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基于可见/近红外反射光谱的稻米品种与真伪鉴别 总被引:8,自引:0,他引:8
利用可见/近红外光谱技术对市场上5种稻米进行了鉴别.以ASD FieldSpec3地物光谱仪采集了5种稻米的光谱数据,各获取35个样本,随机分成训练集(150份)和检验集(25份),并分别采取全波段与特征波段(400~500nm、910~1400nm与1940~2300nm)两种方法建立模型进行分析.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个主成分数据作为BP人工神经网络(BP-ANN)的输入变量,稻米品种作为输出变量,建立3层BP-ANN鉴别模型.利用25个未知样对模型进行检验,结果表明两类模型预测准确率均高达100%,其中特征波段模型比全波段模型具有更高的预测精度,说明利用可见/近红外技术结合PCA-BP神经网络分析法进行稻米品种与真伪的快速、无损鉴别是可行的,且提取特征波段是优化模型的有效方法之一. 相似文献
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超细粉煤灰(UFA)高强混凝土(HPC)属于绿色建筑材料,有利于建筑工程安全与环境保护。因此,制备了UFA取代率为0、8%、16%、24%、32%、40%的HPC试件,测试了试件的坍落度、干缩度、抗压强度、抗折强度和抗拉强度、结构抗力和重要性系数,分析了工作性能、干缩性能、力学性能和结构安全性能随UFA取代率的变化规律,找出了最佳UFA取代率。结果表明:HPC的坍落度在UFA取代率为32%时最大;HPC的干缩率在UFA取代率为40%最小,仅为无UFA掺加的66.4%;当UFA取代率为24%~32%时,高性能混凝土的后期抗压强度、抗折强度以及抗拉强度最大;对于早期就需要承载较大荷载的高性能混凝土结构,UFA取代率不宜超过24%。 相似文献
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