专利算法在白酒酒精度近红外光谱分析模型转移中的应用

研究了用专利算法(Shenk's patented algorithm)解决白酒酒精度近红外光谱分析模型应用中的模型转移问题,建立了最佳的数学校正模型和光谱转移参数.讨论了Shenk's算法中的标样数及窗口大小对模型转移结果的影响.实验结果表明:验证集光谱经Shenk's算法模型转移后的预测结果比转移前有明显的改善,预测相对误差小于5%,这对近红外光谱模型的共享具有实际意义.     

基于相似性度量优化的SIFT图像匹配算法

SIFT算法具有很好的尺度、旋转及光照不变性,因此被广泛应用在计算机视觉的诸多领域.但因其算法复杂、计算时间长,导致实时性不好.在研究SIFT特征描述符生成及匹配过程的基础上,提出一种在匹配过程中降低相似性度量计算时间、提高匹配效率的方法.该方法以棋盘距离和街区距离的线性组合替代欧氏距离来度量特征描述符之间的相似性.实验结果表明:该方法在保证SIFT算法鲁棒性的同时,可以降低匹配时间复杂度.     

基于形状的时间序列相似性度量及模式发现算法

针对目前时间序列模式发现中使用的时间序列相似性度量易受尺度(scale)和平移的影响,不适应基于形状的时间序列模式发现,本文提出了一种重标和平移不变的时间序列相似性度量:Sh 度量,给出度量的性质及其证明。同时提出了基于Sh度量的时间序列形状模式发现算法,并对算法的有限次迭代终止性和时间复杂性进行了证明。论文最后通过对人工数据和太阳黑子数据的实验证明了本文提出的Sh度量及基于形状的时间序列模式发现算法的有效性。     

基于相关输出相似性度量的目标识别算法

为了提高光学联合变换相关器(JTC)的目标识别能力,基于相似性度量原理,提出了一种新颖的相关输出图像数字处理算法。实验结果表明,该算法能够准确地识别旋转畸变-4°到+10°及缩放比例畸变70%到140%范围内的待识别目标,极大地提高了光学联合变换相关器的畸变不变容忍度。     

采用近红外光谱技术检测牛奶中脂肪、蛋白质及乳糖含量

利用近红外(NIR)漫反射光谱(1100～1700nm)快速测量牛奶中脂肪、蛋白质和乳糖的含量。采用偏最小二乘方(PLS)回归．建立了测量光谱与牛奶主要成分浓度之间的校正模型,并对其预测重复性进行了研究;进而探讨了非线性校正方法径向基函数网络(RBFN)的可行性,并与PLS线性校正模型进行了对比;探讨了如何提高PLS校正模型预测精度的相关问题。     

基于骨架树的线性骨架拓扑相似性度量算法

将骨架映射到一种骨架树结构中,树的层次和节点间的连接关系反映了骨架的拓扑特性;构造骨架树邻接矩阵并给出拓扑标记向量的定义,用拓扑标记向量之差的二范数作为两个骨架树匹配节点对的距离;将骨架的拓扑距离函数定义为骨架树的匹配距离,即建立最佳匹配关系的节点对距离之和。给出了一种用骨架树进行线性骨架拓扑相似性度量的算法,在计算复杂度和时间复杂度较低的情况下,对一般二维图形取得了较好的实验结果。     

基于形态的时间序列相似性度量研究

时间序列重新描述和相似性度量是时间序列数据挖掘的研究基础,对提高挖掘任务的效率和准确性至关重要。该文提出了一种新的基于形态的时间序列符号描述,并给出相应的距离公式,以度量时间序列的相似性。该方法直观简洁,对数据的平移、伸缩不敏感,能够反映序列趋势变化的程度、去除噪声的影响,满足时间多分辨率要求。仿真结果表明,该方法具有较好的聚类性能,可以在不同分辨率下有效度量时间序列的形态相似性。     

两批次番茄炒蛋蛋白质近红外光谱检测模型的维护方法

为解决光谱数据差异导致模型不稳定的问题,研究了不同批次中式菜肴营养素含量预测模型的传递方法。以间隔3个月制作的番茄炒蛋样本为例,采集光谱数据并利用理化方法测定蛋白质含量(每批次120个样本);选择预测效果较好的第二批次模型作为主模型,将分段直接标准化(Piecewise Direct Standardization, PDS)算法、模型更新(Model Updating, MP)和斜率/截距(Slope/Bias, S/B)修正法联合(PDS-MP-S/B)用于菜肴类模型传递,分析不同PDS窗口数和标准集数对预测结果的影响。当PDS窗口数为11且标准集数为100时,PDS-MP-S/B算法对蛋白质含量的预测结果明显优于无模型传递和单独使用3种算法时,预测模型的预测集决定系数R2(Pred)为0.9628,相对预测偏差(Relative Prediction Deviation, RPD)为5.6731,预测均方根误差(Root Mean Square Error of Prediction, RMSEP)为0.3157。从光谱、模型、结果三个方面实现了模型传递,提高了模型的通用性,减少了建模成本,为中式菜肴的快检提供了理论支持。     

苹果近红外光谱的预处理

原始近红外光谱数据含有大量的噪声信号和较大的数据量,所以在进行光谱数据分析之前对光谱数据进行预处理是非常必要的。近红外光谱数据的预处理主要有两个任务,一是降噪,提高模型的稳健性和预测结果的准确性;二是数据压缩,以便于数据的存储,提高建模速度。传统的近红外光谱数据预处理方法各有局限,很难在这两方面都得到令人满意的效果。将小波分析用于苹果近红外光谱数据的预处理,并选取峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)和归一化相关系数(Normalized Correlation, NC)作为评价指标。与常用的Savitzky-Golay平滑滤波和多元散射校正相比,小波方法不仅能有效地实现数据压缩,而且在噪声去除和光谱细节保持等方面都具有优势。}     

基于近红外光谱技术的脐橙快速无损检测

以信丰脐橙为对象,研究基于近红外光谱技术的脐橙品质无损检测方法。利用近红外光谱技术采集脐橙的光谱信息,将采集到的光谱信息通过加权平均值的方差处理获得测量结果,然后运用偏最小二乘法建立脐橙内部有机物成分与特征光谱信息之间的耦合关系实现糖度检测。实验结果表明,近红外透射光谱技术可以作为一种准确、可靠、无损的检测方法,用于检测信丰脐橙内部的糖度指标。     

基于近红外光谱技术的猪肉品质检测应用研究

为研究一种快速有效的猪肉质量检测方法,解决传统检验方法耗时、成本高等问题,从市场上收集了109组猪肉样品,通过理化方法将其区分为健康猪肉和病死猪肉。使用FT-NIR光谱仪采集了样品的光谱,并对光谱进行去噪和降维处理。结果显示,光谱数据经过标准正态变换,结合多元散射校正处理和傅里叶变换降维后,建立了基于支持向量机的分类模型,5-折交叉验证准确率达到94.5%。结果表明,利用该方法可以很好地进行不同品质猪肉样品的分类,为用近红外光谱技术检测猪肉质量提供了依据和基础。     

一种基于EMD的文档语义相似性度量

针对基于EMD(Earth Mover's Distance)的文档语义相似性算法不满足度量公理因而难以在信息检索与数据挖掘中推广应用的问题,该文提出了一种新的基于EMD的文档语义相似性度量--Mdss EMD(Metric fordocument semantic similarity based EMD).首先在分析EMD及现有改进方法缺陷的基础上,给出了文档宽度、虚拟项的概念;随后通过增加虚拟项来对齐文档矢量的总权值,使所有度量公理得到满足;最后,为提高该度量的适应能力及处理速度,还实现了虚拟项相似距离的弹性设计并对EMD算法进行了简化.该方法把EMD扩展到度量空间中来,很大程度上提高了EMD的索引能力与精度,初步实验表明,Mdss EMD的整体性能优于原EMD及现有其它类似方法.     

基于评分区间相似性的协同过滤推荐算法

研究协同过滤推荐系统处理大规模稀疏评价数据的精度问题,针对目前余弦相似性处理极稀疏的用户评价矩阵不能获取满意推荐质量,且处理大规模推荐数据时存在性能缺陷的情况,提出基于评分区间相似性的协同过滤推荐算法.将用户评价的数值范围进行定性划分,以项目在各评价区间上的得分建模项目质量,以用户在各评价区间内的评分建模用户评分取向.使用余弦相似性度量方法衡量用户和项目间的相似程度,进而确定最近邻居.此方法的实现过程降低了稀疏性对最近邻发现的影响,且算法具有快速处理大规模评价数据的能力.使用标准的MovieLens数据集,测试提出的推荐算法,实验结果表明,本算法相比传统的最近邻推荐算法具有更好的推荐精度.     

基于改进KNN算法在近红外光谱中的模式识别研究

针对近红外光谱数据特征变量个数远大于样本数以及光谱点之间存在强相关的特点,通过主成分分析压缩光谱信息抽提独立的特征变量,在最佳主成分个数下计算各样本到不同类中心的马氏距离,进而统计整体的预测正确率。文中采用改进的KNN算法对四种牌号的卷烟近红外光谱数据进行了类别预测,在明显改进效率的同时,获得了更为准确的预测结果。     

一种基于离散Fréchet距离的磁场相似性度量方法

随着磁场模拟技术的发展,多种磁源能够对目标磁场进行精细化的模拟,传统的磁场判定方法难以对其相似情况进行度量.针对此问题,提出了一种基于离散Fréchet距离的磁场相似性度量特征值.根据磁场曲线的特点,首先改进了Fréchet方法中离散点间的距离评价指标,并提出了能够度量横坐标相似情况且消除目标速度不同的影响的参数,然后得到磁场相似性度量特征值,最后通过实例验证了其可行性.相对于传统方法,该特征值能够对更加相近的磁场曲线的相似情况进行评价.     

基于协同神经网络的仿射不变性检索相似性度量方法

根据协同神经网络 ,提出了一种新的控制参数———序矢量 ,并着重研究了其在图像检索方面的相关性质 .在此基础上 ,针对商标图像检索 ,提出了一种高效的基于元素的仿射不变性度量方法 .实验表明 ,该检索算法抗噪、抗缺损能力强 ,同时对于平移、旋转、缩放具有不变性 .     

基于特征子图的异构信息网络节点相似性度量

为解决异构信息网络相似性度量的问题,提出了基于节点特征子图的节点相似性度量算法,通过节点特征子图的最大公共子图与最小公共超图之间的差异性,进行节点间的相似性度量.该算法以图理论为基础,根据连边的不同类型设定不同权值,在考虑节点信息相似的同时,加入节点在网络中的结构信息,最大程度地利用了异构信息网络所富含的信息.实验结果表明,提出的算法具有较好的性能和有效性.