型加入光谱权重后的分类准确率较之前提高了约2%。2.利用公共数据集测试后显示,使用了光谱权重的卷积神经网络模型的分类精度比未使用光谱权重的模型高约1%。3.本文结果显示,利用不同地物对电磁波的敏感性差别可以增加不同地物间的差异,从而提升分类模型的性能。     

基于红外光谱和随机森林的蕨麻产地鉴别

利用红外光谱与随机森林相结合的方法对不同产地蕨麻进行分类鉴别,测定了42个来自青海省不同产地的蕨麻样品的红外光谱。小波变换对红外光谱原始谱图数据进行了预处理,红外光谱数据压缩到原来的1/8,其分析精度与原始光谱数据基本相当。将42个样品划分为有30个样品的训练集和12个样品的测试集,建立随机森林预测蕨麻产地模型。使用内部交叉验证和外部数据进行验证,采用R语言实现随机森林算法,并对模型的参数进行了优化。结果表明,所建立的判别模型中训练样本和测试样本判别正确率均为100%。建立的模型能够正确地对蕨麻样品快速进行产地鉴别,红外光谱法结合随机森林可作为中药材产域分类鉴别的一种新的尝试。     

基于判定区间伸缩因子的决策融合算法研究

以近红外光谱分析技术为基础,结合化学计量学分析方法,对西湖龙井和普通龙井进行鉴别研究,提出一种基于判定区间伸缩因子决策融合的鉴别方法。该方法采用支持向量机（SVM）结合向后区间偏最小二乘法（BiPLS）进行决策融合,并引入判定区间伸缩因子对判定区间进行调节,找到最优判定区间。以西湖龙井和普通龙井样本为材料,采集样本的近红外光谱,使用二阶导数对原始光谱进行预处理,采用该方法建立分类模型,对西湖龙井和普通龙井进行分类。结果表明,对72份训练集样本和38份预测集样本进行分类,训练集样本和预测集样本分类的准确率均达到100%,证明该方法对西湖龙井和普通龙井能进行有效的分类鉴别。     

铁观音中茶多酚含量的近红外光谱检测模型分析

利用近红外光谱分析(NIR)技术对安徽产地铁观音名茶茶多酚含量模型进行定量分析,通过不同的光谱预处理方法比较,得出最优的光谱预处理方法,同时结合偏最小二乘法(PLS)在近红外特征吸收峰波段1 872 nm与2 218 nm建立茶叶的茶多酚含量模型.从建立的样本校正集模型相关系数R和均方根误差RMSEP分析发现,1 872 nm处的模型R=0.9624、RMSEP=0.01648精度较好,以此模型为标准得出预测集样本茶多酚含量,并建立茶多酚化学值和预测值的相关关系图.该法可对茶叶中茶多酚含量的快速无损检测提供参考.     

间二甲苯分子结构和红外光谱的密度泛函理论计算的研究

用密度泛函理论(DFT)-B3LYP方法在6-31+G(d)基组水平上对间二甲苯的几何构型进行了全优化,得到几何构型参数,进一步对其振动光谱进行了计算.对计算得到的振动频率进行归属和解析并与文献值比较,发现理论计算得到的红外光谱与实验测定红外特征峰位较为吻合.这表明采用(DFT)-B3LYP方法能够预测芳烃类化合物的分子结构和红外光谱数据,从而为该类化合物光谱性质预测及构效关系研究提供依据.     

基于偏最小二乘法的近红外光谱STR基因分型

基于近红外光谱结合化学模式识别中的偏最小二乘法研究了一种快速、简单和低成本检测STR基因型的方法．选择STR基因座D5S818中的总串数相差较大的10—10、11—11与13—13基因型作为研究对象,将这三个基因型样本进行标准的PCR扩增并采集PCR产物的近红外光谱,以每一基因型的任意三分之二样本作为校正集,剩余三分之一作为预测集样本,探索了基于近红外光谱进行基因分型的可能性,结果发现该三类模型能够得到正确的判别,没有误判,预测集预测率达到100％．成功实现了基于近红外光谱对STR基因型的快速、简单和低成本检测．     

基于SVM的上证指数预测研究

国家政策或市场经济导向等变动会对整个上证指数产生影响,为了寻找上证指数变化规律,提出基于支持向量机的预测算法。算法首先利用数据挖掘技术在某网站上挖掘相关的上证价格数据,并取一部分上证数据作为支持向量机的训练指数样本,得到支持向量机的训练指数集,然后在训练指数集上利用支持向量机,从而得到上证指数分类的超平面指数函数以及相关的上证指数样本集,最后对所得的上证指数分3个模型进行预测研究,得到下一个开盘日的上证指数变动预测数据。实验结果表明,预测2天后的上证指数趋势只需要前3天的数据作为自变量输入即可,且所得预测值与实际数值的误差率较低。     

槲皮素与铬（Ⅲ）配合物合成及光谱分析

利用槲皮素与铬盐在无水乙醇中回流加热,用三乙醇胺调节PH至中性得到产物.合成配合物用红外光谱、紫外光谱对其结构进行表征,推测出螯合位置发生在槲皮素3-羟基与4-羰基及3＇,4＇-羟基处.并采用TU—1900双光束紫外可见分光光度计研究一系列不同浓度溶液的吸光度,通过摩尔比法确定Cr3＋与槲皮素的配位比为1：1和2：1.     

象虫污染蚕豆的FTIR研究

利用傅里叶变换红外光谱技术.对象虫污染蚕豆和正常蚕豆进行了测试,对两者的红外光谱进行分析,发现两类蚕豆的红外光谱频率在羟基、氨基伸缩区相差7.714 cm-1,在蛋白质、脂肪酸和多糖的混合振动吸收区,吸收峰频率相差5.785 cm-1.对两类蚕豆的红外光谱部分谱峰相对强度的分析发现,两类蚕豆的光谱在蛋白质和糖类类相差较大;研究表明,应用傅里叶变换红外光谱技术,可以对象虫污染蚕豆进行科学快速的鉴别.     

[Cu（DPA）μ-NO3]n·3nH2O（DPA=2,2＇-联吡啶胺）的晶体结构和非等温热分解动力学的研究

本文对配合物[Cu(DPA)μ-NO3]n·3nH2O(1)(DPA=2,2'-联吡啶胺)合成、结构和光谱性能进行了描述.(1)属于单斜晶系,P21/c空间群.中心金属离子CuII处于扭曲的四方锥的配位环境中:一个DPA上的两个N原子和一个NO3-的两个O原子位于四方锥底部平面,轴向位置由另一NO3-的O原子占据.每一个NO3-的两个氧原子与CuII鳌合,且另一氧原子与相邻的CuII配位形成一维Z型链结构.链与链之间靠分子间的相互作用力在bc面形成二维结构.此外,我们运用TG-DTG热分析技术结合红外光谱对其热分解行为和热稳定性进行了探讨,并对其热分解反应进行了非等温动力学计算,得到了相应的动力学参数.