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基于自适应粒子群算法的多峰谱线分离方法研究

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光谱学与光谱分析 2021年第5期41卷 1452-1457页

作者：廉小亲刘钰陈彦铭黄静龚永罡霍亮生北京工商大学人工智能学院北京100048 北京工商大学中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室北京100048

电感耦合等离子体原子发射光谱分析法(ICP-AES)已成为一种常规的元素分析方法,但在ICP-AES分析过程中,大多元素的分析谱线会受到背景或其他谱线的重叠干扰,形成的光谱干扰严重影响了谱线分析的准确性,所以在元素的分析过程中,需要通过... 详细信息

电感耦合等离子体原子发射光谱分析法(ICP-AES)已成为一种常规的元素分析方法,但在ICP-AES分析过程中,大多元素的分析谱线会受到背景或其他谱线的重叠干扰,形成的光谱干扰严重影响了谱线分析的准确性,所以在元素的分析过程中,需要通过适当的光谱干扰校正方法才能得到合适的元素分析线。根据光谱强度具有叠加性的特征,利用谱图将谱线形状表示为Voigt线型函数加和的多峰谱线叠加模型,以多峰谱线叠加模型与目标谱线的均方根误差构建多元函数作为评价函数的数学模型,设计自适应粒子群优化(APSO)算法寻找分离谱线特征参数的最优解,APSO算法在标准PSO算法的基础上,引入压缩因子同时使得种群参数惯性权重根据粒子个体适应度值自适应变化以及学习因子线性变化,在算法迭代过程中协调粒子种群内全局搜索能力和局部开发能力,保证算法有效且迅速收敛,实现多峰谱线分离,减少干扰谱线的影响从而得到更精准的元素分析线。以ICP-AES检测器返回的含Pr元素溶液特征波长为390.844 nm和汞灯特征波长为313.183 nm两条谱线的光强AD采样值作为两组实测数据,以两个Voigt线型近似函数构成的三种不同重叠程度的叠加合成曲线作为三组模拟数据,在数据曲线上分别选取50个能够包含曲线全部特征参数信息的点作为数据点,通过对上述五组目标数据点进行APSO算法处理,结果表明APSO算法得到的多峰谱线叠加模型相关参数能够较准确地拟合出相应的目标数据曲线,目标数据点与拟合曲线函数值相对误差较低,算法表明能够有效扣除谱线重叠干扰,同组目标数据经过多次算法处理,选择最小的最优适应度值相应的特征参数向量作为Voigt线型函数相关参数,以此拟合出的多峰谱线叠加模型曲线精准度越高、相对误差越小。这种算法具有良好的收敛性和适应性,可应用于ICP-AES在元素定性、定量方面的分析研究。

关键词：粒子群算法多峰谱线分离 ICP-AES 光谱干扰

基于DE算法和NURBS曲线的ICP-AES光谱基线校正方法研究

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光谱学与光谱分析 2023年第1期43卷 260-267页

作者：廉小亲陈彦铭王宇乔刘钰北京工商大学人工智能学院北京100048 北京工商大学中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室北京100048

电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES)分析法是一种常用的溶液元素浓度分析方法,但在ICP-AES测量过程中,由于温度漂移、杂散光和仪器暗电流等原因,光谱往往会存在一定程度的基线漂移,导致元素光谱强度值的测量结果存在误差,进而影响... 详细信息

电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES)分析法是一种常用的溶液元素浓度分析方法,但在ICP-AES测量过程中,由于温度漂移、杂散光和仪器暗电流等原因,光谱往往会存在一定程度的基线漂移,导致元素光谱强度值的测量结果存在误差,进而影响元素浓度的定量分析结果,因此基线校正是ICP-AES分析法中的必要环节之一。对传统光谱基线校正方法进行简要分析,在此基础上设计了一种基于非均匀B样条曲线和差分进化算法的ICP-AES光谱基线漂移校正方法;首先验证了光谱信号中噪声的概率密度分布服从高斯分布,然后对原始光谱进行预处理,通过高斯滤波对光谱信号去噪;然后以光谱基线校正过程中极小值序列的标准偏差作为评价指标,以非均匀B样条曲线作为基线模型,以曲线的控制点序列C和内接点序列T作为评价函数特征参数,建立ICP-AES光谱基线校正评价函数,将光谱基线校正问题转换为求解评价函数特征参数全局最优解的问题;最后简要介绍了差分进化算法的流程,通过差分进化算法求解使得评价函数取得最小值时的特征参数的全局最优解,即非均匀B样条曲线的控制点序列C与内接点序列T的取值,并以此拟合相应的非均匀B样条曲线作为光谱基线,实现对ICP-AES光谱的基线校正。利用一组实测的ICP-AES光谱数据对本文提出的基线漂移校正方法进行验证,实验结果表明,提出的基于差分进化算法和非均匀B样条曲线的ICP-AES光谱基线校正方法能够准确地计算出非均匀B样条曲线的控制点序列C与内接点序列T,并拟合出理想的光谱基线,从而实现ICP-AES光谱的基线校正,该方法能够克服非均匀B样条曲线在光谱基线校正领域应用的局限性,为后续的元素含量定量分析提供了技术基础。

关键词：光谱基线基线校正差分进化算法非均匀B样条电感耦合等离子体

基于NIR和SOM-RBF网络的兰州百合关键营养物质定量分析方法

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光谱学与光谱分析 2022年第7期42卷 2025-2032页

作者：廉小亲陈群汤燊淼吴静珠吴叶兰高超北京工商大学人工智能学院北京100048 北京工商大学中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室北京100048

为了实现兰州百合关键营养物质蛋白质和多糖的快速无损检测,在12000~4000 cm^(-1)光谱范围内采集了59份兰州百合粉的近红外光谱(NIRS)。首先运用SG、Normalize、SNV、MSC、Detrend、OSC、SG+1D、SG+Normalize、SG+SNV和SG+Detrend十种预处理方法对原始光谱数据进行处理,确定蛋白质的最佳预处理方法为SG+Detrend、多糖的最佳预处理方法为Detrend;然后运用CARS、SPA和PCA三种算法对预处理的光谱数据进行特征波长筛选,确定蛋白质和多糖的最佳特征波长提取方法均为SPA算法;最后采用PLSR法建立了兰州百合关键营养物质蛋白质和多糖含量的预测模型,结果显示,经过SG+Detrend_SPA处理所建立的蛋白质PLSR模型中,预测集相关系数R;为0.8106,预测集均方根误差RMSEP为1.1953;经过Detrend_SPA处理所建立的多糖PLSR模型中,预测集相关系数R;为0.8109,预测集均方根误差RMSEP为2.0946。考虑到经典PLSR无损预测模型精度的限制,在该研究中提出SOM-RBF神经网络无损预测模型。首先利用SOM网络对数据样本进行聚类,然后将得到的聚类类别数和聚类中心作为RBF网络的隐层节点个数和隐层节点数据中心,以此来优化RBF的结构参数。在建立的蛋白质SOM-RBF神经网络模型中,预测集相关系数R;为0.8666,预测集均方根误差RMSEP为1.0385;建立的多糖SOM-RBF神经网络模型中,预测集相关系数R;为0.8681,预测集均方根误差RMSEP为1.7994。比较PLSR和SOM-RBF两种模型对两种物质的预测结果,确定了SOM-RBF神经网络模型为最优建模方法,最终确定在蛋白质检测中,最优模型为基于SG+Detrend_SPA_SOM-RBF建立的模型,模型的预测集相关系数较PLSR高5.6%,预测集均方根误差较PLSR低0.1568;在多糖检测中,确定的最优模型为基于Detrend_SPA_SOM-RBF建立的模型,模型的预测集相关系数较PLSR高5.72%,预测集均方根误差较PLSR低0.2952。研究结果表明,运用NIR和SOM-RBF技术可以实现对兰州百合关键营养物质蛋白质和多糖的快速无损检测,为今后快速无损检测兰州百合营养物质提供理论依据。

关键词：兰州百合蛋白质多糖近红外光谱无损检测 SOM-RBF神经网络

基于工业互联网的大米供应链数字孪生系统构建

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农业机械学报 2023年第3期54卷 372-381页

作者：许继平孔德政王昭洋赵峙尧于重重北京工商大学人工智能学院北京100048 北京工商大学中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室北京100048

粮食生产供应关乎国家安全稳定,针对目前粮食供应链存在的数据共享水平低、管控智能化程度不高等问题,构建基于工业互联网标识解析技术的粮食供应链数字孪生系统。以大米供应链为典型对象,首先设计涵盖收购、运输、加工、仓储、包装、... 详细信息

粮食生产供应关乎国家安全稳定,针对目前粮食供应链存在的数据共享水平低、管控智能化程度不高等问题,构建基于工业互联网标识解析技术的粮食供应链数字孪生系统。以大米供应链为典型对象,首先设计涵盖收购、运输、加工、仓储、包装、销售的大米全供应链数字化模型,研究基于标识解析体系的各环节全要素标识编码和数据开放共享,建立实物对象与信息系统之间的数字桥梁;提出包含物理层、网络层和孪生层的数字孪生体系架构,形成基于工业互联网的数据流通共享基础,明确孪生体系架构的关键模型;并详细阐述设备、产线、物料等对象的全要素精准建模过程,构成集几何模型、物理模型、行为模型和规则约束模型为一体的数字孪生模型;最后借助Unity3D软件以及C#编程技术搭建大米供应链数字孪生原型系统,实现对产线的三维可视化监控。实验结果表明,该系统在供应链全要素数据充分共享基础上,通过三维展示、预测控制和智能决策一定程度上提升了大米供应链智能化监管能力,为工业互联网等技术赋能产业数字化转型提供参考。

关键词：大米供应链工业互联网标识解析数字孪生产业数字化

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基于度量学习的小样本零器件表面缺陷检测

仪器仪表学报 2020年第7期41卷 214-223页

作者：于重重萨良兵马先钦陈秀新赵霞北京工商大学人工智能学院北京100048 中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室北京100048

针对零器件表面缺陷检测时存在缺陷样本少、缺陷目标尺寸大小不一和易发生几何形变等问题,提出一种基于度量学习的小样本零器件表面缺陷检测模型。该模型首先将特征金字塔网络中传统卷积改进为动态卷积,并加上区域建议网络对小样本缺陷... 详细信息

针对零器件表面缺陷检测时存在缺陷样本少、缺陷目标尺寸大小不一和易发生几何形变等问题,提出一种基于度量学习的小样本零器件表面缺陷检测模型。该模型首先将特征金字塔网络中传统卷积改进为动态卷积,并加上区域建议网络对小样本缺陷进行特征提取和边框定位;然后在大型数据集MS COCO上进行预训练,将训练好的模型结构参数迁移到具有少量缺陷样本的检测中;最后建立基于度量学习的多模态网络结构实现小样本零器件表面缺陷检测。实验表明,所提方法在ImageNet LOC公共数据集上与其他模型相比性能更优,5类5样本下均值平均精度为70.43%;在所建立的零器件表面缺陷数据集上,3类5样本的均值平均精度最高可达35.76%,相比RepMet模型性能最大可多提升近70%。

关键词：零器件表面缺陷检测度量学习小样本特征金字塔可变形卷积

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区块链驱动的稻米供应链信息监管模型研究

农业机械学报 2021年第5期52卷 202-211,101页

作者：许继平王健张新王小艺孔建磊刘阳北京工商大学中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室北京100048 北京工商大学北京市食品安全大数据技术重点实验室北京100048 中国信息通信研究院北京100191

针对稻米供应链业务主体复杂、信息流转冗长、数据利用率低、监管覆盖性差等问题,构建了区块链驱动的稻米供应链信息监管模型,并进行系统化实现。首先,对稻米供应链信息流转特性进行分析,梳理并提炼供应链各业务环节主体及关键信息;然后... 详细信息

针对稻米供应链业务主体复杂、信息流转冗长、数据利用率低、监管覆盖性差等问题,构建了区块链驱动的稻米供应链信息监管模型,并进行系统化实现。首先,对稻米供应链信息流转特性进行分析,梳理并提炼供应链各业务环节主体及关键信息;然后,以区块链驱动构建稻米供应链信息监管模型,设计隐私数据分级加密存储模式和定制化业务逻辑监管智能合约;最后,基于Hyperledger Fabric开源框架,构建并实现稻米供应链信息监管原型系统,并以湖南省常德市某粮油企业为例,进行了应用案例实证分析。结果表明,构建的稻米供应链信息监管模型及原型系统能够解决稻米供应链数据隐私加密、安全存储及权限管理等问题,实现供应链信息互联互通和有效监管。本研究可为粮油质量安全监管提供一种可行的应用方法。

关键词：稻米供应链信息监管区块链隐私加密智能合约超级账本

基于DEMATEL-ISM的粮油质量安全区块链优化

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农业机械学报 2022年第11期53卷 412-423页

作者：许继平张博洋张新王小艺李飞赵燕东北京工商大学北京市食品安全大数据技术重点实验室北京100048 北京工商大学中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室北京100048 北京林业大学工学院北京100083

粮油质量安全直接关系人民生命健康和国家安全稳定。粮油供应链具有主体复杂、风险多、供应网络跨域、信息链难以打通等特点,以区块链为代表的新一代信息技术为食品质量安全保障和追溯提供了新的解决思路和应用模式,但同时也引入了新的... 详细信息

粮油质量安全直接关系人民生命健康和国家安全稳定。粮油供应链具有主体复杂、风险多、供应网络跨域、信息链难以打通等特点,以区块链为代表的新一代信息技术为食品质量安全保障和追溯提供了新的解决思路和应用模式,但同时也引入了新的系统性风险,并且存在安全性方面的挑战。在解析粮油质量安全区块链风险和信息特征基础上,改进并优化现有完全非可信执行场景中通用型区块链结构,在网络层提出了一种适用于非完全可信执行场景中粮油质量安全专用型区块链网络结构,在共识层提出了一种基于PBFT改进拜占庭容错能力的符合粮油质量安全区块链特征的Kafka共识优化算法P-Kafka,分别从正确性、去中心化、安全性、可扩展性、共识效率及一致性6个角度与传统共识算法做了性能对比分析。通过分析比较,所提出的网络节点分区与子链划分一定程度上节省了区块链系统运行成本并提高了节点的隐私安全,改进的P-Kafka共识算法具有了拜占庭容错能力并继承了Kafka分区优化的高吞吐量特性,更加适应粮油质量安全应用场景。

关键词：粮油质量安全共识机制风险分析区块链网络结构 DEMATEL-ISM

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基于优化的灰色关联分析-极限学习机食用油污染物风险评价模型研究

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食品科学 2023年第3期44卷 88-97页

作者：于家斌范依云王小艺赵峙尧金学波白玉廷王立陈慧敏北京工商大学人工智能学院北京100048 北京工商大学中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室北京100048 北京服装学院文理学院北京100029

近年来食用油安全事故频发,为降低这类事件的威胁,对其风险评价模型进行研究有着极其重要的意义。针对目前食用油检测数据高维性、非线性、离散性和含噪声的特点,现有风险评价模型存在噪声抑制能力差、评价不准确和模型参数调整主观性... 详细信息

近年来食用油安全事故频发,为降低这类事件的威胁,对其风险评价模型进行研究有着极其重要的意义。针对目前食用油检测数据高维性、非线性、离散性和含噪声的特点,现有风险评价模型存在噪声抑制能力差、评价不准确和模型参数调整主观性强等问题。对此,本实验提出一种食用油污染物风险评价模型。首先进行风险指标筛选以及数据预处理,然后将处理后的数据输入到基于小波阈值法的滤波模块中进行滤波,随后通过灰色关联分析计算各风险指标的权重来制定多指标综合风险值标签;由极限学习机(extreme learning machine,ELM)对综合风险值进行预测,在上述过程中利用实用贝叶斯优化算法分别来优化滤波模块和ELM网络的参数;最后利用模糊综合分析对预测综合风险值进行风险等级划分。本研究依托150组食用油数据进行分析,详细阐述了该模型的使用流程,通过不同模型对比实验,本研究模型决定系数R2和均方根误差分别为0.0563和0.9461,进一步验证了方法的优越性和有效性,可以为相关部门制定风险控制策略、抽检策略以及优化加工链提供更为合理的依据。

关键词：食用油安全风险评价灰色关联分析极限学习机实用贝叶斯优化

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高光谱成像的柑橘病虫害叶片识别方法

光谱学与光谱分析 2021年第12期41卷 3837-3843页

作者：吴叶兰陈怡宇廉小亲廖禺高超管慧宁于重重北京工商大学中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室北京100048 江西省农业科学院农业工程研究所江西南昌330200

为监测柑橘生长状况,实现病虫害无损识别,利用高光谱成像技术和机器学习方法进行柑橘病叶分类研究。使用高光谱成像仪采集46片柑橘正常叶、46片溃疡病叶、80片除草剂危害叶、51片红蜘蛛叶和98片煤烟病叶的高光谱图像,在478~900 nm光谱... 详细信息

为监测柑橘生长状况,实现病虫害无损识别,利用高光谱成像技术和机器学习方法进行柑橘病叶分类研究。使用高光谱成像仪采集46片柑橘正常叶、46片溃疡病叶、80片除草剂危害叶、51片红蜘蛛叶和98片煤烟病叶的高光谱图像,在478~900 nm光谱范围内对每个叶片一个或多个发病区提取5×5的感兴趣区域(ROI),将ROI内每个像素的反射率值作为光谱信息,则一个ROI得到25个光谱信息样本,最终五类叶片共得到13250个光谱样本。利用随机法将全部样本划分为9938个训练集和3312个测试集。分别采用一阶求导(1^(st) Der)、多元散射校正(MSC)和标准正态变换(SNV)三种方法对原始光谱信息进行预处理,对不同预处理方法后的数据采用主成分分析法(PCA)提取特征波长。1^(st) Der预处理后得到7个特征波长,分别是520.2,689.0,704.8,715.4,731.2,741.8和757.6 nm;MSC和SNV预处理后得到7个相同的特征波长,分别是551.9,678.5,704.8,710.1,725.9,731.2和757.6 nm;原始光谱得到7个特征波长,分别是525.5,678.5,710.1,720.7,725.9,757.6和762.9 nm。分析PCA后的样本分布散点图可知,正常叶片、溃疡病叶片和红蜘蛛叶片样本有一定程度聚类,除草剂叶片和煤烟病叶片样本有大量重叠,仅依据PCA不能完成病虫害叶片的识别。对全波段(FS)和PCA特征波长数据在不同预处理方法下进行支持向量机(SVM)和随机森林(RF)建模,结果表明:数据在1^(st) Der预处理方法下识别效果最佳,1^(st) Der-FS-SVM模型总分类精度(OA)为95.98%,Kappa系数为0.9482,1^(st) Der-FS-RF模型OA为91.42%,Kappa系数为0.8892,1^(st) Der-PCA-SVM模型OA为90.82%,Kappa系数为0.8816,1^(st) Der-PCA-RF模型的OA为91.79%,Kappa系数为0.894;对PCA选择的特征波长数据建模,SVM和RF模型下识别率均达到84%,全波段下模型识别率在88%以上,FS数据建模效果优于PCA特征波长。研究结果表明,高光谱成像技术结合机器学习方法进行柑橘叶片分类是可行且有效的,为柑橘病虫害的无损准确识别提供理论根据。

关键词：高光谱成像主成分分析支持向量机随机森林