基于无信息变量消除法和连续投影算法的可见-近红外光谱技术白虾种分类方法研究

应用无信息变量消除法结合连续投影算法对可见-近红外光谱区进行有效波长的选择,选择后的波长作为输入变量建立最小二乘-支持向量机模型,对白虾属中三种典型种,脊尾白虾、秀丽白虾和东方白虾进行鉴别分类.实验采用Kennard-Stone算法选取150个样本作为建模集,50个样本作为预测集,通过UVE-SPA优选了数值分别为392、431、517、551、595、627、676、734、760、861、943和1018 nm的12个波长为LS-SVM的输入变量,建立了白虾种分类模型.该模型对50个预测集样本检验的准确率达到了92.00%.结果表明,采用可见-近红外光谱对白虾种进行鉴别是可行的,UVE-SPA能够有效地进行波长选择,使LS-SVM模型获得最优的分类结果.     

基于LS-SVM的红外光谱技术在奶粉脂肪含量无损检测中的应用

脂肪是奶粉中重要的组成部分,实现对奶粉中脂肪含量的快速、无损检测十分重要,为此研究了400～6666cm-1范围的红外光谱技术对不同品种奶粉的脂肪含量的无损检测.采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对光谱透射率值和脂肪含量值进行建模.模型在全红外波段范围对样本脂肪含量预测得到了较好的结果,绝对系数(R2p)达到0.9796,预测误差均方根(RMSEP)为0.8367.预测结果要优于BP人工神经网络(Back Propagation Neural Networks, BP-NN).说明红外光谱技术能够实现奶粉脂肪含量的无损检测,检测过程比化学检测方法简单快速,操作性强.文章同时还研究了分别基于中红外光谱范围和近红外光谱范围的建模.模型预测结果显示分别基于中红外光谱和近红外光谱区域的模型预测效果都比全波段建模略差.本研究为今后奶粉脂肪含量快速无损检测仪器的开发奠定了理论基础.     

基于中红外光谱的甲醇/乙醇柴油鉴别与含量测定方法分析北大核心CSCD

为实现对醇类柴油的鉴别和含量的测定,在实验室制备了甲醇柴油和乙醇柴油。利用主成分分析方法将甲醇柴油和乙醇柴油分成两类,利用中红外光谱法对光谱数据进行平滑、基线校正、多元散射校正和归一化,得到预处理光谱图,使用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型预测甲醇柴油的甲醇含量和乙醇柴油的乙醇含量,其模型误判率低于7.1%。结果表明,甲醇柴油甲醇含量LSSVM模型预测集相关系数和预测集均方误差分别为0.9791和1.7201;乙醇柴油乙醇含量LSSVM模型预测集相关系数和预测集均方误差分别为0.9802和2.9563。实验的结果表明最小二乘支持向量机模型能够预测甲醇乙醇柴油中的甲醇和乙醇含量,且是一种很有前途的方法。     

运用荧光光谱特征参量识别五粮液白酒

为了研究荧光光谱技术在白酒检测、识别中的应用,对五粮液和用于比对的茅台醇、高沟等一些常见白酒的荧光光谱进行了检测,得到了3维荧光光谱图,发现五粮液与其中大部分白酒的3维荧光光谱有显著不同,但与同属浓香型白酒的茅台醇有较大相似之处.为识别出五粮液,首先提取出表征白酒荧光光谱的特征参量,再借助最小二乘支持向量机对其进行分类...     

基于蒙特卡罗无信息变量消除的烟气指标预测

使用近红外光谱(NIRS)分析方法对烟叶的CO、烟碱、焦油含量进行无损快速定量分析,可以提高分析方法的预测精度,消除无信息建模变量对模型稳定性的影响。在此以烟叶为研究对象,利用蒙特卡罗无信息变量消除方法(MC-UVE)对烟叶的近红外光谱进行了波段点的筛选,并利用筛选出的波段建立PLS校正模型。结果表明利用蒙特卡罗无信息变量消除方法可以有效选择建模变量,既克服了复杂样品各信息区间对PLS建模贡献率不一样的问题,又能提高模型的稳定性和多元校正的预测精度。     

基于可见-近红外光谱技术的润滑油酸值无损检测方法研究

研究了基于可见-近红外光谱技术的润滑油酸值无损检测方法.获得了润滑油在475～975 nm范围内的可见-近红外光谱.采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立可见-近红外光谱检测模型,并通过将无信息变量消除算法(UVE)与连续投影算法(SPA)相结合进行光谱有效波长选取.通过UVE-SPA法进行变量选择计算,最终将原始...     

基于PAU-LSSVM模型融合多特征变量的电力负荷预测

为了有效地提高电力负荷的预测精度,应对电力负荷的海量数据,同时兼顾负荷数据时序性和非线性,提出了一种基于PAU-LSSVM模型融合多特征变量的电力负荷预测方法。首先,基于偏最小二乘法（PLS）分析影响负荷变量间的相关性,提取影响负荷变化的特征变量。然后,根据特征变量的实时变化特征对LSSVM的模型参数进行自适应更新,建立了PAU-LSSVM负荷预测模型,并与其他深度学习方法建立的负荷预测模型进行对比。结果表明,PLS能够辨识出关键影响变量,降低训练样本矩阵维数,所提PAU-LSSVM模型能够随着工况迁移准确地预测负荷,具有较高泛化能力和工程应用价值。     

LSSVM在酒类近红外光谱检测中的应用

介绍了最小二乘支持向量机及光谱检测的基本理论,利用最小二乘支持向量机建立了光谱校正模型,对各种白酒进行了实验模拟,测量其酒精度的数值。得到的结果显示最小二乘支持向量机算法比其它算法,如主成份分析、偏最小二乘法等方法的精度更高。     

基于SVM的电力线定位的研究

一些大家被所熟知的基于TOA,TDOA,AOA,RSSI等室内定位的方法已经被研究了多年,虽然有些难点还未能攻克,但已经钻研得比较成熟了,而电力线高速数据通信技术是一个正在发展中的崭新学科,可以尝试将其与室内定位结合起来作为一个新兴的领域,开启室内定位的另一个新的天地。本研究将根据现有的电力线通讯技术为基础,提出基于电力线的室内定位技术,并对其进行了较深入、系统的研究,并针对定位准确度、移动设备环境影响方面存在的问题,采用人工智能和数据挖掘理论,提出了相应的解决方案。通过算法比较和实验分析,证明了方案的有效性和可行性。从支持向量机方法入手,安装支持向量机相关的插件,对样本信号强度数据进行分类和预测,并比较一般支持向量机和最小二乘向量机的分类预测效果,结果表明,最小二乘向量机的效果较好。     

磁场约束提高LIBS定量分析精度研究

对磁约束下激光诱导击穿光谱技术定量分析精度及检出限进行了专门研究。本文将磁场约束应用于LIBS技术中,选择Ni II 221.648 nm为镍元素分析线,Fe II 258.588 nm为内标元素谱线,利用标准不锈钢光谱样品303,304,316,321,347结合内标法进行不锈钢中Ni元素定标曲线拟合,用310样品光谱进行定标曲线精度分析及检出限分析。实验结果表明,磁场约束可以有效增强等离子体光谱强度,磁约束下内标法得到的定标曲线拟合系数更高,且310样品检测浓度较LIBS技术更为准确,Ni元素的探测下限降低了1.7倍。     

基于BP神经网络对汽油辛烷值损失预测模型的构建

汽油燃烧尾气中含有的硫、烯烃等混合物对环境造成了极大的污染,但企业脱硫降烯的过程也会降低代表企业利润的辛烷值含量.通过数据关联或机理建模,可以刻画化工过程与辛烷值含量的关系,为解决传统的数据关联模型中变量相对较少、机理建模对原料的分析要求高、对过程优化的响应不及时等问题,本文利用Matlab软件,基于粒子群优化算法,通...     

基于随机森林的汽油精制过程中辛烷值损失模型

目前,随着汽车尾气排放污染日趋严重,汽油质量标准日益严格,中国大力发展以催化裂化为核心的重油轻质化工艺技术,对汽油进行精制处理,实现汽油清洁化.在实现汽油清洁化的过程中,会不可避免地降低辛烷值(RON),亦会同时出现较大损失值单位,无疑给企业增加了生产成本,减少了收益.为此,本文通过建立基于随机森林的汽油精制过程中RO...     

Investigations of strength of copper-bonded wafers with several quantitative and qualitative tests

The strengths of Cu-bonded wafers with respect to different bonding temperatures and bonding durations by quantitative and qualitative approaches were reviewed and investigated. These investigations include the mechanical dicing test, the tape test, the pull test, and the push test. For all test results, the strength of Cu-bonded wafers increases with increases in bonding duration or bonding temperature. Thermal anneal after bonding improved the bonding strength only at the high bonding temperature and not at the low temperature.     

Latency-rate servers: a general model for analysis of trafficscheduling algorithms

We develop a general model, called latency-rate servers (ℒℛ servers), for the analysis of traffic scheduling algorithms in broadband packet networks. The behavior of an ℒℛ server is determined by two parameters-the latency and the allocated rate. Several well-known scheduling algorithms, such as weighted fair queueing, virtualclock, self-clocked fair queueing, weighted round robin, and deficit round robin, belong to the class of ℒℛ servers. We derive tight upper bounds on the end-to-end delay, internal burstiness, and buffer requirements of individual sessions in an arbitrary network of ℒℛ servers in terms of the latencies of the individual schedulers in the network, when the session traffic is shaped by a token bucket. The theory of ℒℛ servers enables computation of tight upper bounds on end-to-end delay and buffer requirements in a heterogeneous network, where individual servers may support different scheduling architectures and under different traffic models     

网络攻击测试通用平台模型研究

为了满足未来网络信息对抗的需要,本文提出和实现了一种分布式自组网攻击测试通 用平台模型,采用树形网络拓扑和混合型P2P网络拓扑,将网络组建技术与网络攻击技术结合起来。 整个平台具有很高的灵活度,改变了目前网络信息对抗中缺乏有效攻击测试平台的现状。     

Diversity analysis for frequency-selective MIMO-OFDM systems with general spatial and temporal correlation model

In this paper, the effect of a general spatial and temporal fading correlation structure on the performance of coded multiple-input multiple-output (MIMO)-orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) systems is studied. The analysis handles an arbitrary joint transmit-receive spatial correlation model, including the non-Kronecker model. An upper bound on the maximum achievable diversity order for frequency-selective MIMO-OFDM systems with general temporal and spatial correlation is derived. Furthermore, a space-time-frequency code design that can achieve the upper bound for any arbitrarily correlated channel scenario is provided. The general framework of the analysis includes space-frequency (SF)-coded systems as a special case. For the SF-coded MIMO-OFDM system, it is shown that any SF code designed to achieve full diversity in the independent fading channel can achieve full diversity in an arbitrary spatially correlated channel. The derived analytical results are consistent with those in the existing literature for special correlation structures. Extensive simulation results are provided to confirm the theoretical analysis.     

ATM网上一种简单通用的业务模型

对于ＡＴＭ网,业务建模是一个很重要的问题。鉴于ＡＴＭ网上的业务特性的多样性,而目前所在的各种业务模型在反映业务统计特性这一方面都有自己的适用范围。为此,本文提出了一种新的简单的业务模型。该模型的输出不但可以满足任意的边缘概率分布,而且其相关性也可长可短,因此,该模型更具有普遍适用性。通过仿真实验,我们对本文所给的业务模型加以了验证。     

纳米金颗粒提高LIBS定量分析精度研究

在纳米金颗粒作用下对激光诱导击穿光谱技术(laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)定量分析精度与检出限进行了一定的研究。LIBS在纳米金颗粒作用下,以Ni II 221.648 nm、Fe II 258.588 nm分别为分析谱线和内标元素谱线,利用标准样品不锈钢303,304,316,321,347进行定标拟合,用不锈钢310样品谱线进行精度及检出限分析。结果显示,纳米金颗粒可有效增强光谱强度,使定标曲线拟合系数得到明显提高,而且不锈钢310样品检测浓度更为准确,Ni元素的探测下限降低了1.98倍。