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国家高技术研究发展计划(2009AA04Z123): 作品数：16 被引量：98H指数：7; 相关作者：戴连奎杜树新李林军阮华袁之报更多>>; 相关机构：浙江大学海南出入境检验检疫局浙江科技学院更多>>; 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>; 相关领域：理学自动化与计算机技术机械工程化学工程更多>>

基于高斯函数卷积的色散型拉曼光谱仪温度校正被引量：1: 2012年; 色散型拉曼光谱仪易受到温度影响,使测得的光谱重复性变差。针对这个问题,本研究提出了基于高斯函数卷积的温度校正方法。利用标准物质获得光谱仪在不同温度下的仪器响应函数,并以此构造高斯函数,通过卷积运算对温度造成的波数漂移以及分辨率变化进行校正。本方法直接基于拉曼谱分析,机理性强,且无需测量大量样本。利用苯作标准物质,对间二甲苯与汽油样本的拉曼光谱进行温度校正。结果表明,本方法能有效去除温度对色散型拉曼光谱仪的影响,使得不同温度下测得的光谱一致性显著提高。; 董学锋戴连奎; 关键词：拉曼光谱高斯函数温度校正

能量色散X射线荧光测硫仪特征峰波段选取: 2011年; 对能量色散X射线荧光测硫仪的硫特征峰波段以及背景峰波段的选取进行了研究。将该问题转换为能谱图的硫峰通道段和背景峰通道段的选取问题,并进一步转化为以准确度为目标函数的优化问题,以优化相关参数。为直观地考察各参数对准确度的影响,提出了三步法参数优化方案。相应的优化结果对测硫仪的特征峰等波段的选取具有重要的指导意义。; 应乐斌戴连奎郭晓明; 关键词：能量色散 X射线硫含量

基于平行因子算法的三维荧光光谱检测真菌毒素被引量：3: 2012年; 真菌毒素具有荧光特性,因此可以用三维荧光光谱分析方法来检测真菌毒素浓度。在检测过程中,通过去除瑞利散射、平滑等光谱预处理后,采用平行因子算法(PARAFAC)建立回归模型,并由该模型依据待测样本的三维荧光光谱数据计算出真菌毒素的浓度。对一组含有不同浓度真菌毒素B1的白酒样本进行实验,结果表明:针对三维荧光光谱数据,由于掺杂的干扰比较多,进行光谱预处理可以提高建模效果;采用三维的PARAFAC建模方法效果要比常规的二维建模方法好;由于PARAFAC对组分数很敏感,所以建模过程中选择适当的组分数对模型的效果影响比较大。; 李林军杜树新; 关键词：三维荧光光谱

基于支持张量机的多维光谱定量分析方法被引量：1: 2013年; 现代光谱仪器强大的多维光谱数据产生能力使得多维光谱数据定量分析方法成为迫切需要研究的课题。针对多维光谱定量分析中的多维光谱数据以张量模式表达的特点,研究了基于支持张量机的多维光谱定量分析方法。该方法保留了多维光谱数据所固有的结构信息及数据的内在相关性,减少了模型中的待定模型参数,也克服了平行因子法、多维偏最小二乘等方法中需要预估组分数的缺点。对水体中化学耗氧量和总有机碳的检测进行了实验检验。实验结果表明:与现有的多维光谱定量分析方法比较,本方法提高了校正模型性能,并且模型对需预先确定的参数C和ε的变化不敏感。; 杜树新李林军

支持向量机分类与回归联合建模方法及其在拉曼光谱分析中的应用被引量：13: 2010年; 多元校正分析模型的精度不仅依赖于模型的结构和参数,还很大程度上取决于训练样本的分布。实际过程中,训练样本通常呈现不均匀分布,导致基于全体样本的回归模型预测性能不理想。本文针对该问题提出了支持向量机分类与回归联合建模方法:首先使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器构建分类决策树,然后对每一类样本分别建立最小二乘支持向量机回归模型;对未知样本进行定量分析时,首先经过分类决策树分类,再根据分类信息选择相应的回归模型进行计算。针对汽油辛烷值拉曼光谱分析问题,基于全体样本建模的LS-SVM回归模型的标准预测误差为0.54,而采用本文方法所得的模型预测误差为0.22,大幅度地提高了分析精度。; 阮华戴连奎; 关键词：最小二乘支持向量机拉曼光谱汽油

基于谱峰分解的拉曼光谱定量分析方法被引量：9: 2012年; 目前用于拉曼光谱定量分析的方法,如PCA、PLS及SVM等算法需要较多的训练样本,且所建回归模型的外推性较差。间接硬建模(indirect hard modeling,IHM)是一种新型的光谱定量分析技术,适用于光谱的叠加及非线性变化情况,只需少量训练样本即可得到外推性较高的回归模型。但IHM方法需要已知混合物中所有常成分的光谱,这一条件在实际应用中较难达到。为此,提出了一种新的定量分析方法——直接硬建模算法(direct hard modeling,DHM)。新算法不需已知待测成分光谱,而是直接在混合物光谱中确定待测成分所对应的特征峰,然后利用特征峰面积与待测成分浓度之间建立线性模型。通过对PX装置中二甲苯成分的定量分析实验证明DHM具有训练样本数量少、回归模型稳健性强等优点。; 李津蓉戴连奎阮华; 关键词：光谱分析 PX装置

一种简单的在线拉曼光谱spike剔除方法被引量：7: 2011年; 拉曼光谱体现了物质中不同分子基团的振动情况,可以精确地进行物质的定性和定量分析。凭借着这样的优势,拉曼光谱技术已经成功应用在化工生产、管道传输、生化反应监测等工业在线分析领域。然而,在线拉曼分析很容易受到宇宙射线的干扰。宇宙射线在拉曼谱图上体现为一系列峰宽较窄的尖锐的峰,也被称为spike。这些spike使待测物质的拉曼谱图严重变形,无法获取正常的待测物质的属性信息。为了去除在线拉曼谱图中的spike,本文提出了一种简单的基于滑动窗口相关分析,残差谱图分析和局部线性拟合的spike剔除算法。本算法能够有效检出不同强度的spike并对受spike破坏的拉曼谱图进行修复。本算法概念清晰、实现简单,可以满足在线拉曼分析稳健快速的要求。; 李晟戴连奎; 关键词：拉曼光谱在线监控宇宙射线信号处理

近红外光谱的甲醇汽油定量分析被引量：14: 2011年; 随着汽油价格的不断升高,甲醇汽油作为一种替代车用燃料受到越来越多的重视。工业甲醇产量大,价格便宜,辛烷值高,将其以一定比例与汽油混合后,可以提高汽油标号,降低成本。但是由于甲醇热值低,甲醇汽油中的甲醇比例必须受到严格控制,不然会影响车辆动力性能。本文研究了采用近红外光谱分析技术定量分析甲醇汽油中的甲醇含量。首先对光谱数据进行多项式一阶微分和标准正态变换,得到预处理谱图;其次选取(1370～1450)nm的光谱数据,对其进行PCA主元特征提取,并利用第一主元和第二主元对甲醇汽油和成品汽油进行分类;最后,选取(1100～1650)nm的光谱数据采用偏最小二乘(PLS)方法对甲醇含量建立定量分析模型。采用上述方法对24个实验室配制的甲醇汽油样品进行定量分析,实验结果表明,近红外光谱分析技术可以准确测量甲醇汽油中的甲醇含量,其交叉检验均方误差误差(Standard Error of Cross Validation,SECV)为0.62(%,v/v),可以满足大部分甲醇汽油生产企业的实际检测需求。本文的最后部分讨论了光谱不同波段对模型精度的影响,结果表明,光谱1350～1650nm波段包含了更加丰富的甲醇含量信息,但是采用全谱建立模型和经过波段选择后建立的模型交叉检验精度相差不大。; 淡图南戴连奎; 关键词：近红外光谱甲醇汽油

基于三维荧光的污水处理过程中COD的检测: 2013年; 采用三维荧光光谱分析方法研究了某污水处理厂处理过程中的初沉池、二沉池和终沉池出水的化学耗氧量(COD)的检测方法,并对采用主成分回归(PCA)、偏最小二乘(PLS)、平行因子法(PARAFAC)及多维偏最小二乘等方法所建立校正模型的性能进行了比较,结果表明:对于工业污水COD值的检测,常规PLS要好于平行因子法及多维偏最小二乘法等三维建模方法。; 杜树新吴元清王键; 关键词：三维荧光光谱化学耗氧量污水处理

结合PLS-DA与SVM的近红外光谱软测量方法被引量：11: 2012年; 为了提高近红外光谱分析精度,提出结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)与支持向量机(SVM)的软测量方法(PLS-DA-SVM).该方法利用一组由不同类别组成的训练样本,引入二叉树进行多重分类,节点分类器由PLS-DA方法建立;利用偏最小二乘支持向量机(PLS-SVM)建立每类样本的定量模型.预测时,用PLS-DA分类树对待测样本进行分类,选择相应的PLS-SVM模型进行定量分析.实验利用PLS-DA-SVM方法和近红外光谱数据建立汽油的研究法辛烷值软测量模型,针对2个批次共计57个成品汽油样本进行蒙特卡洛交叉检验.结果表明,对汽油牌号进行识别,平均分类错误率为0.07%,低于其他常用分类方法;对研究法辛烷值进行预测,均方误差达到0.243,复相关系数达到0.991,较PLS、LS-SVM等方法有显著提高.; 董学锋戴连奎黄承伟; 关键词：软测量近红外光谱偏最小二乘支持向量机

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