朱志强
- 作品数：6 被引量：20H指数：3
- 供职机构：北京化工大学材料科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划国家重大科学仪器设备开发专项更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术更多>>
- 化学计量学在现代光谱过程分析技术中的应用研究
- 物质组成与结构决定着其属性,光谱是物质属性之一。当组成发生改变,其光谱也随之改变。光谱通过组成的内因与待测性质存在着相关函数关系■,其中,■是光谱向量,■是待测性质。随着科学仪器技术发展,使得■的测量变得很容易。通过建立...
- 袁洪福朱志强宋春风谢锦春孙禧亭李效玉
- 关键词：化学计量学光谱
- 一种基于无人机高光谱影像的土壤墒情检测新方法被引量：13
- 2020年
- 土壤含水量(SMC)是生物地球化学和大气耦合过程的关键变量,在干旱区农业、生态和环境中扮演着重要角色。相较于星载遥感系统,无人机(UAV)具有可控性强、分辨率高等特点从而被广泛应用,为中小尺度地表参量的快速监测提供新的遥感平台。机载高光谱传感器的引入,为UAV遥感系统提供了高维海量、纳米级的数据源。然而基于UAV高光谱数据的研究并未深度挖掘,也尚未形成一个标准的技术方案。该研究立足于新疆维吾尔自治区典型农业区,利用6种预处理方案,包括一阶导数(FDR),二阶导数(SDR),连续体去除(CR)、吸光度(A)、吸光度一阶(FDA)和吸光度二阶(SDA),对所获取的UAV高光谱数据进行处理。在此背景下构建4种类型的适宜光谱指数:差值型指数(DI),比值型指数(RI),归一化型指数(NDI)和垂直型指数(PI),并从光谱机理上讨论指数的合理性。最后利用梯度提升回归树(GBRT)、随机森林(RF)和eXtreme Gradient Boosting(XGBoost)算法,以28个最适光谱指数为独立变量建立SMC估算模型,并通过不同集成学习算法的重要性对变量进行排序,从线性和非线性的角度对所构建光谱指数的效果进行考量评价。结果表明:(1)预处理和最适光谱指数能有效地消除了大气干扰和土壤背景,其中预处理A突出更多的光谱信息,PI相关性显著;(2)通过分析比较相关性系数(r)和集成学习算法的重要性,发现A_PI(|r|=0.773)是最适光谱指数,在线性和非线性关系中均有较优的表现;(3)在3种基于集成学习的SMC预测模型中,XGBoost估算模型效果拔群(R 2 val=0.926,RMSEP=1.943和RPD=2.556),其预测值的统计学特征与实测值的最为接近。3种模型效果排序为:XGBoost>RF>GBRT。综上所述,基于UAV高光谱影像,结合不同预处理和光谱指数,为低空遥感监测土壤墒情提出新的方案。该研究的方案具有潜在的高精度,是检测干旱区SMC的有效方法,针对快速
- 葛翔宇丁建丽王敬哲孙慧兰朱志强
- 关键词：UAV遥感
- 基于斜投影算法近红外光谱测定天然固态物质水分含量方法研究
- 2016年
- 天然固态物质的含水量是其重要品质指标之一。基于斜投影算法提出一种小样本近红外光谱测定天然固态物质水分含量的新方法,以6个品种玉米为研究对象的研究结果表明,水分光谱信号强度与水含量之间的线性相关系数为0.998,以2个品种样品建立校正曲线,其他五个品种玉米的外部验证偏差均小于0.3%,与GB 5497—85中的测试方法效果一致,可以满足实际需要。
- 朱志强袁洪福宋春风胡爱琴李效玉
- 关键词：水分含量斜投影近红外
- 基于斜投影算法近红外光谱测定天然固态物质水分含量方法研究
- 天然固态物质的含水量是其重要品质指标之一.基于斜投影算法提出一种小样本近红外光谱测定天然固态物质水分含量的新方法,以6个品种玉米为研究对象的研究结果表明,水分光谱信号强度与水含量之间的线性相关系数为0.998,以2个品种...
- 朱志强袁洪福宋春风胡爱琴李效玉
- 关键词：水分含量近红外光谱
- 液化石油气中二甲醚含量快速测定方法研究被引量：4
- 2016年
- 二甲醚（DME）掺入液化石油气（LPG）中能加速储气罐橡胶密封圈的老化,存在严重安全隐患,直接危害消费者安全和利益,国家明令规定禁止向LPG中掺入二甲醚等化学品作为液化气商品出售,因此实现LPG中DME含量的快速分析极其重要。提出一种快速测定LPG中DME含量的新方法,解决了液化气成分快速测量技术难题。实验设计和制造了一套精确配制DME液化气溶液的装置和一套基于近红外光谱技术快速测定LPG的分析系统。该分析系统耐压3.5 MPa,可方便与高压钢瓶连接,实现了液化气直接快速测量。收集了市场上LPG-1（胺前液化气）,LPG-2（焦化液化气）,LPG-3（脱硫醇后液化气）LPG-4（沧炼催化液化气）共四种液化石油气,采集其近红外光谱作为背景子空间,采用称重法配制DME浓度范围1.0%～45.0%。采用斜投影算法从LPG溶液近红外光谱中提取出不同浓度LPG溶液中DME纯信号,使用DME纯信号强度I与浓度c建立标准曲线,其线性相关系数为0.999 4。外部验证结果表明,方法相对误差小于2.0%。该方法具有操作简单,快速、无需建模等优点。
- 朱志强袁洪福胡爱琴宋春风李效玉吴明清
- 关键词：NIR二甲醚液化石油气
- 衰减全反射红外光谱法快速分类和识别多种食用油的方法被引量：3
- 2015年
- 提出了一种衰减全反射红外光谱法快速分类和识别多种食用油的方法——KL-BP模型。此模型利用KL算法对原始光谱数据分类特征进行提取并对原始数据降维,降维后的数据作为神经网络的输入建立分析模型。实验共收集了九种食用油包括芝麻油、玉米油、油菜籽油、调和油、葵花油、花生油、橄榄油、大豆油、茶籽油,共84个样品,并测定了其衰减全反射红外光谱。为了对比所提方法性能,分别建立PCA直接分类、KL直接分类、PLS-DA、PCA-BP和KL-BP模型的分类结果进行对比。研究结果表明,对所研究的9种食用油,PCA直接分类、KL直接分类、PLS-DA、PCA-BP和KL-BP方法的识别率分别为59.1%,68.2%,77.3%,77.3%和90.9%。在数据降维中,KL算法通过分别提取使类间距离和类内距离比值最大方向的特征向量提取和包含在类内离散度矩阵中的分类信息,能够比PCA方法提取了更多的分类信息;引入BP神经网络能有效地提高分类能力和分类准确率;KL-BP综合了KL对分类信息提取优势以及BP神经网络自学习、自适应、非线性的优点,在分类和识别成分相近的9种食用油中表现出了最优秀的能力。
- 马啸袁洪福宋春风胡爱琴李效玉赵众李秀琴国振朱志强
- 关键词：食用油红外光谱主元分析法KL变换BP神经网络
