检索结果-南通市图书馆

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

复杂环境下自动泊车路径规划与跟踪控制研究

复杂环境下自动泊车路径规划与跟踪控制研究

作者：陈耀威吉林化工学院

学位级别：硕士

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

风电场布局优化方法研究

风电场布局优化方法研究

作者：林剑威扬州大学

学位级别：硕士

基于近红外光谱技术的苍术鉴别与质量评价研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于近红外光谱技术的苍术鉴别与质量评价研究

作者：蒋智威浙江农林大学

学位级别：硕士

苍术（Atractylodis rhizoma）为菊科苍术属多年生草本植物北苍术或茅苍术的干燥根茎,为中医临床常用药材。但由于目前野生苍术价格较高,而现有鉴定手段较难准确识别与其相似的混伪品,导致苍术药材市场出现了种种乱象,因此亟需一种快速... 详细信息

苍术（Atractylodis rhizoma）为菊科苍术属多年生草本植物北苍术或茅苍术的干燥根茎,为中医临床常用药材。但由于目前野生苍术价格较高,而现有鉴定手段较难准确识别与其相似的混伪品,导致苍术药材市场出现了种种乱象,因此亟需一种快速、无损、准确率高的检测方法,本研究运用近红外光谱检测技术对苍术的真伪、基原、产地、掺伪、掺伪水平、有效成分含量等进行了全面系统的评价,并建立各个任务的最佳模型,主要研究结果如下:1.基于近红外光谱技术进行苍术的真伪、基原、产地鉴定研究。采用近红外光谱技术,以傅立叶变换近红外光谱扫描仪采集苍术饮片和粉末的光谱信息。以近红外光谱数据为自变量,苍术饮片的真伪、基原、产地为因变量,在数据平衡后采用偏最小二乘判别分析（PLS-DA）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、反向传播神经网络（BPNN）、卷积神经网络（CNN）等五种方法构建苍术饮片和粉末真伪、基原、产地的快速无损检测定性模型,然后运用光谱预处理、特征变量选择等方法优化模型,得到了苍术真伪、基原、产地鉴定的最优模型。实验表明,通过苍术粉末建立的鉴定模型性能优于通过饮片建立的模型。除了苍术粉末的基原鉴定中,最佳的方法组合为RF+FD+CARS、RF+FD+GA、BPNN+MSC+SPA,茅苍术饮片产地鉴定任务中,最佳的方法组合为SVM+SD外,CNN与合适的预处理方法组合在其余的分类任务中都取得了最佳的建模结果,表现出强大的分类能力。2.基于近红外光谱技术进行苍术的掺伪识别及掺伪水平预测研究。采用近红外光谱技术,扫描并采集苍术掺伪粉末的光谱信息。以傅立叶变换近红外光谱扫描仪采集得到的近红外光谱数据为自变量,苍术粉末的掺伪与否和掺伪水平为因变量,采用PLS-DA、RF、SVM、BPNN、CNN等五种定性建模方法构建苍术粉末掺伪的快速无损定性检测模型,偏最小二乘回归（PLSR）、RF、SVM、BPNN、CNN等五种定量建模方法构建苍术粉末掺伪水平的快速无损定量检测模型,在经过光谱预处理、特征变量选择等方法优化模型后,得到了苍术掺伪识别及掺伪水平预测的最优模型。实验表明,对于掺伪粉末鉴定任务,筛选出的最佳建模方法组合均能实现100%的分类准确率。掺伪白术水平、掺伪关苍术水平、掺伪金荞麦水平的最佳预测模型的方法组合分别为PLSR+FD+CARS（RT2=96.69%,RMSET=7.07%,RP2=96.27%,RMSEP=8.55%）、PLSR+FD+SPA（RT2=95.56%,RMSET=8.36%,RP2=94.71%,RMSEP=9.49%）和PLSR+SNV+CARS（RT2=99.20%,RMSET=3.20%,RP2=98.72%,RMSEP=4.55%）。3.基于近红外光谱技术进行苍术的有效成分含量预测研究。采用近红外光谱技术,扫描并采集苍术粉末的光谱信息。采用高效液相色谱方法测定苍术粉末的中β-桉叶醇、白术内酯Ⅰ、白术内酯Ⅱ、白术内酯Ⅲ、苍术素、苍术酮等六种有效成分的含量。以傅立叶变换近红外光谱扫描仪采集得到的近红外光谱为自变量,六种有效成分含量为因变量,采用PLSR、RF、SVM、BPNN、CNN等五种定量建模方法构建苍术中六种有效成分含量的快速无损定量检测模型,在经过光谱预处理、特征变量选择等方法优化模型后,得到了苍术有效成分含量预测的最优模型。实验表明,CNN模型在预测苍术中β-桉叶醇、白术内酯Ⅰ、苍术素和苍术酮含量方面具有优势,而SVM模型更适合预测苍术中白术内酯Ⅱ和白术内酯Ⅲ的含量。

关键词：苍术近红外快速无损卷积神经网络

长江中游典型城市冬季污染过程有机气溶胶来源及健康风险研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

长江中游典型城市冬季污染过程有机气溶胶来源及健康风险研究

作者：谢鹏威南昌大学

学位级别：硕士

有机气溶胶（OA,Organic Aerosol）作为大气细粒子(PM2.5)的重要组成成分,不仅对区域环境空气质量和全球气候变化有重要的影响,其中的多环芳烃（polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs）等有毒有害组分更是能对人体健康造成损害。九江... 详细信息

有机气溶胶（OA,Organic Aerosol）作为大气细粒子(PM2.5)的重要组成成分,不仅对区域环境空气质量和全球气候变化有重要的影响,其中的多环芳烃（polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs）等有毒有害组分更是能对人体健康造成损害。九江和南昌作为长江中游典型城市,近年来环境空气质量逐步改善,PM2.5浓度逐步下降,但是两市PM2.5浓度仍处于较高浓度,且有反弹趋势,PM2.5浓度改善压力较大。而目前对于九江和南昌地区的OA来源和健康风险方面的研究相对较为缺乏,无法有效支撑两市PM2.5浓度的持续改善。本研究通过对九江和南昌地区的观测,采用2020年12月-2021年1月5个国控站点（包含3个九江国控站点、2个南昌国控站点）一个月的观测数据进行研究,分析了一次有机气溶胶（正构烷烃、有机酸、糖类、藿烷、甾醇共72种有机物）、二次有机气溶胶（异戊二烯SOA示踪物、萜烯SOA示踪物、苯系物SOA示踪物共10种有机物）不同空气质量状况下的浓度情况,并且分析了九江和南昌地区大气有机气溶胶污染特征及来源,以及对15种多环芳烃进行健康风险评价。用主成分分析（PCA）以及正构烷烃碳优势指数（CPI）对有机气溶胶的来源进行分析。两地清洁天和污染天采样期有机气溶胶测得组分总浓度均较高,其中正构烷烃（九江样品为5400.1 ng/m3,南昌样品为18551.1 ng/m3）、有机酸（九江样品为867.47 ng/m3,南昌样品为1900.31 ng/m3）浓度显著高于其他物种。用PCA在四个不同采样期分别解析出5～6个因子,九江清洁天一次气溶胶来源贡献为生物质燃烧（58.45%）、植物自然来源（28.51%）、化石燃烧（2.19%）和机动车尾气排放（1.44%）;九江污染天来源为化石燃料燃烧（22.06%）和（77.94%）。南昌清洁天来源贡献为生物质燃烧（49.09%）、机动车尾气排放和光化学氧化混合源（20.28%）以及化石燃料燃烧（30.63%）;污染天为生物质燃烧（72.85%）和化石燃料燃烧（27.15%）。分析生物源前体物（异戊二烯、单萜烯）和人为源前体物（苯系物）生成的SOA示踪物。所测SOA示踪物的总浓度是:九江清洁天和污染天的浓度为34.11 ng/m3、65.80 ng/m3;南昌清洁天和污染天为37.49 ng/m3、64.23 ng/m3。两地不同空气质量均为苯系物示踪物浓度最高。表明,以苯系物为代表的人为源前体物是九江和南昌大气SOA的重要来源,而苯系物主要来源机动车排放、油类挥发、燃煤和生物质燃烧源,进而说明SOA的来源。九江市污染天∑15PAHs日均浓度为8.00 ng/m3,相比于清洁天浓度提高了10%。南昌市污染天∑15PAHs日均浓度为8.61 ng/m3,相比清洁天浓度提高30%。由清洁天转为污染天过程中,3环含量下降,5环含量上升。其次,采用正定因子矩阵模型分析法（PMF）对多环芳烃来源进行了识别,结果表明九江市多环芳烃来源于燃煤源（35.73%）、生物质燃烧源（22.12%）和机动车尾气排放源（42.15%）;南昌市多环芳烃来源于燃煤源（45.45%）、生物质燃烧源（45.45%）和机动车尾气排放源（9.10%）。由数据分析可得当清洁天转为污染天后,燃煤和机动车尾气排放贡献率升高,生物质燃烧贡献率下降。最后,估算了不同年龄和性别人群全年吸入多环芳烃所致的肺癌增量风险（ILCR）。两地污染天多环芳烃引起的ILCR值均大于清洁天。成人的ILCR值大于其他年龄组。九江市污染天除了儿童,其他年龄段的ILCR值均在10-6-10-4;南昌市则只有污染天中成人的ILCR值是>10-6的。结果表明污染天大气PM2.5中多环芳烃具有潜在的致癌风险。

关键词：一次有机气溶胶二次有机气溶胶多环芳烃污染特征健康风险评价