检索结果-南通市图书馆

基于Lasso-Huber的近红外光谱特征波长选择方法及应用

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

光谱学与光谱分析 2024年第3期44卷 737-743页

作者：郭拓徐凤捷马晋芳肖环贤陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021 暨南大学光电系广东广州510632 江西保利制药有限公司江西赣州341900

在近红外光谱(NIRS)波长筛选过程中,当变量数目远大于样本量时,特征波长的选择是一个极具挑战性的问题。Lasso与Elastic Net算法虽被用于大维小样本数据的变量选择,但二者均以最小平方误差作为损失函数的度量方法来选择特征变量。因此,... 详细信息

在近红外光谱(NIRS)波长筛选过程中,当变量数目远大于样本量时,特征波长的选择是一个极具挑战性的问题。Lasso与Elastic Net算法虽被用于大维小样本数据的变量选择,但二者均以最小平方误差作为损失函数的度量方法来选择特征变量。因此,当样本中含有异常点时,经两种算法建立的模型对异常点更加敏感,导致模型向异常点偏移,鲁棒性降低。针对上述问题,采用Huber函数作为损失函数,提出了Lasso-Huber法进行近红外特征波长选择,结合偏最小二乘(PLS)方法建立安胎丸质控指标成分的定量校正模型,并与全波长建模、 Lasso与Elastic-Net方法波长选择后建模的模型性能进行对比。本实验采集21批安胎丸的近红外光谱数据共116条,其中101条数据作为校正集,采用留一交叉验证法对模型进行内部验证,另外15条数据则作为验证集用于外部验证。对于校正集中的异常光谱,使用基于主成分分析(PCA)的马氏距离法(MD)进行检测。以安胎丸的质控指标成分之一阿魏酸为例,采用Lasso、 Elastic-Net和Lasso-Huber方法分别筛选了安胎丸样品无异常光谱中69、 155和87个特征波长。其中Lasso-Huber法结合PLS建立的预测模型效果最佳,外部验证的RP2和SEP分别为0.953 1和0.058 7。此外,通过对校正集中是否包含异常光谱的校正模型预测性能对比发现,Lasso-Huber法在包含异常光谱的建模中更具优势。结果显示,Lasso-Huber算法优选出最佳波长点数为88,结合PLS建立的模型性能R_(v)^(2)为0.967 3,而Lasso方法的R_(v)^(2)为0.840 5, Elastic-Net方法的R_(v)^(2)为0.834 7,全波长建模的R_(v)^(2)为0.852 0。可见,在含有异常光谱的样本中,Lasso-Huber法不仅减少了特征波段的数量,同时降低了算法对异常光谱的敏感性,提高了模型的准确度和鲁棒性。从简化模型的角度上比较,Lasso法和Elastic-Net法的建模时间分别为61.826 0和79.959 9 s,而Lasso-Huber建模时间仅为1.360 8 s,因此,该算法更有望未来集成于实际生产应用的近红外光谱建模软件中。

关键词：近红外光谱波长选择大维小样本定量校正模型 Lasso-Huber

近红外光谱法快速检测何首乌炮制过程中多糖含量的研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

分析测试学报 2024年第3期43卷 481-488页

作者：贾彬陈启文赖嘉敏张龙开向超群郭拓程敏肖雪国家药品监督管理局药品快速检验技术重点实验室(广东省药品检验所) 广东广州510663 广东药科大学广东省代谢病中西医结合研究中心(中医药研究所) 广东广州510006 弘正道(中国)中药研究有限公司广东广州510665 陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021

该研究基于近红外光谱技术建立了何首乌在蒸制过程中多糖含量变化的快速定量模型。采用蒽酮浓硫酸法测定了不同蒸制时间何首乌的多糖含量并结合采集的近红外光谱数据建立模型,以校正集相关系数(R^(2)_(c))、预测集相关系数(R^(2)_(p))... 详细信息

该研究基于近红外光谱技术建立了何首乌在蒸制过程中多糖含量变化的快速定量模型。采用蒽酮浓硫酸法测定了不同蒸制时间何首乌的多糖含量并结合采集的近红外光谱数据建立模型,以校正集相关系数(R^(2)_(c))、预测集相关系数(R^(2)_(p))、交叉验证集均方根误差(RMSECV)和预测集均方根误差(RMSEP)作为评价指标,考察了不同预处理方法和变量筛选方法的效果。结果显示,随着蒸制时间的延长,何首乌多糖含量先上升后下降并趋于平稳,采用平滑+变量标准化+随机蛙跳变量筛选建立的偏最小二乘法回归模型的R^(2)_(c)=0.96,RMSECV=0.74,R^(2)_(p)=0.96,RMSEP=0.28;外部预测相对偏差小于3.0%。所建立的多糖含量定量模型质量较高,预测能力较强,可为探索何首乌炮制工艺标准化及质量评价提供参考。

关键词：何首乌多糖近红外光谱无损测定蒸制过程

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于稀疏重构的前视声纳成像方法

计算机与现代化 2024年第2期 20-28页

作者：徐云艳郑葳刘建国毕杨郭拓陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021 中国计量科学研究院北京100029 西北工业大学航海学院陕西西安710072 西安航空学院电子工程学院陕西西安710077

基于稀疏重构的DOA估计算法可以通过加强表示稀疏性而获得更高分辨的空间谱估计,有助于实现相邻目标的区分,本文提出一种在每个距离上稀疏重构的声纳成像方法。该方法利用声纳成像中目标本身具有的稀疏性,以及稀疏重构算法中的范数约束... 详细信息

基于稀疏重构的DOA估计算法可以通过加强表示稀疏性而获得更高分辨的空间谱估计,有助于实现相邻目标的区分,本文提出一种在每个距离上稀疏重构的声纳成像方法。该方法利用声纳成像中目标本身具有的稀疏性,以及稀疏重构算法中的范数约束,来获得更高的分辨率以最终实现成像效果的改善。在仿真和水池实验中,将l1-SVD和SpSF稀疏重构算法与传统方位估计方法MUSIC、CBF、SFW-L21、NN-SpSF进行性能对比,实验结果表明l1-SVD算法和SpSF算法成像优于传统方法,有较窄的主瓣和较低的旁瓣,且对背景噪声有一定的抑制效果。同时,对2个相邻很近的目标,也可较好地区分出来,表明本文算法具有较高的分辨率。

关键词：稀疏重构方位估计成像声纳波束形成

基于机器学习的急性主动脉夹层患者院内死亡预测模型研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于机器学习的急性主动脉夹层患者院内死亡预测模型研究

作者：郭拓中南大学

学位级别：硕士

研究背景:急性主动脉夹层是一种极其凶险的大血管急症,病情进展迅速,病死率较高。近年来,急性主动脉夹层的诊断技术与治疗手段进步明显,但仍有近20%患者发生院内死亡,给患者及家庭带来了沉重的负担。目前已有许多急性主动脉夹层的预后... 详细信息

研究背景:急性主动脉夹层是一种极其凶险的大血管急症,病情进展迅速,病死率较高。近年来,急性主动脉夹层的诊断技术与治疗手段进步明显,但仍有近20%患者发生院内死亡,给患者及家庭带来了沉重的负担。目前已有许多急性主动脉夹层的预后预测相关研究,但由于传统预测方法在预测性能以及发展潜力等方面存在一定局限性,现有预测临床应用尚未成熟,因此仍有待探索更先进的预测方法。随着人工智能学科的发展,机器学习算法因其优异的预测能力与巨大发展潜力开始在各领域备受关注,然而在急性主动脉夹层方面尚无相关研究。因此,本研究将探索机器学习算法在急性主动脉夹层早期预后预测中的价值。研究目的:运用机器学习算法,构建临床数据驱动的最佳预测模型,以预测急性主动脉夹层患者的院内死亡风险。研究方法:通过中南大学湘雅二医院电子病历系统,回顾性收集2015年1月至2018年12月期间连续收治的急性主动脉夹层患者的临床资料。主要包括患者的临床资料包括人口学特征、体格检查、症状、既往史、实验室检查结果、院内治疗策略以及患者院内结局等。主动脉夹层的诊断主要依据2014年欧洲心脏病协会主动脉疾病诊治指南,即通过磁共振血管成像或计算机断层血管成像诊断主动脉夹层,急性主动脉夹层定义为发病至就诊时间在14天以内的主动脉夹层。通过机器学习算法包括逻辑回归、决策树、近邻算法、高斯朴素贝叶斯和极端梯度提升方法进行预测模型的构建。通过参考受试者工作特性曲线下面积大小评估模型预测性能。最终使用特征重要性评分与Shapley Additive explanation(SHAP)方法对理想预测模型进行全局解释,使用Local Interpretable Model-agnostic Explanations(LIME)方法进行局部解释。结果:本研究共纳入1344例急性主动脉夹层患者,患者的平均年龄为52.37±11.73岁,其中男性患者1080例(80.36%),院内死亡患者273例(20.3%)。经测试比较,我们发现极端梯度提升模型预测性能最好,是本研究的理想模型。其受试者工作特征曲线下面积为0.927(95%CI:0.860～0.968),准确率为91.8%(95%CI:0.838-0.998)、平均精确率为68.3%(95%CI:0.400-0.966)、灵敏度为72.9%(95%CI:0.457-1.000)、特异度为96.6%(95%CI:0.908-1.000)、阳性预测值为0.855(95%CI:0.627-1.000)与阴性预测值为0.934(95%CI:0.869-0.999)。在特征重要性评分排名中,治疗方式、急性主动脉夹层Stanford分型和入院缺血修饰白蛋白水平为最重要的三个变量。通过SHAP我们进一步发现内科保守治疗、Stanford A型急性主动脉夹层以及较高的入院缺血修饰白蛋白水平将会显著增加患者发生院内死亡的风险。LIME结果与特征重要性评分、SHAP的全局解释结果趋势基本一致。结论:极端梯度提升模型是急性主动脉夹层患者院内死亡的最优预测模型,患者治疗方式的选择、Stanford分型以及缺血修饰白蛋白水平对该模型预测结果的影响程度最大。该预测模型不但有助于提高死亡高危患者的识别效率,还能为临床医生制定临床决策提供一定参考。图10幅,表2个,参考文献52篇

关键词：急性主动脉夹层院内死亡机器学习极端梯度提升预测

化学链燃烧过程Fe;O;/Al;O;载氧体表面CH;反应:ReaxFF-MD 模拟

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

化工学报 2022年

作者：袁妮妮郭拓白红存何育荣袁永宁马晶晶郭庆杰宁夏大学省部共建煤炭高效利用与绿色化工国家重点实验室化学化工学院

文中借助ReaxFF-MD方法，对化学链燃烧过程Al;O;负载Fe;O;载氧体(Fe;O;/Al;O;)表面CH;反应过程模拟，探究Al;O;惰性载体对Fe;O;-CH;体系燃烧过程的调控机制。研究发现添加Al;O;惰性载体改变了化学链燃烧过程中Fe;O;载氧体反应性和Fe;O;/...

文中借助ReaxFF-MD方法，对化学链燃烧过程Al;O;负载Fe;O;载氧体(Fe;O;/Al;O;)表面CH;反应过程模拟，探究Al;O;惰性载体对Fe;O;-CH;体系燃烧过程的调控机制。研究发现添加Al;O;惰性载体改变了化学链燃烧过程中Fe;O;载氧体反应性和Fe;O;/Al;O;-CH;反应体系的热力学和动力学行为。主要为促进了Fe;O;载氧体表面CH;氧化，并对CH;反应过程、中间体、产物及其反应速率和放热量等均具有显著促进和调控作用。原因在于Al;O;惰性载体对Fe;O;活性相中晶格氧的活化作用促进了晶格氧的迁移-扩散-释放。添加惰性载体增强了Fe;O;载氧体在化学链燃烧过程晶格氧释放速率和释放量，有利于CH;氧化燃烧向合成气的高效、清洁转化，强化了化学链燃烧过程，满足当前能源高效转化和碳减排目标。

关键词：

多种光谱变量筛选算法在红参提取近红外建模中的应用

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

光谱学与光谱分析 2021年第8期41卷 2443-2449页

作者：陈蓓郑恩让郭拓陕西科技大学电气与控制工程学院陕西西安710022 陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021

红参中提取出的有效活性成分人参皂苷含量对后续产品的质量有重要的影响。传统的红参提取质量控制化学检测方法成本高,具有滞后性。已有的研究表明快速无损的近红外检测方法用于红参提取过程具有可行性,但现有方法依赖仪器自带数据处理... 详细信息

红参中提取出的有效活性成分人参皂苷含量对后续产品的质量有重要的影响。传统的红参提取质量控制化学检测方法成本高,具有滞后性。已有的研究表明快速无损的近红外检测方法用于红参提取过程具有可行性,但现有方法依赖仪器自带数据处理软件,无法满足生产实际的精度和速度需求。为实现红参提取过程的快速、精确监测,提出将多种智能光谱筛选算法应用在近红外光谱建模中,并对比不同光谱筛选算法的性能和稳健性。以红参提取液中含量高的人参皂苷Rg1和含量较低的人参皂苷Rc为目标,采集了三个不同批次前两次红参提取液样本128份,在线获取1000~2499 nm波段近红外原始光谱吸光度数据,并同时采用国标方法高效液相色谱法测定目标人参皂苷含量,首先采用竞争适应性重加权采样法(CARS)、无信息变量消除法(UVE)、随机蛙跳算法(RF)和连续投影算法(SPA)四种波长筛选算法进行波长降维处理,然后使用筛选后的波长建立线性偏最小二乘(PLS)定量模型,并通过模型的均方根误差(RMSE)、决定系数(R^(2))和预测相对分析误差(RPD)等来评估模型的性能。从四种波长优选算法PLS建模结果可知,经RF优选后,建模特征波长变量下降为原来的0.67%,红参提取液中人参皂苷Rg1和Rc含量的R 2都达到了0.94以上,预测均方误差分别为0.0246和0.0135,预测集相对分析误差达到了4.84以上,降低了建模的难度,提高了建模的精度;将RF和CARS在原始光谱、全光谱、SNV预处理后的全光谱上建模对比,RF波长筛选算法建模模型的性能整体较好,不同的光谱范围和预处理方法下性能影响较小,稳健性好。综上表明RF是红参提取液建模相对理想的波长筛选算法,基于RF的PLS算法实现了对红参两次提取液的一次建模,可用于提取液中人参皂苷成分含量的快速检测,为药物的在线提取控制提供理论支撑。

关键词：近红外光谱红参提取随机蛙跳稳健性人参皂苷

基于可扩展的自表示学习波段选择算法在近红外光谱回归建模中的影响研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

分析测试学报 2022年第8期41卷 1214-1220页

作者：郭拓梁小娟马晋芳袁凯葛发欢肖环贤陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021 暨南大学光电工程系广东广州510632 中山大学南沙研究院广东广州511458 江西保利制药有限公司江西赣州341900

该文提出了一种基于可扩展的自表示学习(SOP-SRL)波段选择与偏最小二乘(PLS)建模的定量模型分析方法,以安胎丸指标含量阿魏酸、黄芩苷和汉黄芩苷为研究对象,通过SOP-SRL选取代表性波段,采用PLS建立近红外光谱回归模型,并与相关系数法(CC... 详细信息

该文提出了一种基于可扩展的自表示学习(SOP-SRL)波段选择与偏最小二乘(PLS)建模的定量模型分析方法,以安胎丸指标含量阿魏酸、黄芩苷和汉黄芩苷为研究对象,通过SOP-SRL选取代表性波段,采用PLS建立近红外光谱回归模型,并与相关系数法(CC)、正则化自表示学习算法(RSR)和稀疏子空间聚类法(SSC)3种波段选择算法的建模结果进行对比,以校正决定系数(R_(c)^(2))、校正均方根误差(RMSECV)、预测决定系数(R_(p)^(2))和预测均方根误差(RMSEP)为评价标准,对回归模型的预测性能进行评估。结果显示,SOP-SRL在3种数据集上均取得了较好的结果,建模波段从全波长的800分别减少到70、67、87;RMSEP分别从0.0801、6.3495、0.7425下降到0.0653、3.6208、0.4073,分别下降了18%、43%、45%;相应的R_(p)^(2)分别从0.9119、0.8794、0.9158提高到0.9388、0.9526、0.9701,分别提高了3%、8%、6%。结果表明,经SOP-SRL波长选择后模型的预测能力相比于其他几种算法得到显著提升,基于SOP-SRL的PLS模型可以实现安胎丸指标含量的快速检测。

关键词：近红外光谱波段选择可扩展的自表示学习方法(SOP-SRL) 偏最小二乘法(PLS) 指标含量测定

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

造纸企业工艺规程讲话第1版

造纸企业工艺规程讲话

1957年

作者：郭拓编

来源：汇雅图书（南通市图书馆... 评论

在线全文

汇雅图书（南通市图书馆）

学校读者我要写书评

暂无评论

浅析公益性文化馆的公共文化服务

大舞台 2012年第2期 279-280页

作者：郭拓江苏省扬州市江都区文化馆 210000

公共文化服务,是政府公共服务的重要内容。它是以政府部门为主的公共部门提供的、以保障公民的基本文化生活权利为目的、向公民提供公共文化产品与服务的制度和系统的总称,包括公共文化服务设施、资源和服务内容,以及人才、资金、技术... 详细信息

公共文化服务,是政府公共服务的重要内容。它是以政府部门为主的公共部门提供的、以保障公民的基本文化生活权利为目的、向公民提供公共文化产品与服务的制度和系统的总称,包括公共文化服务设施、资源和服务内容,以及人才、资金、技术和政策保障机制等方面内容。

关键词：公共文化服务文化馆公益性政策保障机制政府公共服务公共文化产品服务内容公共部门