燕山大学 电气工程学院 河北省测试计量技术及仪器重点实验室，河北秦皇岛066004
为克服单一卫星传感器成像的不足，提出了基于密集连接网络的合成孔径雷达（SAR）与多光谱影像的融合算法。首先分别对SAR影像与多光谱影像进行预处理，使用双三次插值法重采样到同一空间分辨率下，然后使用密集连接网络来分别提取影像的特征图，并采用区域能量最大的融合策略将深度特征进行融合，将融合图像输入到预训练的解码器中进行重构，获得最终融合影像。实验采用哨兵1号SAR影像、Landsat-8影像和高分1号卫星影像进行验证，并与基于成分替换、基于多尺度分解和基于卷积神经网络的代表性方法进行对比试验。实验结果表明，基于密集连接网络的融合算法在多尺度结构相似度指标上的精度高达0.930 7，在其他多种评价指标上也都优于其他融合算法，SAR影像的细节信息和多光谱影像的光谱信息得到很好的保留。
合成孔径雷达 图像融合 密集连接网络 多光谱 synthetic aperture radar image fusion densely connected network multispectral
燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
为了提高复杂水环境中性激素的分类识别率,提出一种三维荧光光谱法结合改进的鸡群算法(ICSO)优化支持向量机(SVM)的模型。利用FS920荧光光谱仪对雌酮、雌二醇和雌三醇3种典型性激素的单组分溶液及混合溶液进行荧光特性分析,并在光谱重叠严重的前提下建立ICSO-SVM模型对3种性激素进行分类鉴别。ICSO-SVM模型不仅训练过程稳定,收敛速度快,而且测试集的性激素识别率为100%,均优于PSO-SVM模型。结果表明,三维荧光光谱法结合ICSO-SVM模型是一种有效的性激素检测方法。
光谱学 支持向量机(SVM) 改进鸡群算法 性激素检测 光学学报
2021, 41(10): 1030004
燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
山梨酸钾是日常生活中一种典型的食品防腐剂。 过量食用防腐剂山梨酸钾, 会严重危害人身体健康。 以橙汁作为背景溶液, 配制山梨酸钾含量在0.007 0～0.100 0 g·L-1之间的山梨酸钾橙汁溶液样本共22组。 应用FS920荧光光谱仪对防腐剂山梨酸钾的水溶液以及橙汁溶液的荧光特性进行了研究。 由于山梨酸钾和橙汁的荧光特性相互干扰, 山梨酸钾橙汁溶液的浓度与荧光强度不再满足线性关系, 所以物质浓度的预测比较复杂。 通过构建改进鸡群算法优化支持向量机(ICSO-SVM)的模型对荧光光谱数据进行处理。 模型选取18个样本作为训练集, 4个样本作为预测集。 提取各样本在最佳激发波长λex=375 nm下, 发射波长在450～520 nm范围内的荧光强度值作为输入, 以山梨酸钾橙汁溶液的浓度值作为输出。 首先对改进鸡群算法(ICSO)的各个参数进行初始化, 然后经过训练输出支持向量机(SVM)的惩罚因子C和核参数g的最佳值, 再将得到的最佳值输入SVM模型, 得到4组预测浓度值分别为0.011 5, 0.026 0, 0.077 0和0.092 0 g·L-1。 ICSO-SVM模型的均方误差为1.02×10-5 g·L-1, 平均回收率为101.88%。 相同条件下与鸡群算法优化支持向量机(CSO-SVM)、 遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)和粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)进行对比。 结果表明ICSO-SVM模型的预测精度高于CSO-SVM, GA-SVM和PSO-SVM, 而且改进鸡群算法在训练过程中更容易找到全局最优值, 迭代速度更快。 该研究为物质浓度预测提供了一种新方法。
荧光光谱 改进鸡群算法 支持向量机 山梨酸钾 Fluorescence spectra Improved chicken swarm algorithm Support vector machine Potassium sorbate 光谱学与光谱分析
2020, 40(5): 1614
燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
为了快速检测水环境中的喹诺酮类抗生素,将三维荧光光谱法结合双线性最小二乘/残差双线性算法(BLLS/RBL),用于检测水中的氟甲喹(FLU)、恩诺沙星(ENR)和左氧氟沙星(LVFX)。该方法不仅可以准确解析出光谱重叠现象严重的三种抗生素,而且与平行因子方法(PARAFAC)相比,可以得出更可靠的定量预测结果。BLLS/RBL预测的FLU、ENR和LVFX的平均回收率分别为98.46%、99.10%、101.69%,均方根误差(RMSE)为4.33、0.33、0.26 μg·L -1,灵敏度(SEN)为2.8×10 3、3.5×10 4、5.5×10 4,检测限(LOD)为0.72、0.06、0.03 μg·L -1。实验结果表明,三维荧光光谱结合BLLS/RBL是一种可靠的水中喹诺酮类抗生素的检测方法。
光谱学 双线性最小二乘/残差双线性 小波优化集合经验模态分解 抗生素
