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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 140 毫秒

1.  基于开放光路傅里叶变换红外光谱技术的偏二甲肼监测方法  
   任蔓延  张天舒  王 薇  付毅宾  王欢雪《红外技术》,2012年第34卷第5期
   介绍了基于开放光路傅里叶变换红外光谱学(OP-FTIR)技术监测偏二甲肼的方法。该方法具有响应速度快,非接触测量,能实时在线监测,测量系统稳定可靠等特点,较其它的方法有很大的优势。利用该测量系统对环境中的偏二甲肼进行测量,得到吸收光谱,再使用Marquardt非线性最小二乘法进行浓度反演。测量结果表明,系统能正确地测量偏二甲肼的浓度变化信息。光谱分辨率为1cm-1,时间分辨率可达4s,并具有很高的信噪比。浓度在1ppm以下,UDMH测量误差为10%左右,能够很好地满足实际应用。通过比对实验,进一步验证了测量原理及测量方法的正确性。    

2.  基于中红外光谱技术的非接触式气体识别电子鼻系统  
   郑明杰《传感器与微系统》,2014年第33卷第9期
   为了对混合气体进行非接触式识别,基于可调谐二极管激光吸收光谱与波长调制光谱(TDLAS—WMS)技术,采用激射波长为中红外的可调谐分布反馈式量子级联激光器(DFB—QCL),设计并研制了可对被测混合气体进行实时、非接触识别的电子鼻系统。该系统采用主成分分析(PCA)和反向传播(BP)混合神经网络模式,通过LabVIEW对气体"指纹信息"数据库进行分析。实验结果表明:该系统可以区分成分为一氧化碳(CO)、甲烷(CH4)、二氧化氮(NO2)和乙烯(C2H4)的混合气体,为混合气体非接触式识别提供了一种便利方法。    

3.  基于直射太阳光红外吸收光谱技术的大气中CH4柱浓度遥测研究  
   程巳阳  高闽光  徐亮  金岭  李胜  童晶晶  刘建国  刘文清《量子电子学报》,2014年第31卷第1期
   为了研究甲烷气体柱浓度探测方法,文中介绍了一种基于直射太阳光红外吸收光谱技术的遥测系统,并利用该系统在合肥地区进行了连续观测。从太阳吸收光谱中实时测量了整层大气透过率;采用逐线积分方法模拟计算了整层大气透过率;基于非线性最小二乘光谱反演算法从实测整层大气透过率中反演了甲烷气体柱浓度和氧气柱浓度,并以氧气柱浓度为内标函数获得了甲烷干空气柱体积混合比,精密度优于2%。将本系统测量的2012年9月25日12时到15时CH4干空气柱体积混合比均值与此时段过境本站点区域的日本温室气体卫星的CH4观测结果进行了比较,两者偏差小于1%。可见,该系统和方法是一种有效的甲烷气体柱浓度探测系统和方法,具有较高精度。    

4.  采用开放光路FTIR光谱法的1,3-丁二烯测量研究  
   童晶晶  高闽光  徐亮  魏秀丽  刘文清《红外与激光工程》,2013年第1期
   为验证利用开放光路傅里叶变换红外光谱法(OP-FTIR)测量工业区环境大气中1,3-丁二烯浓度的可行性,首先在实验室对配置的已知浓度的标准气体进行了测量研究。利用自行搭建的基于Bruker公司IR-Cube光谱仪的开放光路FTIR测量系统对不同浓度的1,3-丁二烯进行了测量,然后结合QASOFT数据库1,3-丁二烯的吸光度信息,利用非线性最小二乘拟合算法(NLLS)对测量光谱进行了浓度反演,并对测量系统作了线性标定。实验结果表明,开放光路FTIR测量系统性能稳定;系统响应快;线性度好,线性相关系数为0.998;系统对于1,3-丁二烯的检测下限约为18.77 mg.m-2。实验研究表明,OP-FTIR系统能用于区域环境大气的1,3-丁二烯的监测和研究,开放光路FTIR方法能够作为1,3-丁二烯的一种分析检测技术。    

5.  基于光学遥感技术获取近地面气溶胶消光系数的方法研究  被引次数:1
   李素文  司福祺  赵鑫《电子测量与仪器学报》,2009年第23卷第9期
   针对我国大气污染特点,开展基于光学遥感技术的主动差分吸收光谱法(DOAS)反演近地面气溶胶消光系数的方法研究.首先介绍了主动DOAS的工作原理,分析了基于双光路DOAS技术解析气溶胶质粒消光信息的实质,探讨了利用单光路测量气溶胶的可行性,并利用干净条件下近距离测得光强,来校正系统,解决了差分吸收光谱技术中光源绝对光强难以确定的难题.在获取气溶胶消光系数同时,基于差分思想可以获取痕量气体的大气浓度.论文最后把该方法应用于外场数据的分析中,成功地反演出气溶胶的消光系数和痕量气体浓度.    

6.  基于直射太阳光红外吸收光谱技术的大气中CH_4柱浓度遥测研究  
   《量子电子学报》,2014年第1期
   介绍了一种基于直射太阳光红外吸收光谱技术的遥测系统,并利用该系统在合肥地区进行了连续观测、从太阳吸收光谱中测量了整层大气透过率,采用逐线积分方法模拟计算了整层大气透过率,基于非线性最小二乘光谱反演算法从实测整层大气透过率中反演了甲烷气体柱浓度和氧气柱浓度,并以氧气柱浓度为内标函数获得了甲烷干空气柱体积混合比,精密度优于2%。将本系统测量的2012年9月25日12:00~15:00 CH_4干空气柱体积混合比均值与此时段过境本站点区域的日本温室气体卫星的CH_4观测结果进行了比较,两者偏差小于1%。可见,该系统和方法是一种有效的甲烷气体柱浓度探测系统和方法,具有较高精度、    

7.  基于红外技术的甲烷检测系统设计  被引次数:1
   李文江  胡洋  李涛《煤矿安全》,2008年第39卷第11期
   介绍了基于红外技术的甲烷检测系统,重点分析了甲烷吸收光谱原理和双波长单光路的差分检测方法。系统采用LED作为光源,使用带通滤波器,有效地抑制噪声和干扰,将有用信号从噪声中提取出来。由单片机处理进行声光报警,并显示甲烷浓度。    

8.  基于PSO-BP神经网络的气溶胶质量浓度测量系统湿度补偿  
   张加宏  刘毅  顾芳《传感技术学报》,2017年第30卷第3期
   气溶胶质量浓度是衡量大气质量的一项关键性指标.在基于单粒子光散射的气溶胶质量浓度测量时,环境湿度变化对其影响较大.尤其在湿度较高时,颗粒物的外貌特征和折射率都会发生相应变化,采用低湿度条件下系统的标定参数来反演气溶胶质量浓度会产生较大误差.考虑以上原因,提出建立基于粒子群优化的BP神经网络补偿模型对不同湿度条件下的测量结果进行数据融合修正.实验结果表明,经过PSO-BP神经网络湿度补偿后,相对湿度较高时引起的测量误差约从原来的-10%~-45%减小为-5%~-30%,整体平均相对误差减小了10%,说明该方法削弱了相对湿度对气溶胶质量浓度测量系统的影响,有效提高了系统的测量精度.    

9.  鄱阳湖叶绿素a浓度遥感反演  
   黄国金  刘成林  乐兴华《山西建筑》,2010年第36卷第34期
   为推动利用遥感技术进行水质监测,在对实测叶绿素a数据和同步的MODIS数据敏感波段分析的基础上,将统计回归方法和BP神经网络方法建立的遥感反演模型作了反演效果比较,得出应用BP神经网络优于统计回归构建遥感反演模型。    

10.  基于BP神经网络的温榆河水质参数反演模型研究  被引次数:1
   杨 柳  韩 瑜  汪祖茂  李 帆  吴忠诚《水资源与水工程学报》,2013年第24卷第6期
   为进一步提高内陆水体水质参数遥感反演的准确性,北京市温榆河被选为研究对象,研究选取ETM+数据和准同步实测水质指标(浊度、BOD;)数据,建立了多个隐含层数目为1的BP神经网络模型,并选出分别针对浊度和BOD5的最佳神经网络模型,利用ETM+影像的波段组合值反演了浊度和BOD,浓度值。最后将其反演结果与常规多元线性回归模型的反演结果进行精度比较。结果表明:温榆河的水质参数遥感反演为非线性问题,使用BP神经网络方法进行浊度与BOD,两种水质参数反演的结果优于线性回归方法的反演结果。    

11.  基于神经网络电性源半航空视电阻率反演研究  被引次数:3
   嵇艳鞠  徐江  吴琼  王远  冯雪  栾卉  关珊珊  林君《电波科学学报》,2014年第29卷第5期
   为解决目前电性源时域半航空视电阻率反演效率低、适用性差的问题,在快速计算电性源时域半航空感应电动势基础上,将理论计算的感应电动势进行等效变换,建立感应电动势与电阻率单一映射关系的样本集,选用三层误差反向算法(Back Propagation,BP)神经网络和Levenberg-Marquardt算法对样本集进行训练,优选出收敛速度快、误差小的网络参数.基于层状模型,对比了神经网络反演方法与传统方法反演效果,对于均匀 半空间模型,神经网络反演结果相对误差在5%以下,传统反演结果相对误差大于20%;对于层状大地模型,结果较传统方法更接近真实模型.基于神经网络的反演方法明显优于传统方法,这为半航空电磁数据提供了新的处理与解释方法.    

12.  基于差分吸收光谱技术NH3浓度在线反演方法研究  
   朱靳  孙冬梅  陈玲《计算机与应用化学》,2012年第29卷第10期
   差分吸收光谱法(DOAS)原理简单、检测精度高、响应速度快、可应用于非接触和连续在线监测。本文利用差分吸收光谱法对NH3浓度进行在线反演。不同于传统的DOAS中选取部分波长点光谱数据反演气体浓度,本文充分利用反演波段内所有实验数据,联立超定方程组,并用最小二乘法求解。为了消除温度对反演结果的影响,利用20℃与其他温度下NH3分子数密度比的比值和对应温度的关系拟合出温度补偿函数对反演结果进行温度补偿。实验结果表明该方法反演NH3浓度时具有较高的反演精度。    

13.  可消除颗粒物Mie散射对差分吸收光谱法影响的光谱数据处理方法  
   邵理堂  汤光华  王式民  许传龙《动力工程》,2009年第29卷第5期
   针对高尘环境下的烟气浓度测量,提出了采用小波滤波结合遗传算法反演气体浓度的光谱数据处理方法,并对信号噪声比较低的实测光谱数据进行了浓度反演.结果表明:在各种烟尘浓度下,利用该算法都能大幅度减少烟尘颗粒物Mie散射对差分吸收光谱(DOAS)法的影响,气体浓度反演结果接近于真实值,表明该算法具有较高的浓度反演精度和良好的抗粉尘干扰能力,且具有很小的零点误差.    

14.  基于BP-GA算法的微震源反演研究  
   于淼  陈祖斌  王连飞《电子技术应用》,2013年第39卷第5期
   针对传统非线性反演方法易陷入局部最优,收敛速度慢等问题,研究了一种基于BP神经网络和遗传算法的微震源定位反演方法。重点论述了BP-GA混合算法的理论基础与模型建立,并结合实例进行了3层介质模型微震源定位反演仿真。    

15.  红外光谱法测量城市空气中CH4浓度  被引次数:3
   童晶晶  高闽光  刘志明  张天舒  徐亮  魏秀丽  陈军  刘文清《激光与红外》,2010年第40卷第2期
   利用自行组建的开放光路傅里叶变换红外光谱测量系统对北京燕山石化地区大气中的甲烷进行了连续监测,对测量光谱进行了浓度反演,并对浓度结果做了简单分析。实验表明,该测量系统性能稳定,能以非接触的方式对空气中多种气体进行连续在线监测,能及时反应测量区域内污染信息,较好地适应工业上气体污染监测的需要。    

16.  差分吸收光谱法(DOAS)测量污染气体浓度的实验研究  
   邵理堂  汤光华  许传龙  王式民《锅炉技术》,2008年第39卷第2期
   利用差分吸收光谱法(DOAS)对SO2气体进行了实验研究,对光谱数据的处理方法、反演波段、反演波长间隔以及240nm以下的紫外光对SO2的光解作用进行了分析.实验结果表明:遗传算法对短光程低浓度气体的浓度反演具有较高精度;不同浓度的SO2气体其最小误差所对应的反演波段是不同的,通过寻优可以大幅度提高浓度反演精度和DOAS方法的测量上限.而反演波长间隔大于15 nm后,浓度反演误差基本不变.    

17.  基于遗传BP神经网络算法的主被动遥感协同反演土壤水分  
   余凡  赵英时  李海涛《红外与毫米波学报》,2012年第31卷第3期
   提出了一种基于遗传神经网络算法的主被动遥感协同反演地表土壤水分的方法.首先,建立一个BP神经网络,并采用遗传算法对BP网络的节点权值进行了优化.然后分别将TM数据(TM3,TM4,TM6)、不同极化和极化比的(VV,VH,VH/VV)ASAR数据作为神经网络的输入,土壤水分含量作为网络的输出,用部分实测数据对网络进行训练并反演得到研究区土壤水分布图.最后,利用地面实测数据分别对遗传神经网络优化算法的有效性和主被动遥感协同反演的效果进行了验证,结果表明,新优化算法是有效可行的,且TM和ASAR协同反演的结果比两者单独反演的结果明显要好,体现了主被动遥感协同反演土壤水分的优势与潜力.    

18.  基于神经网络的大坝参数反演法  被引次数:4
   司红云  曹邱林  郑东健《水利与建筑工程学报》,2003年第1卷第4期
   基于BP神经网络的基本原理建立了大坝混凝土和基岩模量反演分析模型,提出了模型样本的处理方法,并结合实例分析表明用神经网络方法反演大坝混凝土和基岩平均模量是一种行之有效的方法,反演值与实测值基本吻合。    

19.  随机子空间深度回归方法在紫外光谱水质分析中的应用  
   黄鸿  石光耀  金莹莹  何凯《计算机应用研究》,2017年第34卷第10期
   紫外光谱法进行TOC浓度分析时存在数量多、维数高等问题。针对此问题,本文提出了一种基于随机子空间深度回归的分析方法,该算法首先采集TOC标准溶液的紫外光谱数据进行预处理,得到吸光度数据,然后在高维数据空间随机选取低维子空间来构造不同的特征子集,并采用深度信念网络对各子集进行特征提取,最后将得到的低维特征进行组合后送入BP神经网络中进行训练,建立TOC浓度反演模型。在构建的水质分析平台上的实验结果表明:本文提出的基于随机子空间深度回归的水质分析方法对每种TOC浓度反演结果的相对误差均在1%以内,且反演结果的稳定性和准确性也要优于常规的水质分析方法。    

20.  基于PCA和BP神经网络的内检测技术在油气集输管道中的应用  
   辜清《油气田地面工程》,2018年第4期
   为了解决超声导波内检测技术在油气集输管道进行缺陷检测时缺陷识别率低的问题,在对国内外现状进行充分调研的基础上,结合现有的PCA(主成分分析)和BP神经网络技术,建立缺陷信号识别模型,利用PCA和BP神经网络相结合的技术对管道信号进行识别。通过实例验证,在基于PCA和BP神经网络的超生导波管道信号识别中,对凹坑、孔洞、裂缝等缺陷分别进行了准确率计算,综合准确率可达95%。由此得出结论:对于油气集输管道缺陷问题,通过PCA和BP神经网络相结合技术的超声导波信号识别相比其他识别方法更为准确,该检测技术提高了超生波内检测对管道缺陷的识别能力,具有一定的推广价值。    

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