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农产品近红外光谱分析中的多模型共识方法研究被引量：1: 2013年; 基于多模型共识的基本思路结合近红外光谱,建立了多模型共识偏最小二乘回归方法(cPLS),从训练集随机取样建立一系列偏最小二乘回归模型(PLS),选取其中性能较好的部分模型作为成员模型,并用这些成员模型预测未知样品。将cPLS用于玉米中湿度、淀粉、蛋白质及油分含量的近红外光谱定量预测。结果 PLS对独立测试集中4种组分进行50次重复预测的平均预测误差均方根分别为0.020 7、0.268 6、0.122 0和0.070 6,预测误差均方根的标准偏差分别为4.753 0×10-3、0.054 8、0.023 0和0.014 9;而cPLS重复50次预测的平均预测误差均方根分别为0.016 0、0.167 8、0.116 6和0.044 1,预测误差均方根的标准偏差分别为2.735 0×10-4、0.002 5、0.003 0和7.683 0×10-4。可见,cPLS所建立的模型更加稳健可靠,预测的准确性也明显提高。; 张明锦李廷军; 关键词：农产品近红外光谱

集成变量选择方法用于近红外光谱定量分析被引量：1: 2014年; 本文建立了一种集成变量筛选方法,并用于玉米油分和蛋白质近红外光谱分析中的波长筛选。以光谱纯度值及回归系数构建变量重要性的评价指标w,将所有波长按w值大小排序后,用偏最小二乘交互检验按前向选择法选择最佳变量子集。最终从700个波长变量中分别选择了30和20个特征波长分别用于油分及蛋白质校正模型的构建,对独立测试集中样品油分和蛋白质预测的相关系数(R)、预测误差均方根(RMSEP)、平均相对误差(MRE)分别为0.9814、0.0329、0.714%和0.9887、0.0811、0.738%。而全谱变量建模对油分及蛋白质预测的R、RMSEP、MRE分别为0.9351、0.0606、1.474%及0.9709、0.1314、I.246%。可见该方法可有效地减少建模的变量数,提高预测精度。; 张世芝张明锦; 关键词：近红外光谱

紫外光谱结合正交试验设计同时测定水中苯系物: 2019年; 利用正交试验设计,以光谱预处理、特征筛选及多元校正方法为考察因素,每个因素的4种不同方法为水平,确定了水中3种苯系物(苯酚、苯胺及苯甲酸)紫外光谱数据的最佳分析方法,从而建立了其定量校正模型。对于苯酚、苯胺及苯甲酸,其光谱预处理、特征筛选及多元校正分别采用一阶导数+无信息变量消除法(UVE)+偏最小二乘回归(PLSR),Savitzky-Golay平滑+变量结合种群分析法(VCPA)+PLSR,Savitzky-Golay平滑+移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)+PLSR。在独立测试集上3组分的预测误差均方根(RMSEP)分别为0.8094、0.7963和0.9454。水样加标回收实验的回收率为97.79%~103.84%,相对标准偏差(RSD)小于3%。该方法可作为一种同时测定水中苯系物的简便有效方法。; 李亚楠张世芝张明锦; 关键词：紫外光谱正交试验设计苯系物

基于SVM的嵌入式特征基因选择方法研究被引量：1: 2016年; 特征基因的选择是基因表达谱数据挖掘的关键问题。文章构建了一种基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的嵌入式特征基因选择方法,首先通过Monte Carlo采样方法构建多个数据子集,并利用各子集上建立的线性SVM模型对变量排序;然后对所有变量排序进行整合,最后按后向特征剔除方法进行特征选择。将该方法用于急性白血病和前列腺癌两组数据的分析,结果分别从两数据集中选择了7个和10个特征基因,所选特征对独立测试集的进行识别的AUC分别为0.9867和0.9796。说明本方法选择的特征基因分类精度高,且具有良好的稳定性,因此该方法是一种有效的肿瘤特征基因选择方法。; 张世芝张明锦; 关键词：基因表达谱支持向量机

纳米二氧化锰的低温水热制备及其吸附性能被引量：6: 2015年; 以高锰酸钾为锰源,尿素为还原剂,采用乙醇/水混合溶剂热法制备了无定型纳米二氧化锰,采用XRD,SEM,FT-IR,TG-DSC等技术对合成产物进行了表征,并研究了其对亚甲基蓝的吸附性能。结果表明:制备产物为无定型δ-二氧化锰,具有片层结构,对亚甲基蓝具有较高的吸附效果,最大吸附量可达176.8 mg/g;吸附过程符合Langmuir和Freundlich吸附等温模型及准二级动力学方程。; 史丹丹许乃才; 关键词：二氧化锰水热反应亚甲基蓝动力学

共识独立成分回归结合紫外光谱用于多组分同时测定: 2013年; 将独立成分分析用于紫外光谱定量分析,结合多模型共识的基本思想,建立了共识独立成分回归方法。从训练集随机取样建立一系列独立成分回归模型,选取其中性能较好的部分模型作为成员模型,并用这些成员模型预测未知样品。用该方法对苯甲酸、苯胺及苯酚3组分水溶液的紫外光谱进行分析,并与单模型偏最小二乘法了进行比较。结果PLSR对独立测试集中3种组分进行50次重复预测的平均RMSEP分别为2.349,7.413和1.605,RMSEP的标准偏差分别为1.781,2.918和1.266;而本方法重复50次预测的平均RMSEP分别为1.633,3.390和1.496,RMSEP的标准偏差分别为6.642×10^(-3),6.573×10^(-2)和4.484×10^(-2)。可见,共识独立成分回归所建立的模型更加稳健和可靠,预测的准确性也明显提高。; 张明锦杨海亭鄂英子; 关键词：紫外光谱

紫外光谱结合偏最小二乘法用于水样中化学需氧量的测定被引量：2: 2019年; 结合紫外光谱法和化学计量学方法建立了水样中化学需氧量(COD)的测定方法。采集西宁市湟水河西钢桥至小峡段共42个样品,在190~400 nm波长范围内测定各样品的紫外光谱。用Monte Carlo采样法抽取70%的样本构成训练集,其余样本为独立测试集。分别考察了3种光谱预处理方法和4种特征筛选方法,最终确定COD分析方法为:采用SG-smoothing对光谱平滑后用无信息变量剔除法(UVE)筛选特征波长变量,最后用偏最小二乘法建立多元校正模型。结果在独立测试集上COD的预测误差均方根(RMSEP)为0.8084,相关系数为0.9924。紫外光谱法结合化学计量学方法可作为水样中COD测定的一种简洁、有用、快速的方法。; 张明锦李亚楠杨辉荆璟; 关键词：化学需氧量紫外光谱法化学计量学

基于数据分箱的CARS方法用于基因表达谱的特征筛选被引量：3: 2015年; 特征基因的选择是基因表达谱数据挖掘的关键问题。本文在CARS方法的基础上,提出了基于数据分箱的CARS方法用于特征基因选择。方法基本思路是对数据进行分箱,用CARS方法对各箱变量进行特征选择,所得的特征基因子集合并后再用CARS方法选择最佳特征基因;所选择的最佳特征基因利用支持向量机进行留一交叉检验。本方法在前列腺癌数据集上进行分析,最终选择了7个特征基因,这7个特征基因利用支持向量机进行留一交叉检验所得的样本识别准确率为99.02%。结果表明本方法选择的特征基因分类精度高,且具有良好的稳定性,说明该方法是一种有效的肿瘤特征基因选择方法。; 张明锦王明伟; 关键词：基因表达谱 CARS 支持向量机

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青海省自然科学基金(2012-Z-937Q)