应用3维同步荧光光谱测定胭脂红浓度

为了测定混合色素溶液中胭脂红的浓度,采用归一化的方法对荧光光谱进行数据预处理,将处理后的光谱数据结合径向基神经网络,建立了对胭脂红含量的预测模型。结果表明,3维同步荧光光谱、普通3维荧光光谱预测结果的平均相对误差分别为2.86%,11.12%;对于混合色素溶液中单个色素浓度的测定,3维同步荧光光谱结合径向基神经网络效果较好。该研究为预测混合色素溶液中各色素浓度提供了帮助。     

三维同步荧光结合平行因子算法研究丹参粉的荧光特征

具有几十余种化学成分的丹参粉是典型的多组分物质,应用传统二维荧光光谱难以对其作定量分析。为了研究多组分共存的丹参粉水溶液的荧光特征,利用三维同步荧光光谱法结合平行因子分析法(PARAFAC)、分半信度法(split half method)、残差平方和(sum of squared error),解析光谱重叠严重的丹参粉水溶液荧光光谱。经上述方法分析确定丹参粉水溶液的平行因子模型组分数为4,其相应组分荧光特征为:第1组分荧光特征λ_Ex=470~480 nm,λ_Em=520~530 nm;第2组分荧光特征λ_Ex=400~410 nm,λ_Em=490~500 nm;第3组分荧光特征λ_Ex=370~380 nm,λ_Em=460~470 nm;第4组分荧光特征λ_Ex=560~570 nm,λ_Em=620~630 nm。其中第2组分的荧光特征可能是丹酚酸B的荧光特征。实验结果表明,在多组分共存且有较多干扰物质时,三维同步荧光结合平行因子算法可以简化光谱分析,较好地表征丹参的整体荧光特性。本研究为多组分共存的中药材分析提供了建议与帮助。     

三维同步荧光结合二阶校正算法研究三七的荧光特征

三七在现代中成药市场作为原料有着巨大的消耗 量,根源是其具有重要的药物价值,因此对三七的 研究具有着现实意义。但是三七含有几十余种化学成分,是典型的多组分物质,普通二维荧 光光谱对其难 以进行定量分析。本文应用FLS920荧光光谱仪测量了22个不同浓度的三七粉水溶液样本的三维同步荧光 光谱,结合二阶校正算法以及分半信度法(Split half Method)、核一致诊断算法(Core Consistency Diagnostic) 等分析确定三七粉水溶液的平行因子模型组分数为3。第一组分荧光特征峰区间λEx=380 nm, λEm=465 nm;第二组分荧光特征峰区间λEx=465 nm,λEm=515 nm;第三组分荧光特征峰区间 λEx=330 nm,λEm =415 nm。其第三组分荧光可能是人参 皂苷R_g1的荧光表现。实验发现,对于多组 分物质应用三维同步荧光光谱法结合二阶校正算法进行分析,可以去除冗余干扰信息,简化 光谱分析难度,从全局视角表达三七的整体荧光特性,为天然药物的分析提供建议与帮助。     

基于卷积神经网络和光丝诱导荧光光谱的NaCl气溶胶定量分析

盐气溶胶是大气污染监测的重要对象。使用基于高功率超快激光的光丝诱导荧光光谱(FIFS)技术可以实现大气气溶胶的远距离快速定量分析,该技术有望成为下一代激光雷达的核心技术。用NaCl气溶胶模拟大气气溶胶污染物,针对自吸收效应导致光强与物质质量浓度偏离线性关系的问题,提出基于一维卷积神经网络的NaCl气溶胶质量浓度预测模型,并将其与多元线性回归模型、偏最小二乘回归模型、BP传播神经网络模型和定标曲线模型进行了对比实验。在各质量浓度(0.33～6.61 mg/m³)NaCl气溶胶全波段光谱数据集和特征波段光谱数据集上的实验结果表明：所提一维卷积神经网络模型在特征波段光谱数据集上的预测准确率为1,在泛化预测实验中的准确率为0.87,优于其在全波段光谱数据集上的结果,同时也优于其他模型。该模型对自吸收效应下的非线性定量分析具有良好的准确性和鲁棒性,为FIFS技术应用于大气气溶胶质量浓度预测分析提供了可靠的定量分析技术。     

近红外光谱结合小波变换-径向基神经网络用于奶粉蛋白质与脂肪含量的测定

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.     

奶粉-三聚氰胺的荧光光谱特性研究

为了研究奶粉、三聚氰胺、奶粉-三聚氰胺混合水溶液的稳态荧光光谱和同步荧光光谱特征,采用280nm的激励光照射奶粉-水溶液时,能发射峰值位于330nm的荧光。利用恒波长同步荧光分析技术研究了该混合溶液的光谱特性,分别改变不同的波长差Δλ,当Δλ=60nm时,同步荧光强度达到最大;混合溶液中奶粉的浓度改变时,其同步荧光强度和浓度间满足线性关系。同时得到了奶粉和三聚氰胺混合溶液的同步荧光光谱,当Δλ=38nm时,奶粉同步荧光峰位位于283nm,三聚氰胺位于319nm,奶粉-三聚氰胺混合溶液中两个峰位均存在。结果表明,利用同步荧光分析技术可以较好地检验出奶粉中是否含有三聚氰胺。该研究能为三聚氰胺及其衍生物的物质特性研究提供参考,并为三聚氰胺的含量检测提供帮助。     

牛奶中三聚氰胺浓度测定的一种新方法

对三聚氰胺牛奶溶液在紫外光激发下的荧光光谱进行了测量,用小波变换(WT)处理荧光光谱,结合径向基函数神经网络(RBFNN),建立了检测牛奶中三聚氰胺浓度的模型。对6种三聚氰胺牛奶溶液样本的浓度进行检测,检测结果相对误差分别为1.19%、2.99%、1.06%、1.43%、2.12%和3.83%。实验结果表明,该方法能快捷、准确地测定三聚氰胺在牛奶中的含量。     

导数同步荧光光谱结合遗传优化算法测定鸭蛋蛋清中庆大霉素含量

为实现鸭蛋蛋清中庆大霉素(GM)残留含量的快速测定与检测模型精度的提高,应用遗传算法(GA)筛选导数同步荧光光谱特征波长,用遗传-支持向量回归(GA-SVR)建立鸭蛋蛋清中GM残留含量的预测模型。首先分析了样本的三维同步荧光光谱和确定了本实验研究的波长差Δλ为120nm;然后利用sym5小波的2层分解对一阶导数同步荧光光谱进行去噪处理,并利用GA筛选出了14个荧光特征波长;最后利用GA优化了SVR的径向基核函数(RBF)参数(c,g,p),进而比较了GA-SVR、PLS和MLR 3种预测模型的预测能力,研究表明,以GA-SVR模型的预测能力最强,其预测集的决定系数(R2)和均方根误差(RMSEP)分别为0.983 0和1.149 4mg/L。实验结果表明,GA能有效筛选出鸭蛋蛋清中GM的荧光特征波长和提高GA-SVR模型预测精度。     

几种人工合成色素的荧光光谱与拉曼光谱研究

应用荧光光谱仪及微拉曼光谱仪分别对几种常见的人工合成色素溶液的荧光光谱和拉曼光谱进行了实验研究。一方面,首次测量其不同浓度合成色素溶液的荧光光谱,讨论其谱线特性。另一方面,以有致癌性的合成色素苋菜红为例,应用拉曼光谱技术进行定性和定量检测,验证拉曼光谱对色素检测的可行性。为了提高探测灵敏度,以55nm的金纳米粒子溶胶为基底,在785nm激发光下对不同浓度的苋菜红溶液进行了表面增强拉曼光谱探测,探测到的最低浓度为10-17mol/L。分析结果为这种色素的合理利用及安全快速检测提供了有效的光谱实验依据,也为其它色素的检测提供了参考方法。     

几种人工合成色素的荧光光谱与拉曼光谱研究

应用荧光光谱仪及微拉曼光谱仪分别对几种常见人工合成色素溶液的荧光光谱和拉曼光谱进行了实验研究。一方面,首次测量其不同浓度合成色素溶液的荧光光谱,讨论其谱线特性。另一方面,以有致癌性的合成色素苋菜红为例,应用拉曼光谱技术进行定性和定量检测,验证拉曼光谱对色素检测的可行性。为了提高探测灵敏度,以55 nm的金纳米粒子溶胶为基底,在785 nm激发光下对不同浓度的苋菜红溶液进行了表面增强拉曼光谱探测,探测到的最低浓度为10~(-17)mol/L。分析结果为这种色素的合理利用及安全快速检测提供了有效的光谱实验依据,也为其它色素的检测提供了参考方法。     

基于径向基函数神经网络的模拟/混合电路故障诊断

径向基函数神经网络是一种前馈型神经网络,具有较强的函数逼近能力和分类能力,学习速度快等优点.本文采用幅值恒定的正弦信号源进行模拟电路的故障仿真,从频域提取输出信号波形的特征值建立故障字典,应用径向基函数神经网络的这些优点进行响应分析和故障诊断,能够实现快速故障诊断及定位,具有准确率高的特点.     

改进HHT变换和RBF神经网络识别两相流

针对电导波动信号的非线性非平稳特征以及EMD(empirical mode decomposition,经验模式分解)方法存在的模态混叠等不足,提出了一种基于EEMD(ensemble empirical mode decomposition,集合经验模式分解)的改进HHT(Hilbert-Huang transform,希尔伯特-黄变换)和RBF(radial basis function,径向基函数)神经网络相结合的垂直上升管气液两相流的流型识别方法。首先对电导波动信号进行EEMD分解,利用改进HHT对IMF(intrinsic mode functions,本质模态函数)作变换分析,然后将提取的IMF能量特征作为RBF神经网络的输入特征向量,从而实现对气液两相流流型的识别。实验研究表明:该方法能准确地对泡状流、泡状-段塞流、段塞流、段塞-混状流、以及混状流五种流型进行识别,且具有较高的识别率,同时对相关领域的研究也具有一定的参考价值。     

基于卷积神经网络的材质分类识别研究

目前,空间目标中约6%为正在工作的航天器,而约94%的空间目标为太空垃圾,严重干扰和限制了航天器发射、运行等正常的太空活动轨道,在有效清除空间碎片之前,必须对其进行有效识别。本文基于散射光谱,使用卷积神经网络对空间碎片四种材质进行分类识别,并与BP神经网络的识别结果分析比较。鉴于试验所得的材质的原始光谱信噪比低、特征信息弱等特点,需要对光谱信号进行预处理包括去噪、BRDF计算和归一化处理。然后各取四种材质的200帧样本数据进行训练,另各取50帧数据预测,结果表明：卷积神经网络的总体精度比BP神经网络低2%,耗时少101 s;而增加训练样本数据量达到每个材质各500帧时,卷积神经网络的总体精度仅比BP神经网络低0.05%,耗时则少了891 s,卷积神经网络极大的体现了其时间的优越性。该方法对大数据量的空间碎片材质的分类,具有较大的实用性和借鉴意义。     

基于模型不确定逼近的RBF网络机器人自适应控制

利用RBF网络能以任意精度逼近任意的连续函数的特点,设计一种基于模型不确定逼近RBF网络机器人的自适应控制器。采用RBF网络可以大大加快学习速度,并避免局部极小问题,适合于实时控制要求。仿真结果表明,该控制算法具有较强的鲁棒性和较好的跟踪性。     

基于改进的径向基函数神经网络的辐射源算法研究

多传感器数据融合系统中辐射源识别技术占有重要的位置。本文结合改进的径向基网络给出了辐射源算法的实现结构。结合辐射源预分的数据特点对径向基中高斯核函数进行了修改,使得在不对处理样本初始化的条件下仍有很好的预分效果,预分后采用模糊匹配的方法,完成辐射源的识别。     

RADAR TARGET RECOGNITION BASED ON NEURAL NETWORK

The problem of radar target recognition using range profiles is investigated in this paper, based on a Radial Basis Function Network(RBFN). A preprocessing method is proposed, which performs amplitude average of the range profiles to obtain more stable patterns. After pointing out the limitedness of traditional empirical formula, this paper also gives a method of estimating the shape parameter a of a Gaussian kernel function according-to spatial distribution of the training samples. It is shown that the method proposed in this paper offers promise for target recognition, from both the theoretical analysis and the experimental results of rotating platform imaging based on data acquired in a microwave anechoic chamber.     

基于VMPSO-RBF神经网络的话务量预测

为了更快速、准确地预测话务量,提出了速度变异的粒子群算法（VMPSO）,并与RBF算法相结合,形成速度变异的粒子群—RBF（VMPSO-RBF）神经网络算法,并且来训练神经网络,从而优化了神经网络的参数,最后对移动话务量进行预测。与RBF神经网络方法和PSO-RBF神经网络方法相比较,该文提出的方法预测精度更高,收敛速...     

一种基于L-M算法的组合神经网络模糊控制器

提出了一种基于L-M算法的神经网络模糊控制器。用两个相同的三层前向神经网络①和②来生成E和EC的隶属度,用三层前向神经网络③来实现模糊控制规则并生成控制输出,经过研究和对比选择了对于这3个网络来说最好的训练算法Levenberg-Marquardt算法。仿真结果表明了该控制器极好的控制性能。