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牛奶光学特性参数的单积分球法测量 总被引:1,自引:0,他引:1
设计了单积分球系统测量牛奶光学参数。系统采用自行没计的准直光路以使系统更好地符合逆倍增法(IAD)的模拟边界条件,采取双光路补偿及光源调制的方法以提高系统的测量精度及信噪比。测量得到了脱脂奶、部分脱脂奶和纯牛奶在632.8nm及1064nm处的光学特性参数.与漫射理论计算得到的光径向分布及漫反射系统测量的结果符合很好。 相似文献
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主动学习能够以更少的标注成本训练出更好的机器学习模型。 现有的 RD 算法与 QBC 算法的结合有效地解决了只考
虑单一标准的问题。 然而,RD 所基于的 K-means 聚类会将离群点也包括在内进而造成模型性能降低,而 QBC 则需要维护于多
个模型而间接返回样本的信息性. 针对上述问题,本文提出了一种基于自适应密度聚类的高斯过程回归(ADC-GPR)算法,通过
先聚类后直接利用不确定性进而高效选择样本。 该算法中的 ADC 聚类不仅对离群点鲁棒,还能根据数据集分布特性自适应聚
类,并为后续的 AL 提供了代表性样本点和其对应的簇,该方法在无监督选择时保证了代表性和多样性,在有监督选择时考虑
了信息性、代表性和多样性。 实验结果表明,在相同的抽样次数下将 ADC-GPR 算法与 RS、KS 以及 RD-GPR 算法相比,其平均
性能分别提升了 37. 3% 、8% 和 2. 8% ,ADC-GPR 算法的选择效率更高。 相似文献