检索结果-南通市图书馆

Laser-induced breakdown spectroscopy for the classification of wood materials using machine learning methods combined with feature selection

引用

Plasma Science and Technology 2021年第5期23卷 117-125页

作者： Xutai CUI Qianqian WANG Kai WEI geer teng Xiangjun XU School of Optics and Photonics Beijing Institute of TechnologyBeijing 100081People's Republic of China Key Laboratory of Photonic Information Technology Ministry of Industry and Information TechnologyBeijing 100081People's Republic of China

In this paper,we explore whether a feature selection method can improve model performance by using some classical machine learning models,artificial neural network,k-nearest neighbor,partial least squares-discrimination analysis,random forest,and support vector machine(SVM),combined with the feature selection methods,distance correlation coefficient(DCC),important weight of linear discriminant analysis(IW-LDA),and Relief-F algorithms,to discriminate eight species of wood(African rosewood,Brazilian bubinga,elm,larch,Myanmar padauk,Pterocarpus erinaceus,poplar,and sycamore)based on the laser-induced breakdown spectroscopy(LIBS)*** spectral data are normalized by the maximum of line intensity and principal component analysis is applied to the exploratory data *** feature spectral lines are selected out based on the important weight assessed by DCC,IW-LDA,and *** models are built by using the different number of feature lines(sorted by their important weight)as *** relationship between the number of feature lines and the correct classification rate(CCR)of the model is *** CCRs of all models are improved by using a suitable feature *** highest CCR achieves(98.55...0.39)%when the SVM model is established from 86 feature lines selected by the IW-LDA *** result demonstrates that a suitable feature selection method can improve model recognition ability and reduce modeling time in the application of wood materials classification using LIBS.

关键词： laser-induced breakdown spectroscopy(LIBS) feature selection wood materials

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

Distinguish Fritillaria cirrhosa and nonFritillaria cirrhosa using laser-induced breakdown spectroscopy

引用

Plasma Science and Technology 2021年第8期23卷 161-166页

作者： Kai WEI Xutai CUI geer teng Mohammad Nouman KHAN Qianqian WANG School of Optics and Photonics Beijing Institute of TechnologyBeijing 100081People's Republic of China Key Laboratory of Photonic Information Technology Ministry of Industry and Information TechnologyBeijing Institute of TechnologyBeijing 100081People's Republic of China

As traditional Chinese medicines,Fritillaria from different origins are very similar and it is difficult to distinguish *** this study,the laser-induced breakdown spectroscopy combined with learning vector quantization(LIBS-LVQ)was proposed to distinguish the powdered samples of Fritillaria cirrhosa and non-Fritillaria *** also studied the performance of linear discriminant analysis,and support vector machine on the same data *** these three classifiers,LVQ had the highest correct classification rate of 99.17%.The experimental results demonstrated that the LIBS-LVQ model could be used to differentiate the powdered samples of Fritillaria cirrhosa and non-Fritillaria cirrhosa.

关键词： laser-induced breakdown spectroscopy(LIBS) learning vector quantization chemometric models robustness of model

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

拉曼光谱技术在病理诊断中的研究进展

引用

光谱学与光谱分析 2021年第4期41卷 1016-1022页

作者：王茜蒨相里文婷腾格尔崔旭泰魏凯北京理工大学光电学院信息光子技术工业和信息化部重点实验室北京100081

拉曼光谱技术能够提供与物质特定分子结构相关的光谱信息,可用于识别生物组织微小的生化变异,具有快速、实时、无损、无需样本预处理等优点,在临床病理诊断领域极具应用前景。与常规组织病理学分析相比,拉曼光谱技术能够直接检测活体组... 详细信息

拉曼光谱技术能够提供与物质特定分子结构相关的光谱信息,可用于识别生物组织微小的生化变异,具有快速、实时、无损、无需样本预处理等优点,在临床病理诊断领域极具应用前景。与常规组织病理学分析相比,拉曼光谱技术能够直接检测活体组织,简化了分析程序,缩短了诊断时间。人体病变组织的细胞分子组成和结构可能发生变化,这为拉曼光谱技术在组织病理诊断中的应用提供了检测依据。基于组织分子组成与结构的差异,结合机器学习和化学计量学方法,拉曼光谱技术可以提供客观的诊断信息,实现快速、低侵入的病理诊断。回顾了近十年来拉曼光谱技术在组织病理诊断中的研究进展,对取得的关键成果进行了总结,阐述了当前离体和活体应用拉曼光谱技术的一些关键问题。针对离体拉曼光谱检测,重点评估福尔马林固定石蜡包埋样本、冷冻样本和新鲜组织样本等离体样本的适用情况;阐述拉曼光谱数据收集的关键技术,包括适用光源、光谱范围,以及病理样本光谱采集的方式等。对于活体拉曼光谱检测,重点介绍了活体检测研究中拉曼光谱技术应用的两种形式:结合医用内窥镜进行体内检测,以及开放手术中的直接检测;综述了临床适用的拉曼系统,重点介绍了当前活体拉曼研究中应用的光纤探头。同时,文章也讨论了拉曼光谱数据的处理与分析方法,通过光谱预处理,特征提取与分类识别,构建拉曼光谱病理诊断模型,在小样本范围能够获得较好的诊断结果。考虑临床实际应用,仍需要不断优化分析方法,实现拉曼光谱与生化信息的关联,将样本个体差异的影响纳入分类模型中,以提升模型性能。文章对拉曼光谱应用于病理诊断中的关键问题进行了讨论,为进一步开展研究提供参考。未来需要更深入和广泛地开展离体和活体研究,以促进拉曼光谱技术在临床中的应用。

关键词：拉曼光谱疾病诊断术中指导机器学习

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

林业产业结构升级对国有林区改革绩效的影响

引用

林业经济问题 2019年第3期39卷 316-322页

作者：张少鹏腾格尔朱洪革东北林业大学经济管理学院哈尔滨150040

基于2003—2016年东北、内蒙古重点国有林区87个林业局的面板数据,以林业总产值、森林管护面积、年末在岗职工人数作为衡量指标,采用面板数据固定效应模型分析林业产业结构升级对国有林区改革绩效的影响机制。结果表明:林业产业结构高... 详细信息

基于2003—2016年东北、内蒙古重点国有林区87个林业局的面板数据,以林业总产值、森林管护面积、年末在岗职工人数作为衡量指标,采用面板数据固定效应模型分析林业产业结构升级对国有林区改革绩效的影响机制。结果表明:林业产业结构高级化对国有林区改革绩效具有促进效应,但产业结构升级速度过快也会在一定程度上对国有林区改革绩效产生抑制效应;林业财政投资额对林业总产值具有显著促进作用;年末在岗职工人均工资对森林管护面积和年末在岗职工人数具有显著促进作用;林业工作站数量对森林管护面积具有显著促进作用。因此为推动国有林区改革工作顺利进展,重点国有林区林业产业结构升级应与经济发展水平和生态环境状况相适应。

关键词：国有林区改革产业升级绩效水平面板数据分析

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

代价敏感的客户流失预测半监督集成模型研究

引用

系统工程理论与实践 2021年第1期41卷 188-199页

作者：肖进李思涵贺小舟腾格尔贾品荣谢玲四川大学商学院成都610064 四川大学管理科学/运筹学研究所成都610064 北京科学学研究中心北京100089 遵义医科大学医学信息工程学院遵义563006

客户流失预测是企业客户关系管理的重要内容.在现实的很多客户流失预测建模过程中,由于数据类别的高度不平衡现象的存在,使得模型的分类性能低下,不能很好地进行分类预测.同时由于现实情况中只有少量有类别标签的样本,更多的是无类别标... 详细信息

客户流失预测是企业客户关系管理的重要内容.在现实的很多客户流失预测建模过程中,由于数据类别的高度不平衡现象的存在,使得模型的分类性能低下,不能很好地进行分类预测.同时由于现实情况中只有少量有类别标签的样本,更多的是无类别标签数据的存在,造成了大量有用信息的浪费.为了解决以上两个问题,本研究将元代价敏感学习,半监督学习和Bagging集成等技术结合,提出了代价敏感的客户流失预测半监督集成模型(semi-supervised ensemble based on metacost,SSEM).该模型主要包括三个阶段:1)用Metacost方法修改初始有标签训练集L的类别标签,得到新的训练集Lm,并将其随机的分为模型训练集Ltr和模型验证集Va;2)使用Va挑选分类精度最高的三个基分类器,并用其选择性标记无类别标签U中的样本,并将它们添加到Ltr中;3)用新的模型训练集Ltr训练N个基本分类模型,并对测试集样本进行分类,进一步将分类结果进行集成.在两个客户流失预测数据集上进行实证分析,将SSEM模型与常用的监督式集成模型以及半监督式集成模型相比,结果表明,SSEM具有更好的客户流失预测性能.

关键词：客户流失预测类别分布不平衡半监督协同训练代价敏感

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

自适应噪声阈值估计联合AICC的全波形激光雷达波形分解方法

引用

光学学报 2022年第12期42卷 271-279页

作者：程赛周梅姚强强王金虎周春城腾格尔李传荣中国科学院空天信息创新研究院中国科学院定量遥感信息技术重点实验室北京100094

传统基于阈值法滤波去噪并结合AIC(Akaike information criterion)的期望最大(EM)分解方法,难以完全有效地消除噪声影响,而在面向小样本目标数据时,AIC的适应性较差。针对该问题,提出了一种改进的EM波形分解方法,采用自适应噪声阈值估... 详细信息

传统基于阈值法滤波去噪并结合AIC(Akaike information criterion)的期望最大(EM)分解方法,难以完全有效地消除噪声影响,而在面向小样本目标数据时,AIC的适应性较差。针对该问题,提出了一种改进的EM波形分解方法,采用自适应噪声阈值估计一次性消除背景噪声与随机噪声;针对存在的小样本、弱回波目标数据,使用AICC(Akaike information criterion,corrected)辅助完成EM波形分解。基于多组实测数据对本文方法进行了波形分解,验证了本文方法的有效性和准确性。

关键词：遥感全波形激光雷达波形分解去噪期望最大分解

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

Deep learning reconstruction enables full-Stokes single compression in polarized hyperspectral imaging

引用

Chinese Optics Letters 2023年第5期21卷 18-24页

作者：樊阿馨许廷发腾格尔王茜徐畅张宇寒徐昕李佳男 Key Laboratory of Photoelectronic Imaging Technology and System of Ministry of Education of China School of Optics and PhotonicsBeijing Institute of TechnologyBeijing 100081China Beijing Institute of Technology Chongqing Innovation Center Chongqing 401151China Department of Engineering Science Institute of Biomedical EngineeringUniversity of OxfordOxford OX37DQUK School of Printing&Packaging Engineering Beijing Institute of Graphic CommunicationBeijing 102600China

Polarized hyperspectral imaging,which has been widely studied worldwide,can obtain four-dimensional data including polarization,spectral,and spatial *** simplify data acquisition,compressive sensing theory is utilized in each *** polarization information represented by the four Stokes parameters currently requires at least two *** work achieves full-Stokes single compression by introducing deep learning *** four Stokes parameters are modulated by a quarter-wave plate(QWP)and a liquid crystal tunable filter(LCTF)and then compressed into a single light intensity detected by a complementary metal oxide semiconductor(CMOS).Data processing involves model training and polarization *** reconstruction model is trained by feeding the known Stokes parameters and their single compressions into a deep learning *** Stokes parameters can be reconstructed from a single compression using the trained *** from the acquisition simplicity and reconstruction efficiency,this work well facilitates the development and application of polarized hyperspectral imaging.

关键词： full-Stokes single compression deep learning reconstruction polarized hyperspectral imaging

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

慢性砷中毒与肠道菌群相关性研究进展

引用

内蒙古医学杂志 2023年第1期55卷 57-61页

作者：腾格尔武永刚段力军内蒙古医科大学呼和浩特010110 巴彦淖尔市医院关节外科内蒙古临河015000

砷被国际癌症研究机构归为第一类致癌物,它具有水溶性的特点。地方性砷中毒是一种生物地球化学性疾病,是居住在特定地理环境条件下的居民,长期通过饮水、空气或食物摄入过量的无机砷而引起的以皮肤色素脱失和(或)过度沉着掌跖角化为主... 详细信息

砷被国际癌症研究机构归为第一类致癌物,它具有水溶性的特点。地方性砷中毒是一种生物地球化学性疾病,是居住在特定地理环境条件下的居民,长期通过饮水、空气或食物摄入过量的无机砷而引起的以皮肤色素脱失和(或)过度沉着掌跖角化为主要临床特征的全身性慢性中毒。有严格地区性。近年,胃肠道微生物组的变化与人类和动物的疾病相关性研究较多,肠道菌群对人体有着非常重要的作用,肠道菌群稳态的稳定与疾病的发生发展存在关联性。

关键词：地方病慢性砷中毒肠道菌群动物实验体外模拟消化系统模型

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

海带早期成岩过程中形态和物质变化的实验室模拟

引用

高校地质学报 2014年第1期20卷 162-168页

作者：卢珊珊刘文汇李玉成吴涓王宁腾格尔王杰马亮邦安徽大学资源与环境工程学院合肥230601 中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院无锡石油地质研究所无锡214151

通过实验室模拟海带的早期成岩作用过程,获得生物改造无定形体样品,观察海带形态变化,测定生化成分、碳氢氮元素及微量重金属元素含量,为海相底栖宏观藻类的烃源岩形成过程提供现代对比实例。研究结果显示海带在模拟过程中不断降解,到... 详细信息

通过实验室模拟海带的早期成岩作用过程,获得生物改造无定形体样品,观察海带形态变化,测定生化成分、碳氢氮元素及微量重金属元素含量,为海相底栖宏观藻类的烃源岩形成过程提供现代对比实例。研究结果显示海带在模拟过程中不断降解,到第67天海带细胞已经完全破碎呈无定形体状;微生物促进海带生化成分的转化,厌氧后期多糖和蛋白质含量下降,粗脂肪含量上升到8.16%;海带对微量重金属元素有显著的吸附解析作用,使微量元素含量波动变化。早期成岩过程中微生物改造使海带形态朝无定体转化;有利于脂类成分的增加,利于成烃;元素变化有一定规律,但要直接利用微量重金属元素进行油源对比可能还存在一些问题,需要进一步研究。

关键词：海带形态生物化学成分碳氢氮元素微量重金属早期成岩过程

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于GMDH模型及模糊聚类的特征提取研究

引用

科学与管理 2016年第6期36卷 69-76页

作者：赵珩君刘斌腾格尔林亮亮肖进四川广播电视大学经济管理学院成都610073 四川大学商学院成都610064

特征提取算法可以去除目标数据中的冗余特征、无关特征甚至噪声特征,从而得到一个无冗余、无噪声的样本集,有助于提高目标对象的识别率以及数据的挖掘速度。现有的特征提取方法在定性数据及噪声数据的处理上存在局限性,而定性数据及带... 详细信息

特征提取算法可以去除目标数据中的冗余特征、无关特征甚至噪声特征,从而得到一个无冗余、无噪声的样本集,有助于提高目标对象的识别率以及数据的挖掘速度。现有的特征提取方法在定性数据及噪声数据的处理上存在局限性,而定性数据及带噪声数据在现实建模过程中是不可避免的。本文从特征提取需解决的根本问题出发,就如何确定特征子集并选择适当的隶属函数来表示模糊子空间,使模糊规则归纳模型有最大的识别率及抗干扰性的方法进行讨论、研究。

关键词：特征提取模糊聚类隶属函数

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：