首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
基于近红外光谱的舌诊疾病识别的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
严文娟  李刚  林凌 《红外技术》2010,32(8):487-490,494
为了对中医舌诊的客观化研究,提出了应用近红外光谱分析技术快速无创的对健康人、冠心病、糖尿病和肝炎患者的不同人群的舌诊近红外光谱进行识别的新方法.首先对98个样本光谱数据进行归一化处理,用主成分分析(PCA)方法得出的累计贡献率达99.88%的前8个主成分作为广义回归神经网络(GRNN)的输入变量,建立了舌诊近红外光谱的识别模型.利用该模型分别选取了18个不同人群的近红外光谱数据共72个样本用于神经网络的训练,余下的26个用于预测,当光滑因子为5/8时预测的最大误差为0.17342,最小误差为0,获得了较理想的预测精度.实验结果表明用PCA和GRNN相结合的方法对舌诊近红外光谱与疾病之间建立了较好的关联,对加强中医舌诊的客观化起到了很好的促进作用,为疾病的诊断提供了一种新的方法.  相似文献   

2.
魏俞涌  陈永明  林萍  何勇 《红外》2012,33(3):39-43
提出了一种近红外光谱技术与偏最小二乘法及模糊聚类法相结合的可用于快速无损鉴别糖品种的新方法。采用近红外光谱仪获取了白砂糖、木糖醇、麦芽糖和葡萄糖等四种糖类别各30个样本的光谱漫反射特征曲线。运用偏最小二乘法提取了糖分类与特征值,并将提取到的经过归一化处理的11种主成分结果作为模糊聚类模型的建模参数。设定聚类数为4,建立模糊聚类模型,并对40个未知样本进行了预测。预测结果的准确率达到100%,说明本文提出的方法对于糖类别具有很好的分类和鉴别能力,同时也为光谱分析技术在对品种的快速、无损分类与识别中的应用提供了新的思路。  相似文献   

3.
王圣毫  李智 《红外》2012,33(8):9-15
对国内外近十年来人工神经网络在近红外光谱建模中的应用和研究进行了详细的综述,包括误差反向传播网络、径向基网络、支持向量机、自组织特征映射网、广义回归神经网络、概率神经网络、小波神经网络、模糊神经网络以及集成神经网络等的应用和研究。概括了这些网络的基本工作原理及优缺点。最后根据神经网络的发展方向和工农业的发展需求,提出了今后人工神经网络在近红外建模方面的发展方向。  相似文献   

4.
杂交稻种品系与真伪的可见-近红外光谱鉴别   总被引:4,自引:1,他引:3  
提出了一种基于可见-近红外光谱技术快速、无损鉴别杂交稻种品系与真伪的新方法。采集了5种稻种的光谱数据,各获取32个样本,随机分成训练集(125份)和检验集(35份)。光谱经S.Golay平滑和标准归一化(SNV)处理后,以主成分分析法(PCA)降维。将降维所得的前9个主成分作为新变量。分别用模糊模式识别、BP-神经网络、Fisher多类线性判别以及Bayes多类逐步判别四种方法进行分析。对35个未知样的预测结果说明可见-近红外技术进行杂交稻种品系与真伪的快速、无损鉴别是可行的,且PCA结合Bayes多类逐步判别是一种优选方法。  相似文献   

5.
用近红外光谱预测土壤碳含量的研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
以田间行走式设备获取的近红外光谱数据为基础,利用最小二乘回归法(PLSR)建立了应用近红外光谱数据预测土壤碳含量的校正模型,与利用原始光谱数据建立的模型相比,应用经比值或归一化差值处理的光谱数据建立的校正模型可以提高预测精度.精度提高的原因可能是光谱数据经过波段算术组合处理后,能降低模型建立过程中产生过配的风险,使模型能包括更多的成分和信息.研究结果表明,利用偏最小二乘回归法,可以有效地建立田间近红外光谱与土壤碳含量之间的校正模型;同时,应用比值或归一化差值这些波段算术组合方法来处理近红外光谱数据,可以进一步提高模型的预测精度.因此,应用行走式设备获取的近红外光谱数据来快速测定田间土壤中碳的含量是可行的.  相似文献   

6.
应用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法,建立了奶粉脂肪和蛋白质含量测定的化学计量学建模新方法.首先采用Kernard-Stone法对校正集样本和预测集样本进行分类,然后利用小波变换滤波技术对样品的近红外光谱进行压缩去噪处理,结合滤波后重构光谱信号建立脂肪和蛋白质的径向基神经网络回归模型,并分别对径向基网络的扩散常数spread值及小波变换中的小波基与压缩尺度三个参数进行了详细的讨论.脂肪模型在小波基为db2及小波尺度为4、spread值为3.5时的预测模型精度最好;蛋白质模型在小波基为db8及小波尺度为4、spread值为6时,预测模型精度最好.所建立的脂肪和蛋白质校正模型的预测集相关系数(Rp)分别为0.990和0.994,预测均方根误差分别为0.007与0.004.预测结果表明,RBF网络结合小波变换进行建模预测,模型简单、稳健且精度较好,该方法适合奶粉脂肪和蛋白质含量的快速、无损测定.  相似文献   

7.
用近红外光谱检测牛奶中的三聚氰胺   总被引:12,自引:0,他引:12  
研究了用近红外光谱法快速定性和定量检测纯牛奶中三聚氰胺.实验分别配制了两组不同三聚氰胺含量的纯牛奶样品,用于定性和定量分析.通过近红外光谱与聚类分析法相结合,可将含有和不含有三聚氰胺的牛奶样品有效分类;结合光谱预处理和波长选择及模型优化方法建立的检测三聚氰胺的近红外定量分析模型具有较好的稳定性和预测能力.结果表明,近红外光谱分析是一种快速、方便和环保的检测乳制品中三聚氰胺的新方法.  相似文献   

8.
为了评估微型近红外光谱仪应用于现场水果糖度检测的可行性, 采用粒子群算法结合反向传播(BP)神经网络建立了苹果糖度的无损高精度快速检测方法, 研究了微型近红外光谱仪NIRscan以单波长和阿达玛变换两种测量模式获得的光谱数据, 应用多种不同的数据预处理方法和多元线性回归、偏最小二乘法、粒子群算法(PSO)、BP神经网络等算法建立分析模型。结果表明, 以阿达玛变换工作模式测得的光谱数据更好, 以1阶导数结合Savizky-Golay平滑算法作数据预处理, 应用PSO结合BP神经网络建立的苹果糖度预测模型具有更高的预测精度, 预测相关系数和均方根误差分别为0.9911和0.1502。该微型近红外光谱仪NIRscan用于苹果糖度的现场快速和高精度无损检测具有可行性。  相似文献   

9.
拉曼光谱能够反映生物组织的分子结构变化,可用于舌鳞癌组织检测。然而,现有方法仅能够鉴别舌鳞癌组织属性,判断组织是否发生癌变,无法定位舌鳞癌组织拉曼光谱的重要谱带区域。因此,提出一种基于深度学习的舌鳞癌组织拉曼光谱重要谱带区域分割方法。首先,利用光纤拉曼光谱采集设备采集22位病人44块肿瘤组织的拉曼光谱数据,对数据进行预处理、标注,并分为训练集和测试集;然后,建立谱带区域深度卷积神经网络模型,该模型包括三个基本模块,即拉曼光谱特征提取网络、重要谱带推荐网络以及重要谱带回归网络。其中拉曼光谱特征提取网络用于提取舌鳞癌组织光谱特征,重要谱带推荐网络和重要谱带回归网络用于分割舌鳞癌组织光谱的重要谱带区域。实验结果显示,在交并比为0.7的判断标准下,所提方法对舌鳞癌组织重要谱带分割的平均精度为99%。  相似文献   

10.
化学品自动鉴别分类对于其安全监管十分重要,本文研究了利用近红外光谱检测技术实现化学品自动检测分类的方法。首先,在近红外光谱仪器及光源基础上,研究了几种常见化学品的光谱特征,然后,结合光谱特征提取与概率统计分析中的贝叶斯方法,研究自动鉴别分类方法,并通过验证了该方法自动分类鉴别准确性。本文所研究的方法为实现化学品的在线快速检测提供了参考,具有比较重要的应用价值。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号