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改进S/B算法的近红外光谱模型转移

光谱学与光谱分析 2017年第12期37卷 3709-3713页

作者：信晓伟宫会丽丁香乾曾建新刘奇燕中国海洋大学信息科学与工程学院山东青岛266100 中国海洋大学信息工程中心山东青岛266071 云南中烟工业有限责任公司信息管理部云南昆明650024

针对模型转移中S/B算法对于非线性问题的局限性,在传统S/B算法进行线性拟合、偏最小二乘法求参数的基础上加以改进,提出了引入变量的高次幂、使用Lagrange插值法与Newton插值法求待定系数和插值多项式来解决两组数据的非线性问题。为了... 详细信息

针对模型转移中S/B算法对于非线性问题的局限性,在传统S/B算法进行线性拟合、偏最小二乘法求参数的基础上加以改进,提出了引入变量的高次幂、使用Lagrange插值法与Newton插值法求待定系数和插值多项式来解决两组数据的非线性问题。为了验证改进算法的有效性,先对主机样品建模并分别预测主机和子机样品,然后通过实验数据和评价指标,筛选出最佳函数关系进行子机模型校正,并分别用改进的S/B算法和传统的S/B算法对子机未知样本进行预测。实验结果表明:直接用主机原模型对子机预测的值与真实值差距较大,利用改进的S/B算法(H-S/B)比传统的S/B算法预测值更接近真实值。改进的S/B算法提高了预测值的准确性,解决了传统S/B算法的非线性问题,实现了更好的模型转移效果,增强了网络化模型应用的通用性。

关键词：近红外光谱模型转移插值多项式斜率/截距算法

基于特征分层选择和融合度相结合的近红外光谱多类识别度量算法研究

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光谱学与光谱分析 2017年第4期37卷 1095-1099页

作者：朱成宫会丽丁香乾侯瑞春中国海洋大学信息科学与工程学院山东青岛266100

针对高维空间下获取最优特征子集异常复杂和模型识别准确率较低的问题,提出了基于特征分层选择和融合度相结合的近红外光谱多类识别度量算法。首先引入跳跃度,构造了一种特征分层方法,将所有特征依据对样本的重要性程度划分不同的特征子... 详细信息

针对高维空间下获取最优特征子集异常复杂和模型识别准确率较低的问题,提出了基于特征分层选择和融合度相结合的近红外光谱多类识别度量算法。首先引入跳跃度,构造了一种特征分层方法,将所有特征依据对样本的重要性程度划分不同的特征子集,从而避免了从原始特征数据逐个剔除无关特征构建特征子集的繁琐过程;同时又改进了样本的融合度,将其代替K最近邻分类器(KNN)中依据概率进行类别判断的方式,提高了分类器的识别精度,较好地解决了多类识别准确率较低的问题。为验证该算法的有效性,选取五类具有代表性382个烟叶样品为实验对象,构建了烟叶产地识别度量模型,并选取64个样本进行了模型测试,以预测均方根误差(RMSEP)、交互验证均方差(RMSECV)和相关系数(r)作为模型稳健性的评价指标,以产地识别准确率作为算法优劣评价标准。仿真实验结果表明,利用该算法构建的模型具有较低的RMSEP(0.117),RMSECV(0.106)和较高的r(0.973),平均识别准确率达到98.44%,性能明显优于其他算法,该算法对于高维光谱数据具有良好的识别性能。

关键词：近红外光谱特征分层选择融合度特征子集多类识别

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基于互信息的遗传算法在光谱谱段选择中应用

光谱学与光谱分析 2018年第1期38卷 31-35页

作者：孔清清宫会丽丁香乾刘明中国海洋大学信息科学与工程学院山东青岛266100

在近红外光谱分析技术中,建立一个准确、稳健的定量模型至关重要。全光谱建模会增加建模和预测时间,降低模型的稳健性和预测精度,因此有效的变量选择方法对于模型构建至关重要。针对该问题,提出了基于互信息的遗传算法(GAs-MI)对特征变... 详细信息

在近红外光谱分析技术中,建立一个准确、稳健的定量模型至关重要。全光谱建模会增加建模和预测时间,降低模型的稳健性和预测精度,因此有效的变量选择方法对于模型构建至关重要。针对该问题,提出了基于互信息的遗传算法(GAs-MI)对特征变量进行选择,互信息筛选掉大量无关信息和冗余信息,遗传算法进一步选择出高辨别力的特征;并在遗传算法的变异过程中引入Shapley值方法,减少了人为设定参数的随机性。为了验证算法的有效性,选取有代表性的273个烟叶样本为实验材料,随机选择其中182个样本实现对烟叶总烟碱的PLS定量建模,剩余样本作为测试集,以相关系数(R)、交互验证均方差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)为模型评价指标。实验结果表明,通过该方法选择的波长建立的模型更加简单、预测能力更强。

关键词：近红外光谱互信息 Shapley值遗传算法波长选择

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高维特征选择方法在近红外光谱分类中的应用

红外与激光工程 2013年第5期42卷 1355-1359页

作者：秦玉华丁香乾宫会丽中国海洋大学信息科学与工程学院山东青岛266100 青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061

针对卷烟近红外光谱高噪和高冗余特点,提出了一种基于随机森林(RF)和主成分分析(PCA)的特征优选方法 RF-PCA,建立了5种不同质量级别卷烟的分类模型,并和其他方法进行了比较。该方法能够有效地对高维数据样本进行分类,用于甄别卷烟品质... 详细信息

针对卷烟近红外光谱高噪和高冗余特点,提出了一种基于随机森林(RF)和主成分分析(PCA)的特征优选方法 RF-PCA,建立了5种不同质量级别卷烟的分类模型,并和其他方法进行了比较。该方法能够有效地对高维数据样本进行分类,用于甄别卷烟品质真伪。特征选择可以过滤与分类不相关的特征,而通过PCA方法可以消除冗余特征的不良影响,并可进一步降低特征维数。实验表明:RF-PCA方法能有效地剔除近红外光谱数据中的噪声特征和冗余特征,提高了分类效率。

关键词：近红外光谱特征选择随机森林主成分分析卷烟

改进的修剪随机森林算法在烟叶近红外光谱产地识别中的应用研究

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激光与光电子学进展 2018年第1期55卷 440-445页

作者：孔清清丁香乾宫会丽中国海洋大学信息科学与工程学院山东青岛266100

为了建立更准确、高效的烟叶产地识别模型,提出了基于自适应遗传算法的修剪随机森林算法(AGARFP)。该算法根据种群的进化程度,适配不同的选择算子;然后利用改进的自适应遗传算法对随机森林进行修剪。实验选择5个产区的样本构建烟叶产地... 详细信息

为了建立更准确、高效的烟叶产地识别模型,提出了基于自适应遗传算法的修剪随机森林算法(AGARFP)。该算法根据种群的进化程度,适配不同的选择算子;然后利用改进的自适应遗传算法对随机森林进行修剪。实验选择5个产区的样本构建烟叶产地识别模型,以产地识别准确率作为算法优劣的衡量标准。实验结果表明,AGARFP分类准确率为94.67%,分类效果优于其他方法,从而证明了所提算法的有效性。

关键词：近红外光谱分类自适应遗传算法修剪随机森林高维数据

改进随机森林的波长选择用于烟叶近红外稳健校正模型的建立

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烟草科技 2014年第6期47卷 64-67,72页

作者：秦玉华宫会丽宋楠韩凤青岛科技大学信息科学技术学院山东省青岛市松岭路99号266061 中国海洋大学信息科学与工程学院山东烟草研究院有限公司

为了增强烟叶定量近红外模型的稳健性,采用改进的随机森林(Random Forests,RF)重要性度量的方法选择与待测组分相关性强的波长变量,建立了抗干扰能力强的分析模型;用不同含水率和不同样品温度的烟叶测试样品,验证了所建模型的适用性。... 详细信息

为了增强烟叶定量近红外模型的稳健性,采用改进的随机森林(Random Forests,RF)重要性度量的方法选择与待测组分相关性强的波长变量,建立了抗干扰能力强的分析模型;用不同含水率和不同样品温度的烟叶测试样品,验证了所建模型的适用性。结果表明:①RF波长优选可以筛选出对外界变化敏感性低的波长变量。②模型更加简单,且具有更高的精度和稳健性。该方法对建立稳健的烟叶近红外品质快速分析模型具有一定的参考意义。

关键词：波长选择随机森林近红外光谱烟叶稳健校正模型

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浮小麦炒制前后化学差异比较研究

沈阳药科大学学报 2023年第11期40卷 1508-1514页

作者：胡晓丹宫会丽马善鹏吴爱英吕志华刘红兵中国海洋大学医药学院山东青岛266003 中国海洋大学信息科学与工程学院山东青岛266071 青岛市食品药品检验研究院山东青岛266073 国家药监局海洋中药质量研究与控制重点实验室山东青岛266073

目的比较浮小麦炒制前后化学差异,探讨炒制对浮小麦药效的影响,为完善浮小麦饮片质量标准提供参考。方法采用近红外光谱法和HPLC法建立化学指纹谱,运用主成分分析、正交偏最小二乘-判别分析等化学模式识别方法找到差异标志物。结果浮小... 详细信息

目的比较浮小麦炒制前后化学差异,探讨炒制对浮小麦药效的影响,为完善浮小麦饮片质量标准提供参考。方法采用近红外光谱法和HPLC法建立化学指纹谱,运用主成分分析、正交偏最小二乘-判别分析等化学模式识别方法找到差异标志物。结果浮小麦炒制前后的近红外一阶导数光谱有明显差异,主要表现为5400~5200 cm^(-1)和4500~4300 cm^(-1)处,可能与脂肪酸、蛋白质等成分相关。建立甲醇提取物HPLC指纹图谱,生浮小麦共标定12个共有峰,炒浮小麦共标定8个共有峰,炒制后未发现新增共有峰。亚油酸是浮小麦炒制前后的主要差异成分,炒制后含量降低了68.75%。结论浮小麦炒制前后饮片存在化学差异,亚油酸是主要差异标志物,建立的近红外一阶导数光谱和HPLC定量指纹图谱方法可为完善浮小麦饮片质量标准提供参考。

关键词：浮小麦炒制近红外光谱高效液相色谱指纹图谱化学模式识别亚油酸

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基于强影响度的近红外奇异样本识别算法研究

光谱学与光谱分析 2015年第7期35卷 1830-1834页

作者：吴兆娜丁香乾宫会丽董梅王梅勋中国海洋大学信息科学与工程学院山东青岛266100 中国海洋大学信息工程中心山东青岛266071 山东临沂烟草有限公司山东临沂276000

校正样本选择以及奇异样本剔除对于近红外光谱定量和定性建模非常重要。现有的识别奇异样本的方法一般都基于数据重心估计,需要一个经验的判断阈值,在很大程度上限制了其识别准确性和实用性。针对现有方法奇异样本识别准确率低的问题,... 详细信息

校正样本选择以及奇异样本剔除对于近红外光谱定量和定性建模非常重要。现有的识别奇异样本的方法一般都基于数据重心估计,需要一个经验的判断阈值,在很大程度上限制了其识别准确性和实用性。针对现有方法奇异样本识别准确率低的问题,改进了一种现有度量尺度-杠杆值,构造出一种新的基于强影响度的奇异样本识别算法。这种度量尺度在一定程度上减少了对数据重心的依赖,使正常样本更加聚集,拉开了奇异样本与正常样本的距离;同时,为了避免人工根据经验设定阈值的不合理性,引入统计学领域中跳跃度的概念,提出了一种自动阈值设定方法判别奇异样本。为了验证该算法的有效性,利用马氏距离、杠杆值-光谱残差法与该算法分别对200个代表性校正集样本中的异常样品进行剔除,然后通过偏最小二乘法(PLS)对剩余的校正集样本(以烟碱为指标)定量建模,并对60个代表性测试集样本进行预测,以交互验证均方根误差(RMSECV)、相关系数(r)和预测均方根误差(RMSEP)为评价指标比较各算法的优劣。实验对比结果表明,基于强影响度的奇异样本识别算法较现有方法明显提高了奇异样本识别的准确率,具有较低的RMSECV(0.104),RMSEP(0.112)以及较高的R(0.983),提高了模型的稳定性和预测能力。

关键词：近红外光谱马氏距离杠杆值光谱残差奇异样本识别

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支持向量机在入侵检测系统中的应用

微计算机信息 2006年第12X期22卷 89-91页

作者：王涛宫会丽中国海洋大学中国海洋大学信息工程中心

为了提高信息系统的安全性,本文将基于统计学习理论的支持向量机方法应用到入侵检测系统中,保证了在先验知识不足的情况下,支持向量机分类器仍有较好的分类正确率,达到了能够对系统异常情况准确预测的目的。该方法避免了基于传统机器学... 详细信息

为了提高信息系统的安全性,本文将基于统计学习理论的支持向量机方法应用到入侵检测系统中,保证了在先验知识不足的情况下,支持向量机分类器仍有较好的分类正确率,达到了能够对系统异常情况准确预测的目的。该方法避免了基于传统机器学习的局限性,保证了较强的推广能力,从而使整个入侵检测系统具有较好的检测性能。

关键词：入侵检测支持向量机机器学习