模型传递

摘要： 随着近红外光谱检测仪种类的增多,不同仪器间的校正模型存在无法共享问题,可利用模型传递解决。以食用油为研究对象,在主机上建立油酸质量比的极限学习机校正模型,利用迁移学习中的TrAdaBoost算法把主机模型传递到从机上,探讨标准化样品数量对模型传递效果的影响,并与直接标准化算法、缺损数据重构算法和极限学习机自编码器的模型传递算法进行对比。结果表明:主机模型经TrAdaBoost算法模型传递后,从机预测集决定系数R^(2)从0.489上升到0.892,预测集均方根误差(Root mean square error of prediction,RMSEP)从4.824 mg/g下降到0.267 mg/g,且模型效果几乎不受标准化样品数量的影响。说明TrAdaBoost算法可以有效应用于模型传递领域,实现了不同光谱仪器之间的共享。

摘要： 傅里叶变换红外光谱仪具有扫描速度快、分辨率高、波数精度高、灵敏度高和光谱范围宽等优点,因而应用于各个领域.但在实际应用中,由于仪器间的差异、仪器自身随时间的变化或者样品特性等问题,导致在一台仪器上建立的校正模型不能推广至其他仪器长期使用,使得傅里叶变换红外光谱法(FTIR)的应用受到了校正模型的限制,因此如何实现整机的波数校正并进一步实现模型传递是仪器应用的重要研究内容之一.通过高分辨率测试条件下水峰的峰值点对整机光谱进行波数校正,并进一步研究模型传递的效果,其结果表明波数的准确度和一致性是模型传递的重要因素,有利于傅里叶红外光谱仪的应用与开发.

摘要： 为解决光谱数据差异导致模型不稳定的问题,研究了不同批次中式菜肴营养素含量预测模型的传递方法。以间隔3个月制作的番茄炒蛋样本为例,采集光谱数据并利用理化方法测定蛋白质含量(每批次120个样本);选择预测效果较好的第二批次模型作为主模型,将分段直接标准化(Piecewise Direct Standardization,PDS)算法、模型更新(Model Updating,MP)和斜率/截距(Slope/Bias,S/B)修正法联合(PDS-MP-S/B)用于菜肴类模型传递,分析不同PDS窗口数和标准集数对预测结果的影响。当PDS窗口数为11且标准集数为100时,PDS-MP-S/B算法对蛋白质含量的预测结果明显优于无模型传递和单独使用3种算法时,预测模型的预测集决定系数R^(2)(Pred)为0.9628,相对预测偏差(Relative Prediction Deviation,RPD)为5.6731,预测均方根误差(Root Mean Square Errorof Prediction,RMSEP)为0.3157。从光谱、模型、结果三个方面实现了模型传递,提高了模型的通用性,减少了建模成本,为中式菜肴的快检提供了理论支持。

摘要： 利用可见-近红外光谱分析技术可以准确快速的获取土壤养分含量,但不同类型土壤间养分含量校正模型的普适性是亟待解决的关键问题。为提高有机质含量光谱校正模型在多类型土壤之间的普适性和农田在线检测有机质含量速度,利用美国M107B区66个样品建立基于可见-近红外光谱的土壤有机质含量的粒子群-最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)校正模型,预测M107B区的23个验证集样品的决定系数R^(2)=0.859,相对分析误差RPD=2.660;将M107B区89个土壤样品作为校正集建模后对N116B区20个验证集样品的有机质含量预测,预测R^(2)=0.562,预测RPD=0.952,模型的预测R^(2)和预测RPD分别降低34.6%和64.2%,表明M107B区土壤有机质含量的可见-近红外光谱校正模型直接用于N116B区时,预测精度显著降低;将N116B区部分土壤样品加入到M107B区样品集后重新建模,并预测N116B区20个验证集样品的有机质含量,当加入的N116B区土壤样品数量达到35以上,预测R^(2)>0.80,预测RPD>2.0;加入到校正集的N116B区土壤样品数量从0增加到50,模型预测R^(2)从0.562增加到0.811,预测RPD从0.952增加到2.274,精度逐渐提高。结果表明,在M107B区校正模型中加入N116B区部分土壤样品建模,能够有效提高M107B区土壤校正模型对N116B区土壤有机质含量的预测精度;加入的N116B区土壤样品数量达到50以上,模型预测性能趋于稳定,预测精度达到实用要求,成功将M107B区土壤有机质含量校正模型传递给N116B区土壤;优先选择与M107B区土壤样品的有机质含量或光谱曲线差异较大的N116B区土壤样品参与建模,可有效避免模型传递时模型性能出现突变。提出的方法能够有效提高M107B区土壤的有机质校正模型对N116B区土壤的预测精度,为基于可见-近红外光谱的农田土壤有机质含量实时检测提供一种新的经济可行的模型传递方法,为提高多类型土壤的有机质含量检测模型的普适性提供一种有效的解决方案。

摘要： 为探究不同分光原理的近红外光谱仪的光谱标准化方法,降低光谱差异性,实现模型共享,以小麦粉的粗蛋白为检测指标,以3台不同原理的近红外光谱仪采集的小麦粉样品近红外光谱为研究对象,分别采用直接标准化(DS)、分段直接标准化(PDS)和一元线性回归直接标准化(SLRDS)算法进行近红外光谱标准化研究,通过欧氏距离(D)、光谱标准化误差率(SSER)等指标分析主、从机光谱间的光谱差异性,以预测相关系数(R)、标准偏差(RMSEP)和相对标准偏差(RPD)等参数,评估模型转移后的预测效果;结果表明:1)经3种算法的光谱标准化,从机与主机之间的光谱差异性显著降低,转移后模型的从机预测效果大幅度提升,其中从机S的预测效果优于从机S;2)3种算法中,光谱经DS算法标准化后2台从机的预测误差率均最小,其中从机S的SSER和SSER分别为0.9057和3.3667,R、RMSEP、RPD分别为0.8949,0.7052,2.2408,从机S的SSER和SSER分别为0.6595和4.3691,R、RMSEP、RPD分别达到0.9687,0.4105,4.0284。3种算法的光谱标准化方法均可应用于不同分光原理的近红外光谱仪,其中DS算法效果较好,实现了小麦粉粗蛋白含量近红外校正模型的共享。

摘要： 基于可见-近红外光谱分析技术开发了手持式水果糖度检测装置,并用于水果糖度的现场实时分析.硬件系统主要包括微型光谱仪、卤素灯、O L ED显示屏、单片机及驱动电路等.采用K eil 5开发工具,用C语言开发单片机程序.配合上位机以LabView编写的光谱采集程序,实现光谱信息的采集.以苹果和大桃作为检测对象,对装置的检测精度和模型在2台装置(主机、从机)间的传递效果进行了探讨.在实验室和果园环境下,分别获取了苹果、大桃样本在600～950 nm范围的可见-近红外光谱.对实验室条件下采集的主机校正集光谱进行分析,经过平滑、最大值归一化、二阶导数等预处理后,利用偏最小二乘算法分别建立了苹果、大桃的糖度检测模型.模型导入主机装置后,对预测集样本进行检验.对苹果、大桃的预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.925,0.587％ 和0.821,0.613％.采用分段直接校正和基于典型相关分析算法的模型传递方法将模型由主机传递到从机.对比后发现,基于典型相关分析算法取得了更好的模型传递结果.从机对苹果、大桃糖度的预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.883,0.641％ 和0.805,0.626％.将实验室条件下建立的模型用于树上采集到的水果光谱数据分析,得到预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.866,0.741％ 和0.816,0.627％.整体检测结果表明,该装置可以满足对苹果、大桃糖度的有效检测,借助模型传递算法,实现了模型在不同装置间的共享和有效传递,且实验室环境下采集的数据建立的模型可以用于树上水果糖度的有效检测,该装置具有较大的经济价值和应用前景.

摘要： 实现基于统一三维模型的设计、工艺及制造的全流程贯通,是复杂电子装备结构工艺样机研发模式发展的重要方向.它对于提高研制质量、缩短研发周期、减少设计差错等具有重要的意义.文中分析了复杂电子装备结构工艺研发过程中存在的问题,结合复杂电子装备的研制特点,提出了基于统一模型的复杂电子装备结构工艺数字样机全流程贯通研发新模式,对面向复杂电子装备的一体化平台构建、模型定义、模型传递、协同仿真、三维工艺向生产现场发布使用等关键技术进行了深入研究,实现了电子装备三维结构设计、工艺及制造的全流程贯通及工程应用,对推进复杂电子装备研发模式的创新具有重要的参考价值.

摘要： 针对新研制的光栅型国产近红外光谱分析仪进行性能测试评价。测试样品选用已知粗蛋白化学值的72份小麦样品,测试仪器选用2台S450型国产近红外光谱分析仪和1台进口傅里叶变换近红外光谱分析仪,测试项目包括:仪器模型性能对比、仪器模型稳定性测试、台间仪器模型传递测试。测试数据表明,新型国产近红外光谱分析仪模型指标达到进口仪器水平,模型传递性能良好,可满足近红外光谱分析技术的实际应用需求。

摘要： 为增强近红外光谱模型通用性,解决直接正交信号校正算法在光谱处理过程中可能出现过拟合、模型不稳定的现象,提出一种将随机森林与直接正交信号校正算法相结合的模型传递方法(Random Forest-Direct Orthogonal Signal Correction,RF-DOSC).该方法首先利用随机森林算法进行近红外光谱波长点筛选,然后采用直接正交信号校正方法进行光谱处理并建立回归方程,由PLS计算回归系数求得模型传递矩阵.实验使用三台光谱仪(S,S1,S2)测得的玉米近红外光谱数据集建立传递模型,数据集1(D1)水分、油分、蛋白质、淀粉成分预测标准偏差(SEP)分别为0.1267、0.0982、0.1569和0.4051,数据集2(D2)四种成分的SEP分别为0.1548、0.0819、0.1366和0.3836,均小于传统方法.实验结果表明本文所提模型传递方法能有效消除光谱噪声,减小主仪器和从仪器光谱之间的差异,提高模型的稳定性和准确性,实现不同仪器之间模型的共享.

摘要： 为探讨光栅型与傅里叶变换型近红外分析仪之间模型传递的应用效果,选取国产鱼粉为近红外光谱样本,DS2500F型近红外分析仪为源仪器,MPA型近红外分析仪为目标仪器,采用分段直接校正(PDS)方法实现近红外光谱传递.分别建立水分、粗蛋白质、粗脂肪、蛋氨酸和赖氨酸等组分的预测模型,通过交互验证决定系数(RCV2)、交互验证标准误差(RMSECV)、马氏距离(MD)、系统偏差(Bias)、预测均方根误差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)等参数,多维度评估光谱传递后所建预测模型的效果.结果 表明,DS2500F仪器的近红外光谱传递到MPA型仪器时,所建国产鱼粉的水分、粗蛋白质、粗脂肪、蛋氨酸、赖氨酸的预测模型与MPA型仪器原始预测模型各参数对比无显著差异,预测效果基本一致,说明国产鱼粉在DS2500F仪器上的近红外光谱通过传递可以替代MPA型仪器的原始光谱,间接实现了模型传递,且具有良好的适用性和共享性,可提高近红外预测模型的应用效率.

摘要： 近红外定量模型是近红外光谱技术定量分析的基础,然而,在实际应用过程中,由于仪器的更换或仪器配置的老化,样本的来源差异或质量差异、检测环境的变化,使得模型在新的系统条件下不适用,模型传递使在特定条件下建立的模型能够应用于新的样品状态、环境条件或仪器状态.本文对近红外定量模型的传递方法及其适用性进行了综述.目前国内外主要基于“光谱校正”、“对预测值的校正”以及“对模型的校正”三种思路展开对NIR定量模型传递方法的研究。

摘要： 近红外光谱分析作为一种快速无损的绿色分析技术,已广泛应用于农业、石化、医药、烟草等行业,为企业的原料、中间产物及成品的品质检测与监控提供快捷手段,取得良好的经济和社会效益.但这种分析技术的快捷依赖于仪器有成熟配套的校正模型,由于近红外分析仪由多个关键部件组成,如分光系统、传感系统、光源系统等,同种部件不会完全一致,这些部件的差异综合会影响到同型号仪器间在光谱响应上的差异,这些光谱差异会影响仪器间模型传递.解决的途径之一是提高仪器制造水平,尽可能保持仪器间的一致性;其二是通过软件的方法对模型进行修正,以实现仪器间的模型传递.本文采用聚光科技自主研发的多台同型号近红外分析仪进行粮油模型传递方法研究，以油菜籽为例，考察了BS(截距/斜率)校正方法应用于仪器模型传递的实际效果。

摘要： 便携式油料质量分析仪操作简便,一台仪器能够同时分析燃料多种参数,分析速度快,分析精度高,广泛用于油料质量外场监控.仪器之间的细微差异导致了母机模型不能直接应用于各子机,需要采用模型传递技术实现该仪器的批量化生产。本文分析了近红外光谱仪器模型传递的影响因素以及提高模型稳健性方法。结果表明,影响模型传递的因素有仪器光谱差异、性质属性和样品属性,需要综合分析光谱特征和仪器差异特征,选择相关系数高、信号强且仪器光谱差异小的区间建立模型,会提高模型抗仪器干扰能力.

摘要： 便携式油料质量分析仪在生产过程中，仪器之间的细微筹异导致了母机模型不能直接应用于各子机，有标传递可以实现模型传递，但是传递后分析精度低于母机。本文采用模型优化法，在母机模型中引入子机仪器因素，以标样子机光谱作为验证集，对母机校正集模型参数进行优化，重新建立模型。结果表明此方法可以使母机模型用于各子机，分析精度与母机基本一致。系统比较了混合标样法、单独标样法以及模型优化法三种技术的优点，用户可以针对不同情形，选择合适的技术解决模型传递问题。

摘要： 本文以国际通用标准谷物样品集作为分析对象,采用Shenk's算法对分别在两台仪器上采集的光谱进行模型传递，以其中一台仪器作为源机(Master),并建立源机的分析模型,以另一台仪器作为从机(Slave),分别以相同的验证集验证传递前后的模型预测能力。结果表明,利用Shenk's算法传递后验证集预测结果的相对误差的平均值和标准偏差均有明显减小,该方法可用于解决近红外光谱分析过程中的模型传递问题。

摘要： 本文利用846份奶粉实际样品建立奶粉水分、脂肪、蛋白和灰分的快速近红外分析模型，模型的交叉证实均方差分别为0.13，0.41，0.25和0.19，满足国标对这四种指标的分析误差要求。利用40份未参与建模的奶粉样品分别验证了模型预测结果的准确性和模型传递的效果，结果说明这四种成分的近红外模型完全可以用于实际样品的预测。

摘要： 本文介绍了近红外光谱分析技术的主要技术特点和在食品和农产品品质快速检测中的应用情况.根据多年研究积累的经验,对近红外光谱分析技术在实际应用中的几个关键问题进行了比较详细的分析,分别针对本底材料的选择、专用附件的选择、光谱信息的预处理方法、模型传递方法等问题提出了多种解决问题的方法,对正确、合理应用好该分析技术提供了借鉴.

摘要： 本文在IBM Rational Rhapsody工具中建立了某襟翼控制系统的功能逻辑模型,然后通过FMI接口技术,将此功能逻辑模型嵌入到使用基于Modelica语言的SimulationX工具建立的该系统的多学科模型中,完成了基于FMI的功能逻辑和多学科的联合仿真分析,实现了模型的传递和复用,为该系统架构设计和权衡以及系统功能和性能分析提供了设计输入.

摘要： 本文在IBM Rational Rhapsody工具中建立了某襟翼控制系统的功能逻辑模型,然后通过FMI接口技术,将此功能逻辑模型嵌入到使用基于Modelica语言的SimulationX工具建立的该系统的多学科模型中,完成了基于FMI的功能逻辑和多学科的联合仿真分析,实现了模型的传递和复用,为该系统架构设计和权衡以及系统功能和性能分析提供了设计输入.

摘要： 本文在IBM Rational Rhapsody工具中建立了某襟翼控制系统的功能逻辑模型,然后通过FMI接口技术,将此功能逻辑模型嵌入到使用基于Modelica语言的SimulationX工具建立的该系统的多学科模型中,完成了基于FMI的功能逻辑和多学科的联合仿真分析,实现了模型的传递和复用,为该系统架构设计和权衡以及系统功能和性能分析提供了设计输入.

摘要： 一种用于建立商业级电子文件传递服务的实用的经济和技术模型，该电子文件传递服务提供了与传统上使用的实体递送服务相同的规模、可预计性以及有区别的服务水平，以在实体媒体上传送电子数据。描述了使用基于拥塞定价的追索机制来提供这种服务的系统和方法。

摘要： 本发明提供了一组严格精确的有效的递推方法用于建立RLC分布互连线和传输线2n阶频域的传递函数模型。其中RLC部件可以是均匀分布的或各种不同值。互连线和传输线可以是其本身或带有其源和负载部分。主要特征包括它的两个递推多项式及其在循环中的两个交互的递推算法，以及所说的递推方法的有效性和精确性。进一步方便了仿真方法和各种模型简化的实践及其优化。本发明也进一步给出了均匀分布互连线和传输线的均匀长度阶的简化和优化模型方法。方法具有频域的高精度，低计算复杂度和低计算时耗，并且模型是稳定的和可综合的。

摘要： 本发明公开了一种总图多种三维数据模型之间数据的传递方法，三维设计平台自身数据的传递方法包括和三维设计平台与其他设计平台之间数据的传递方法，其中，三维设计平台自身数据的传递方法包括：完成总图设计场地、构筑物及排水管道三维模型；创建总图设计场地、构筑物及排水管道三维模型的数据快捷方式；打开的其他图形文件中引用该数据快捷方式，在这些图形文件中生成所需要的总图设计模型；三维设计平台与其他设计平台之间数据的传递方法包括：完成总图设计场地、构筑物及排水管道三维模型；导出至其他三维设计平台中；在其他三维设计平台中，打开生成所需要的总图设计模型。本发明的有益效果：可以有效的解决总图专业内部传递数据的不联动性。

摘要： 一种用于建立商业级电子文件传递服务的实用的经济和技术模型，该电子文件传递服务提供了与传统上使用的实体递送服务相同的规模、可预计性以及有区别的服务水平，以在实体媒体上传送电子数据。描述了使用基于拥塞定价的追索机制来提供这种服务的系统和方法。

摘要： 本发明公开了一种三维地质BIM模型与有限元模型的数据传递方法及装置，所述方法包括如下步骤：步骤S1，收集并整理工程勘察资料；步骤S2，根据工程勘察资料，创建三维地质BIM模型，并添加族参数；步骤S3，创建盾构管片BIM模型，并添加环号信息等族参数；步骤S4，集成所述三维地质BIM模型及盾构管片BIM模型；步骤S5，查找指定环号的管片，对管片标识颜色快速识别，在盾构管片BIM模型平面图上创建剖面；步骤S6，读取剖面的BIM模型信息，传递至有限元模型。

摘要： 本发明公开一种三维地质BIM模型与有限元模型的数据传递方法，包括有以下步骤：S1：收集并整理工程勘察资料；S2：根据工程勘察资料，创建三维地质BIM模型，并添加族参数；S3：创建盾构管片BIM模型，并添加环号信息等族参数；S4：集成三维地质BIM模型及管片BIM模型；S5：查找所需环号的管片，对管片标识颜色快速识别，在该管片BIM模型平面图上创建剖面；S6：读取剖面的BIM模型信息，输入至有限元模型。本发明可以实现对任意盾构管片剖面的岩土地层性质的快速查看，可以同时实现三维地质BIM模型的几何信息与非几何信息的提取，从而提高了有限元仿真的效率，节约了工期，取得较好的经济效益和社会效益。

摘要： 一种能耗传递模型及基于该模型的公共机构能源利用分析方法，模型有：能量输入是向公共机构输入的多种类型的能源E

摘要： 本发明提供了一组严格精确的有效的递推方法用于建立RLC分布互连线和传输线2n阶频域的传递函数模型。其中RLC部件可以是均匀分布的或各种不同值。互连线和传输线可以是其本身或带有其源和负载部分。主要特征包括它的两个递推多项式及其在循环中的两个交互的递推算法，以及所说的递推方法的有效性和精确性。进一步方便了仿真方法和各种模型简化的实践及其优化。本发明也进一步给出了均匀分布互连线和传输线的均匀长度阶的简化和优化模型方法。方法具有频域的高精度，低计算复杂度和低计算时耗，并且模型是稳定的和可综合的。

摘要： 本文提出一种基于有标样模型传递的相对误差分析(Relative error analysis,REA)的波段筛选方法，该方法主要根据经模型传递校正后从仪器标样集光谱与主仪器标样集光谱间的相对误差，剔除偏差过大的波段，选择一致性较好的波段建立主仪器预测模型，从而提高模型的稳健性。使用模型的预测均方根误差作为评价模型预测性能的指标，并由此确定波段的相对误差的最优阈值。相对变化率作为评价该方法对预测模型优化能力的指标，并与其他波段筛选方法的相对变化率进行对比验证该方法的有效性。并将该方法用于芒果可溶性固形物的预测模型中，以此证明该方法的可行性。

摘要： 本发明属于光谱检测与光谱仪模型传递领域，提供了一种基于CNN‑SVR模型和迁移学习的光谱模型传递方法。该方法包括：获取光谱数据并进行预处理，将处理后的数据分为训练集和测试集，构建主仪器CNN‑SVR模型，将主仪器训练集输入模型进行训练并优化获得最优的主仪器CNN‑SVR模型及其超参数；将上述模型迁移至从仪器上并冻结CNN网络超参数值，输入从仪器训练集对SVR参数训练微调，获得基于CNN‑SVR网络的迁移模型，将从仪器测试集输入迁移模型进行模型传递性能预测。本发明能自动提取高维波长变量的本质特征，且适合于小样本光谱预测，利用迁移学习的特点，实现了光谱模型在不同光谱仪器间的传递。