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科学之友 2023年第12期 F0003-F0003页

作者：张高勋不详

LASSO-LSSVM与激光诱导击穿光谱技术结合提高铝合金中Mn成分检测精度研究

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光谱学与光谱分析 2024年第4期44卷 977-982页

作者：戴宇佳高勋刘子源浙江农林大学光机电工程学院浙江杭州311300 长春理工大学物理学院吉林长春130022

铝合金作为一种重要的航空航天装备材料,其元素含量是决定铝合金材料质量和性能的关键因素,其组成成分的多样性对铝合金的铸造、冶炼以及回收分类有较大的影响,其中Mn是铝合金中的重要元素,能够止铝合金的再结晶过程,提高再结晶温度。... 详细信息

铝合金作为一种重要的航空航天装备材料,其元素含量是决定铝合金材料质量和性能的关键因素,其组成成分的多样性对铝合金的铸造、冶炼以及回收分类有较大的影响,其中Mn是铝合金中的重要元素,能够止铝合金的再结晶过程,提高再结晶温度。铝合金成分的定量测定是合金成分在线检测的重要组成部分。信号波动(激光能量波动、等离子体不稳定性、样品不均匀性等)和自吸收效应对激光诱导击穿光谱(LIBS)技术测定铝合金中微量元素有一定影响。为了消除自吸收效应和信号波动所引起的偏差,提出了一种利用LIBS技术结合LASSO-LSSVM机器学习法检测铝合金材料中微量元素含量的新方法。利用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)模型对光谱特征向量进行选择,降低光谱数据的维度从而与训练样本相匹配,降低了过拟合风险,有效提取表征LIBS光谱最重要的特征。利用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型对LASSO所选择的特征光谱进行训练,分析结果与内标法和偏最小二乘回归(PLSR)相比,LASSO-LSSVM回归模型的精度和准确性都有所提高,其中,Mn元素回归曲线的相关系数(R^(2))从74.62%提高到99.29%,平均相对误差(ARE)从22.38%降低到3.56%,训练集均方根误差(RMSEC)从0.66 wt%降低到0.040 wt%,测试集均方根误差(RMSEP)从0.58 wt%降低到0.042 wt%。LASSO-LSSVM回归模型适用于复杂、不确定性较高的高维光谱数据,能够大大降低输入光谱数据的维数和冗余信息,因此,该模型减少了LSSVM的过拟合问题。研究结果表明,LIBS技术和LASSO-LSSVM回归模型的结合可以有效改善LIBS技术对于铝合金材料的定量分析性能,是一种简单、可靠、高精度检测合金含量的新方法。

关键词：激光诱导击穿光谱铝合金 LASSO-LSSVM 定量分析

基于密度泛函理论的灭蝇胺分子的表面增强拉曼光谱特性

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光谱学与光谱分析 2024年第6期44卷 1566-1570页

作者：李长明顾一凡张红臣宋少忠高勋长春光华学院工程技术研发中心吉林长春130022 长春理工大学物理学院吉林长春130022 吉林工程技术师范学院信息工程学院吉林长春130052

灭蝇胺是一种白色结晶粉末状的应用于各种瓜果类、茄果类、豆类及多种叶菜类农业生产中的昆虫杀虫剂,广泛应用农业生产等领域。灭蝇胺的大量使用对生态环境有极强的破坏性,危害人类身体健康。因此,对蔬菜农业生产过程中的灭蝇胺农药残... 详细信息

灭蝇胺是一种白色结晶粉末状的应用于各种瓜果类、茄果类、豆类及多种叶菜类农业生产中的昆虫杀虫剂,广泛应用农业生产等领域。灭蝇胺的大量使用对生态环境有极强的破坏性,危害人类身体健康。因此,对蔬菜农业生产过程中的灭蝇胺农药残留的快速检测技术的需求十分迫切。表面增强拉曼光谱技术(SERS)具有高灵敏度、高准确度以及样品准备简单等优点,已经成为农药残留检测领域的热点研究技术;密度泛函理论(DFT)可用于分子结构与性质的理论模拟及拉曼光谱的计算。基于密度泛函理论对引入金纳米团簇基底灭蝇胺分子的表面增强拉曼光谱进行计算,采用Multiwfn软件结合VMD软件探究了灭蝇胺分子表面静电势分布,基于B3LYP/6-31++G(d,p)基组对结合4个Au原子团簇形成的灭蝇胺—金纳米团簇复合物采用B3LYP方法,对灭蝇胺分子中与Au纳米团簇可能配位的原子使用6-31++G(d,p)基组,Au原子团簇使用LANL2DZ赝式基组,进行灭蝇胺—金纳米团簇复合物的结构优化与表面增强拉曼光谱计算,获得灭蝇胺分子的拉曼散射光谱和灭蝇胺分子与Au 4聚体吸附的表面增强拉曼光谱,并进行特征峰指认和比较。由分子静电势分布可知,Au纳米团簇可能与灭蝇胺分子中的N_(1)、N_(3)和N 5原子位置处形成配位,与C_(6)H_(10)N_(6)分子形成C_(6)H_(10)N_(6)-4Au纳米团簇化合物。计算对比分析了N_(1)、N_(3)和N_(5)原子配位形成的C_(6)H_(10)N_(6)-4Au的拉曼光谱,由于Au原子团簇的侵入,Au原子团簇与N 1、N 3和N 5配位形成的C_(6)H_(10)N_(6)-4Au分子Raman光谱特征峰最大增强分别达到4.0倍、1.4倍和3.2倍,且Raman谱峰出现了选择增强,并且谱峰位置发生一定程度的红移或者蓝移。研究结果为SERS技术用于蔬菜表面农药残留的快速检测奠定了理论基础。

关键词：表面增强拉曼光谱密度泛函理论光谱增强因子灭蝇胺分子

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激光诱导击穿光谱技术对水稻产地识别研究

光谱学与光谱分析 2024年第6期44卷 1553-1558页

作者：宋少忠符少燕刘园园齐春艳李景鹏高勋吉林工程技术师范学院数据科学与人工智能学院吉林长春130052 长春理工大学物理学院吉林长春130022 吉林省农业科学院水稻研究所吉林长春130033 中国科学院东北地理与农业生态研究所吉林长春130102

水稻是中国主要粮食作物,而水稻品质与其生长的外部环境如土壤特性、气候、日照时间和灌溉水等环境息息相关,高品质水稻的产地区域面积有一定地域限制,因此水稻可看成为是一个明显的地理标志物。市场常出现一些假冒或者贴牌的知名优质... 详细信息

水稻是中国主要粮食作物,而水稻品质与其生长的外部环境如土壤特性、气候、日照时间和灌溉水等环境息息相关,高品质水稻的产地区域面积有一定地域限制,因此水稻可看成为是一个明显的地理标志物。市场常出现一些假冒或者贴牌的知名优质水稻出售,损害了水稻品牌,降低了消费者的水稻品质保障,并且扰乱了市场稳定性,因此对于水稻产地快速识别技术的需求十分迫切。利用LIBS结合机器学习算法,对吉林省5个产地(大安、公主岭、前郭、松原、洮儿河)的水稻进行产地识别,建立了主成分分析(PCA)算法分别结合Bagged Trees、Weighted KNN、Quadratic SVM和Coarse Gaussian SVM共四种机器学习算法的水稻产地识别模型。实验选取了5个水稻产地共450组在200~900 nm的LIBS数据,对水稻LIBS光谱数据采用卷积平滑(S-G平滑)进行降噪和特征谱线归一化预处理,对水稻LIBS光谱数据进行主成分分析,实现了水稻产地具有较好的聚类空间集群分布,但部分水稻产地存在空间重叠。采用5倍交叉验证,采用PCA-Bagged Trees、PCA-Weighted KNN、PCA-Quadratic SVM和PCA-Coarse Gaussian SVM共四种机器学习模型,水稻产地的识别精度均达到91.8%以上,并且PCA-Quadratic SVM模型的识别精度高达97.3%。结果表明结合LIBS技术和机器学习算法能够高精度和高效率实现水稻产地的识别。

关键词：激光诱导击穿光谱机器学习算法水稻产地识别识别精度

激光能量密度对CMOS探测器的感光面热应力的影响研究

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应用光学 2024年第3期45卷 568-574页

作者：代金芪于海龙王君光高勋长春理工大学物理学院吉林长春130022 中国电子科技集团公司光电研究院天津300308

开展了入射脉冲激光能量密度对纳秒脉冲激光辐照CMOS(complementary metal oxide semiconductor)光电探测器的感光面(二氧化硅层/硅层交界面)处热应力的影响研究。建立了CMOS光电探测器的仿真几何结构模型,基于傅里叶热传导方程及热力... 详细信息

开展了入射脉冲激光能量密度对纳秒脉冲激光辐照CMOS(complementary metal oxide semiconductor)光电探测器的感光面(二氧化硅层/硅层交界面)处热应力的影响研究。建立了CMOS光电探测器的仿真几何结构模型,基于傅里叶热传导方程及热力耦合方程组对纳秒脉冲激光辐照下CMOS光电探测器感光面中心点温升和热应力进行了仿真计算,并对入射脉冲激光能量密度对温升时间演化过程以及热应力的空间分布进行了探讨。仿真计算结果表明,随着入射脉冲激光能量密度增大,CMOS光电探测器的感光面处峰值温度增加以及热应力增大。在纳秒脉冲激光辐照CMOS光电探测器时,感光面处存在的拉应力使CMOS光电探测器先发生力学损伤,随着激光能量密度增大,再发生热学损伤。研究结果对于纳秒脉冲激光诱导CMOS光电探测器损伤机制以及损伤效果的研究具有一定的理论支持。

关键词：纳秒脉冲激光热应力有限元分析 CMOS光电探测器

教育数字化转型下职业教育学习空间设计理念、逻辑及推进策略

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现代职业教育 2024年第9期 25-28页

作者：高勋无锡商业职业技术学院

在数字化转型的浪潮中，技术对产业的赋能加速了经济社会的发展，同时也为职业教育领域带来机遇与挑战，不但体现在教育技术的提升上，而且更深层次地触及了教育本身的结构和形态，开拓了职业教育高质量发展的新途径，并为其注入新的动... 详细信息

在数字化转型的浪潮中，技术对产业的赋能加速了经济社会的发展，同时也为职业教育领域带来机遇与挑战，不但体现在教育技术的提升上，而且更深层次地触及了教育本身的结构和形态，开拓了职业教育高质量发展的新途径，并为其注入新的动力。在塑造职业教育学习空间时，应当紧扣用户需求和职业技能的实际应用，通过明确战略认知与站位，落实系统化构想和谨慎推进策略以及多主体协作与资源共享均衡等策略，促进职业教育数字化转型发展。

关键词：数字化转型职业教育学习空间推进策略

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基于区块链的职业教育可信空间构建研究

中国多媒体与网络教学学报(中旬刊) 2024年第2期 5-8页

作者：高勋无锡商业职业技术学院

本文介绍了基于区块链的职业教育可信空间，通过区块链的身份认证、数据保护来解决数据隐私问题，采用Idemix方案的零知识证明有效避免了交易地址泄露问题。通过将隐私数据的访问权限下沉到链码级别，构建了区块链隐私保护智能合约，以... 详细信息

本文介绍了基于区块链的职业教育可信空间，通过区块链的身份认证、数据保护来解决数据隐私问题，采用Idemix方案的零知识证明有效避免了交易地址泄露问题。通过将隐私数据的访问权限下沉到链码级别，构建了区块链隐私保护智能合约，以提升数据的真实性和可靠性，并使用CouchDB和IPFS系统降低存储负担，全面提升职业教育可信空间的隐私保护和系统效率。

关键词：区块链职业教育零知识证明隐私保护

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基于高光谱图像技术的高粱品种识别研究

光谱学与光谱分析 2024年第5期44卷 1392-1397页

作者：宋少忠刘园园周紫阳滕星李继红刘君玲高勋吉林工程技术师范学院数据科学与人工智能学院吉林长春130052 长春理工大学物理学院吉林长春130022 吉林省农业科学院吉林长春130033

高粱是酿造白酒的重要原料,高粱内的成分对白酒中微量成分含量和品质十分重要,并且高粱品质影响着白酒的质量和风味,因此,无损快速鉴别高粱品种对于提高白酒质量是个迫切需要的重要问题。采用高光谱成像技术结合机器学习算法对高粱品种... 详细信息

高粱是酿造白酒的重要原料,高粱内的成分对白酒中微量成分含量和品质十分重要,并且高粱品质影响着白酒的质量和风味,因此,无损快速鉴别高粱品种对于提高白酒质量是个迫切需要的重要问题。采用高光谱成像技术结合机器学习算法对高粱品种进行分类鉴别,通过高光谱成像技术,获取了10个品种高粱的高光谱谱线以及图像纹理数据。采用多元散射校正(MSC)对光谱进行预处理,并用连续投影算法(SPA)筛选出62个特征波段,采用灰度共生矩阵提取高粱的4种纹理特征,分别以高光谱数据和光谱-图像数据融合,采用PLS-DA、SVM、ELM和RF等4种机器学习算法模型对10个高粱品种进行分类识别。结果表明,高光谱经MSC预处理后,用SPA降维提取的高光谱特征波段可以代表全光谱的数据信息,提高了PLS-DA模型识别高粱品种的稳定性。10个品种高梁的分类准确度从67.58%提高到93.85%,识别精度提升了27%。高光谱数据与图像纹理特征数据融合后,PLS-DA基于模型全光谱和特征谱段的高粱品种分类识别精度分别提升到96.47%和97.16%,相比于单一的高光谱数据更适用于高粱品种分类识别。相比于SVM、ELM和RF三种分类机器学习算法模型结果,PLS-DA机器学习算法模型的高粱品种分类识别精度最好。研究证明了高光谱成像技术结合机器学习算法在高粱品种鉴别中的有效性,可实现快速精确的高粱品质检测。

关键词：高粱高光谱成像机器学习算法品种识别

永磁同步电机驱动的机械臂能量优化与位置控制

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组合机床与自动化加工技术 2024年第5期 85-90页

作者：高勋凯于海生孟祥祥杨庆青岛大学自动化学院青岛266071 青岛大学山东省工业控制技术重点实验室青岛266071

为了降低永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)驱动的机械臂能量损耗和提高位置控制精度,设计了基于反步非奇异快速终端滑模的能量优化控制。将机械臂及其驱动电机被视为一个整体系统来进行控制器设计和能量优化。... 详细信息

为了降低永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)驱动的机械臂能量损耗和提高位置控制精度,设计了基于反步非奇异快速终端滑模的能量优化控制。将机械臂及其驱动电机被视为一个整体系统来进行控制器设计和能量优化。设计高增益扩张状态观测器(extended state observer, ESO)估计并补偿集总扰动和建模误差。考虑到高增益ESO对测量噪声敏感,设计扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman filter, EKF)与ESO结合来降低测量噪声的影响。研究结果表明,能量优化控制可以降低系统能量损耗和稳态误差,具有良好的控制性能。

关键词：能量优化控制扩张状态观测器机械臂控制终端滑模测量噪声

基于宏观因子的SVR-Black-Litterman资产配置模型及其实证研究

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科技和产业 2024年第5期24卷 32-39页

作者：张高勋张洪华西南科技大学数理学院四川绵阳621000 西南科技大学经济管理学院四川绵阳621000

随着全球经济不稳定性的增强和我国利率市场化的深入推进,金融资产的波动性不断加剧,资产组合优化配置问题依然是金融投资理论研究和实务领域的核心问题。Black-Litterman模型因其解决了传统均值方差模型对参数敏感的问题,且允许将投资... 详细信息

随着全球经济不稳定性的增强和我国利率市场化的深入推进,金融资产的波动性不断加剧,资产组合优化配置问题依然是金融投资理论研究和实务领域的核心问题。Black-Litterman模型因其解决了传统均值方差模型对参数敏感的问题,且允许将投资者观点融入模型中,已被广泛应用于资产配置实践中。然而投资者观点矩阵的确定一直是Black-Litterman模型理论和应用研究的难点。将宏观因子融入投资者观点矩阵,应用基于主成分分析法的支持向量回归(SVR)模型实现观点矩阵的估计,构建融入宏观因子的SVR-Black-Litterman资产配置模型。为检验模型的有效性,将该模型与经典模型进行比较。实证结果表明,所构建的模型具有较好的市场表现。

关键词：宏观因子主成分分析法观点矩阵 SVR-Black-Litterman模型