连续投影算法

摘要： 【目的】基于可见/近红外光谱技术,以10种木材为研究对象,探索不同预处理和特征提取方法下BP神经网络识别木材的效果。【方法】利用美国ASD公司生产的LabSpec 5000光谱仪采集10种木材的光谱图,分别进行移动平均法处理、移动平均法+多元散射校正(MSC)、移动平均法+标准正态变量变换(SNV)、Savitzky-Golay卷积平滑算法(S-G滤波器)、S-G滤波器+MSC和S-G滤波器+SNV的预处理,运用主成分分析法(PCA)、连续投影算法(SPA)、SPA和遗传算法(GA)联合分别进行特征提取,将提取的特征结合BP神经网络进行木材识别试验。【结果】以SPA和GA联合提取光谱特征时,移动平均法+SNV的预处理效果最佳,以吸收峰为起始波段(Winitial=1445 nm)、吸收峰个数为特征个数(Ntot=9)时,识别率较高,特征个数大部分减少为SPA提取特征值个数的一半左右。BP神经网络的平均识别速度提升明显。10种木材的平均识别率为98.0%,其中7种木材的识别率达到了100.0%。【结论】在移动平均法+SNV的预处理下,SPA和GA联合提取光谱图的特征,既可提高BP神经网络识别木材的正确率,又可提升识别速度。

摘要： 苹果可溶性固形物含量(soluble solid content,SSC)是影响果实质量的重要因素,利用近红外光谱(NIR)技术则可以实现对苹果SSC的无损检测。为获得稳健的多品种苹果无损检测通用模型,本研究将模型更新方法与变量筛选方法相结合,对红富士(Red Fuji)、青苹果(Green apple)、黄元帅(Golden Delicious)、红玫瑰(Rose)和乐淇(Lokit)等5个品种苹果的SSC进行无损检测。结果表明,更新后的新模型可以实现对5个品种苹果的SSC的高精度预测,此时模型预测均方根误差(RMSEP)为0.698%,预测相关系数(Rp)为0.904,预测偏差为0.074%,范围误差比(RPD)可达2.340。为识别和提取光谱的重要信息波段,还采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)和无信息变量消除算法(UVE)3种波段筛选方法优化模型。结果表明,CARS更能有效地选取出有效变量,建立的模型对新品种苹果的预测性能有明显改善,RMSEP为0.587%,Rp为0.928,预测偏差减少到−0.052%,RPD=2.684。

摘要： 叶绿素作为油茶生长过程中的重要生化参数,其含量直接影响油茶的光合能力,利用高光谱遥感技术估测油茶叶片叶绿素含量,对监测油茶树体的长势和健康状况具有重要意义。该文以油茶为研究对像,采集450组油茶叶片光谱数据和SPAD值。采用5种光谱分析方法对原始光谱进行预处理;通过连续投影算法(SPA)对原始光谱和预处理后的光谱进行敏感特征波段筛选,分别筛选出4,10,4,12,11,9个敏感波段;最后,应用偏最小二乘回归(PLSR)基于上述处理提取的敏感波段分别建立油茶叶片SPAD值估算模型。结果表明,5种处理方法中,采用MSC预处理提取特征波段建立的估测模型优于其他处理方法,建模集R^(2),RMSE和RE分别为0.855,2.361和3.194%;预测集R^(2),RMSE和RE分别为0.818,1.980和2.533%,预测效果最好,建立的模型能更好实现对油茶叶片SPAD值的估算。

摘要： 【目的】利用高光谱成像技术和机器学习方法对烟叶中的非烟物质进行分类识别。【方法】使用可见—近红外高光谱成像技术,采用归一化(Normalization)、标准正态变化(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(FD)、卷积平滑(SG)对光谱数据进行预处理,通过连续投影变换(SPA)和主成分载荷(PCA loadings)进行特征波长选择,并应用随机森林(RF)、Softmax和支持向量机(SVM)建立分类模型。【结果】SNV为最佳光谱预处理方法,SPA选择特征波长建立的SVM模型为最优模型,训练集和测试集正确率分别为99.82%和99.47%。【结论】高光谱成像技术结合SPA-SVM模型可以有效分类识别烟叶中的非烟物质。

摘要： 羊肉中的水分含量直接影响着其加工、贮藏和口感,因此对其水分含量的检测具有十分重要的意义。在900~1700 nm的波长范围内采集南疆羊肉的光谱数据,采用一阶导数(first derivative,1-DER)、标准正态变换(standard normal transformation,SNV)、多元散射校正(multivariate scatter correction,MSC)、小波变换(wave transformation,WT)、SG平滑变换(Savitzky Golag smooth transformation,SG)、傅里叶变换(Fourier transform,FT)对原始光谱数据进行预处理。分别采用连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)和竞争自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)进行光谱特征选取,建立偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLS)和支持向量机回归(support vector regression,SVR)模型对羊肉水分含量进行预测。结果显示,采用1-DER-CARS-SVR模型,选取参数c为0.7011,g为0.0884时,预测效果最佳,测试集的均方误差为1.2162,拟合优度为0.7395。研究结果为研发羊肉水分含量的无损检测装置提供理论参考。

摘要： 目前,近红外光谱(NIRS)可以实现种子活力的快速、无损检测,但区分的活力等级一般少于3级且精度不高。建立种子活力多等级、高精度的NIRS检测模型,解决活力等级增加与预测模型精度之间的矛盾是现阶段近红外种子活力检测的主要任务。以玉米种子为研究对象,采用人工老化的方法获得5种活力等级的种子样本并采集对应的光谱数据建立反向神经网络(BP)预测模型。为了提高模型的精度和稳健性,提出一种耦合平均影响值-连续投影特征波长提取算法(MIVopt-SPAsa)。该算法针对连续投影算法(SPA)耗时过长的问题,采用平均影响值算法(MIV)对其预降维。MIV方法实现了对波长影响值的排序,但缺乏选取波长影响阈值的指标,因此引入相对距离比对MIV算法进行优化(MIV),实现特征波长范围的有效分割。针对SPA提取特征变量数目确定的问题,设定了特征波长数目范围并在此范围内优中选优,实现了自适应的SPA(SPA)特征提取。使用耦合MIV-SPA算法对具有1845个波长的玉米种子近红外全谱数据进行特征提取,提取出特征波长37个,主要分布在玉米种子近红外光谱的7个主要吸收峰附近,表明该算法可以有效提取出与玉米种子生化物质近红外吸收特性一致的特征波长。为了测试该算法对模型性能的影响,建立了全谱BP模型、MIV-BP模型、SPA-BP模型、MIV-SPA-BP模型和竞争自适应重加权CARS-BP模型对5个等级的玉米种子活力进行分级,MIV-SPA-BP模型的预测平均准确率可达99.1%,预测精度高于其他模型;其计算平均时间为14.382 s,低于MIV-BP模型的计算时间(24.523 s)、CARS-BP模型的计算时间(97.226 s)和SPA-BP模型的计算时间(101.224 s),但高于全谱模型的平均计算时间(0.2531 s);其最佳表现交叉熵为0.007892,远远低于另外4个模型。实验结果表明:MIV-SPA算法可以有效地提高玉米种子活力近红外检测模型的精度,实现种子活力多等级、精确、无损检测,为种子活力检测模型的优化提供参考。

摘要： 具有国家地理标志保护产品的阿克苏“冰糖心”苹果经常被假冒,为解决此问题,以甘肃的花牛苹果、静宁苹果作为对比,分析3个产地的苹果内部成分含量的差异,在总糖、总酸、还原糖、有效酸和可溶性糖含量上,阿克苏“冰糖心”苹果与花牛苹果都具有显著性差异;在总酸、还原糖、可溶性糖含量上,“冰糖心”苹果和静宁苹果具有显著性差异;花牛苹果和静宁苹果在有效酸含量上具有显著性差异。成分含量上的差异会导致高光谱曲线的差异。因此,借助于高光谱技术,在900~1700 nm波长范围内,采集阿克苏“冰糖心”苹果、花牛苹果、静宁苹果的高光谱数据,通过连续投影算法(SPA)提取特征波长变量,建立对苹果产地的贝叶斯判别分析模型。结果表明,训练集的准确率为95.68%,测试集的准确率为98.15%,分类识别的效果较好,对苹果的产地溯源具有重要的参考意义。

摘要： 为实现对红富士苹果的产地溯源,采集阿克苏、静宁、灵宝、烟台的红富士苹果近红外光谱数据,分别采用归一化、中心化、一阶导数、二阶导数、标准正态变换、多元散射校正(multivariate scattering correction,MSC)、小波变换、SG平滑变换、傅里叶变换等9种方法对原始光谱进行预处理,建立概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)模型对苹果的产地进行识别。结果表明,MSC预处理之后的模型总准确率最高,为97.5%,阿克苏、静宁、灵宝、烟台4个产地的准确率分别为100%、100%、90%、100%。为简化模型,对MSC预处理之后的光谱数据分别采用主成分法、连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)、竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、随机蛙跳算法(random frog,RF)、CARS-SPA、RF-SPA选取特征变量建模。综合考虑正确率和模型的复杂性,最优模型MSC-CARS-SPA-PNN的测试集的总准确率为98.75%,4个产地的红富士苹果准确率分别达到了100%、100%、95%、100%。该研究可为红富士苹果的产地溯源提供理论参考。

摘要： 为实现高标准农田土壤重金属Zn含量的快速测定,本文以西平县土壤Zn为研究对象,通过采集168个土壤样本进行室内实验,获得土壤高光谱数据(400~2 400 nm)并进行Savitzky-Golay平滑后,利用5种光谱变换,结合连续投影算法识别最佳特征波段,采用偏最小二乘回归方法构建Zn元素最佳反演模型。结果表明:二阶微分(SD)在1 409 nm波段的相关性(-0.502)最大,一阶微分(FD)在2 323 nm波段的相关性(0.491)最大,去包络线(CR)在2 439 nm波段的相关性(0.476)最大;倒数对数(LOG)、一阶微分、二阶微分、平滑曲线(SG)、去包络线的拟合度(R2)在0.65~0.70之间,相对分析误差(RPD)处于1.71~2.29之间,其中去包络线的拟合度(R~2=0.70、RPD=2.29)最高。经过5种光谱变换后的光谱反射率可有效突出光谱反射率的变化特征,并用于构建反演模型;土壤重金属Zn的最佳模型是以去包络线光谱变换为最佳偏最小二乘模型。

摘要： 为了提高多组分混合农药残留荧光检测的含量预测精度,该文提出一种基于连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)和最小二乘支持向量机(Least squares support vector machines,LSSVM)的建模方法。该方法首先应用连续投影算法分别优选出灭蝇胺、异丙甲草胺、克菌丹及噻虫嗪4种农药对应的特征波长,获得25个特征波长点作为预测模型的输入;然后应用最小二乘支持向量机方法对该四组分混合农药残留进行含量预测建模,发现该方法模型的预测精度高于传统偏最小二乘回归模型,验证了方法的有效性。试验结果表明,该方法可用于多组分混合农药残留的荧光检测,且检测精度良好。

摘要： 近红外光谱通常具有数据量大，处理时间长等缺点，本研究运用连续投影算法（SPA）来提取特征波长，优化黄酒总糖含量的近红外定量分析模型。实验收集了141 个黄酒样品，其中随机选择其中93 个样品作为建模集，48 个作为预测集。SPA 优选了全波段的9 个特征波长（占全变量的0.91%）来建立预测模型，模型相关系数为0.9646，建模均方根误差RMSEC 为3.72 g/L，预测均方跟误差RMSEP 为5.07 g/L。运用TQ Analyst 软件建立全波段的偏最小二乘回归(PLSR) 模型，模型相关系数为0.9902， RMSEC 为1.96 g/L， RMSEP 为3.04 g/L，经比较发现PLSR 模型较佳，但是SPA-MLR 模型所用的变量只有9 个，大大降低了模型的复杂程度和运算时间，且预测相关系数较高，达到了0.9472。研究表明连续投影算法是一种有效的波长优选方法。

摘要： 现代农业的一个重要领域是"精准农业",是对农业所涉及的对象、过程,进行精确设计、控制和实现,改变过去农业"粗放"状态,提升农业的生产效能,是我国农业领域的重要研究方向。土壤作为农业生态环境的重要要素和诸多生态环境问题的集中体现者,其营养成分的检测是非常重要的。农田土壤的营养成分(如有机质、总氮)快速分析技术是精准农业的关键技术之一,也是构建我国土壤实时检测网络系统的一种有效手段.rn 本文首先介绍利用近红外光谱分析土壤养分具有方便快速的优点，国外仪器多属于通用光谱仪器，价格昂贵，没有专属模型.因此，研制国内专用的土壤养分快速分析近红外光谱仪具有较大的实用价值和广阔的应用前景.rn 然后说明了为研制结构简单、低成本的土壤养分快速近红外光谱分析仪，项目组提出了“准连续光谱”概念.用国外进口某品牌高档光谱仪器测定土壤的近红外连续光谱，分辨率设定为1Onm，波长范围为800~2500nm,在室温(26士1)°C下采集85份东北土壤样品的光谱.采用相关系数法与连续投影算法相结合的组合算法进行“准连续光谱”的特征波长优选.首先采用相关系数谱得到与待测组分相关性较强的区域，减小光谱范围，有利于消除冗余信息的干扰，使连续投影算法优选的波长更具有代表性。然后在高相关系数谱区采用连续投影算法对土壤总氮和有机质进行波长优选，最终优选出9个波长.根据土壤有机质、总氮等成分的近红外光谱特征，确定了以千涉滤光片为分光、准双光路技术、锁相放大技术为特点的光谱仪设计方案，设计光谱仪光学系统、机械系统和电子学系统.研制出1台滤光片分光型土壤养分专用近红外光谱分析仪样机，经测试该仪器的信噪比优于5000:1.

摘要： 本发明公开了一种投影仪用连续变焦投影镜头，包括两个固定透镜组、一个变倍透镜组、两个补偿透镜组。其主要特点是，光阑与第二补偿透镜组同步运动并使本发明在整个变焦过程中都处于像方远心光路，由此提高了像面照度的均匀性；各透镜组的光焦度分配较为合理，并通过选择相对光阑对称的结构形式，使本发明获得了结构紧凑、体积小、成像质量较好、可用于便携式投影仪的效果；所有透镜均采用中国玻璃制作，且面形均为球面，从而使本发明具有成本低、易于加工等优点。

摘要： 本发明提供了一种激光激发连续白光投影系统及投影方法，包括激光发生装置、受激发光色轮装置、合光器、照明光路光学装置、LCD微显示装置和投影镜头；受激发光色轮装置设置于激光发生装置的发射端前，合光器设置于受激发光色轮装置的出光端前，照明光路光学装置设置在合光器的出光端前，LCD微显示装置设置在照明光路光学装置的出光端前并且与照明光路光学装置的出光路径垂直，投影镜头设置在LCD微显示装置的图像输出端前。本发明提供一种工艺简单、低成本、质量稳定、高亮度、色彩还原性好、无闪烁的用激光激发连续白光的3LCD投影系统。

摘要： 本发明公开了一种投影仪用连续变焦投影镜头，包括两个固定透镜组、一个变倍透镜组、两个补偿透镜组。其主要特点是，光阑与第二补偿透镜组同步运动并使本发明在整个变焦过程中都处于像方远心光路，由此提高了像面照度的均匀性；各透镜组的光焦度分配较为合理，并通过选择相对光阑对称的结构形式，使本发明获得了结构紧凑、体积小、成像质量较好、可用于便携式投影仪的效果；所有透镜均采用中国玻璃制作，且面形均为球面，从而使本发明具有成本低、易于加工等优点。

摘要： 本发明提出了基于正斜向投影及反斜向投影的人眼定位及大小计算算法。该方法首先对人眼图像进行正斜向投影以及反斜向投影，当进行正斜向投影以及反斜向投影后，会出现多条投影线，提出了基于相对线密度的投影线筛选方法，选择出一条正斜向投影线以及一条反斜向投影线，两条投影线的交点为此时眼睛的位置，在确定了眼睛的位置后，分别选择距离正斜向投影线和反斜向投影线中相对线密度最小的投影线两端的投影线作为眼睛大小的候选距离，求取两个距离的平均值确定为眼睛在图像中的大小(单位为像素)，由于用户距离电脑屏幕距离不同，采集图像中眼睛的大小存在差异，因此需要将在图像中计算得到的眼睛大小与实际的眼睛大小进行转换。

摘要： 公开了一种关于体素/检测器空间对射线进行三维投影和背面投影，以衰减/消除高频人工因素的方法。公开了一种远距离驱动的技术，在该技术中体素和检测器空间的转换分别被投影到预定的平面上。这一投影允许确定每个体素/空间对每个空间/体素的作用，并具有较低的计算时间和改善的无人工产物的图像。

摘要： 公开了相对于像素/检测器格(bin)的投影与背投影光线的方法，以减轻/消除高频非正常信号(artifact)。前两个方法分别为像素驱动与光线驱动线性插值技术的适应。在这些技术中，每一像素/格的窗口或阴影被动态调整，并被投影到检测器格/像素上，以消除阴影之间的缝隙。这使在给定检测器格上的每一像素(或反之亦然)的效果能够被适当的加权。第三种方法为距离驱动技术，其中像素与检测器格的迁移被分别投影到共同的轴上。这允许用较短的计算时间与改善了正常的图像来确定每一像素/检测器格对每一检测器格/像素的作用。

摘要： 本发明提供了一种基于连续‑非连续单元法的能量统计算法，该算法以连续‑非连续单元法(CDEM)为基础，通过划分材料渐进破坏过程中不同阶段的能量类型，实现对材料破坏全过程中各种能量演化特征的准确分析，可用于材料损伤破裂的数值计算等领域。本发明的算法，通过对材料渐进破坏过程中基本模型(块体和界面)破坏状态的分析，准确划分连续阶段和非连续阶段材料内部的能量类型，并实现各种能量的准确计算。本发明的算法不仅对模型处于连续状态时内部的能量类型进行了准确划分，还对模型处于非连续状态时内部的能量类型进行了准确划分。本发明的算法能准确计算模型处于连续状态或非连续状态时模型内部的能量数值。

摘要： 本发明公开了一种基于连续投影算法的近红外波长变量选择方法。利用权重值方法，将全谱分成三类：相关波数点集、无关波数点集、噪声波数点集，在“相关波数点集”、“无关波数点集”中选取波数点集，建立校正模型，采用正交投影来判断新选入的波长变量的重要性。该方法克服线性相关性、有效降低数据维数、最大限度提取解释信息，确保建立的校正模型校正具有较高的稳健性。

摘要： 本发明公开了一种改进型连续投影算法，涉及极限学习算法技术领域，在改进的连续投影算法中，候选向量不再简单地与当前向量进行投影，而是与已有所有特征向量的加权向量进行投影，使得整体预测效果比连续投影算法有了略微的提高,并且新算法更稳定，不容易受到待选择的权重向量集的影响,这使得它在某些特殊情况下，会使得预测精度比连续投影算法形成的极限学习机有大幅的提高。

摘要： 本发明公开了一种基于连续投影算法的近红外波长变量选择方法。利用权重值方法，将全谱分成三类：相关波数点集、无关波数点集、噪声波数点集，在“相关波数点集”、“无关波数点集”中选取波数点集，建立校正模型，采用正交投影来判断新选入的波长变量的重要性。该方法克服线性相关性、有效降低数据维数、最大限度提取解释信息，确保建立的校正模型校正具有较高的稳健性。