基于遗传算法的近红外光谱建模样品集优化研究

探讨遗传算法优化方法在南丰蜜橘内部品质可溶性固形物的建模集样品选择中的应用,根据优化结果建立了南丰蜜橘可溶性固形物的快速无损检测数学模型。研究选择的波长范围为350—1800nm,应用遗传算法优化建模集样品,优化后建模集样品数量由89个减少到36个,累积变异系数达到99．99％,交互验证均方根误差达到最小。研究结果表明：优化后的建模样品数量大大减少,且保证了南丰蜜橘可溶性固形物的快速无损检测数学模型的稳定性。     

红外热成像系统在高速公路监控系统中的应用

红外热成像技术是当前高技术领域发展的一个热点,是本世纪蓬勃发展的光电子技术的重要组成部分,世界各国不仅将本技术应用在军事领域,也逐渐在工业和其他领域推广应用。经实践检验,红外热成像技术应用在高速公路视频监控系统中效果良好,具有广阔的应用前景。     

南丰蜜桔可溶性固形物非线性模型研究

探索应用近红外透射光谱无损检测技术,结合径向基神经网络和反向传播神经网络两种人工智能算法,建立南丰蜜桔可溶性固形物快速无损检测的非线性稳定预测模型。通过43个未参与建模的南丰蜜桔样品作为外部验证数据,验证径向基函数神经网络模型的性能,预测模型的相关系数R=0．92。研究结果表明：径向基函数神经网络比反向神经网络获得的预测结果更好,校正模型的预测均方根误差从0．72^0Brix降低到0．65^0Brix。径向基函数神经网络方法是解决近红外光谱检测南丰蜜桔可溶性固形物中非线性建模问题的有效方法。     

利用最小二乘法实现2004规范徐变系数的指数函数拟合

对2004年“公路桥规”提出的徐变系数函数先采用基于线性最小二乘法的分段拟线性回归法进行初步曲线拟合,再采用非线性最小二乘法对徐变系数进行进一步的曲线拟合,将徐变系数函数方便准确地拟合成指数函数。解决了在计算徐变时寻求递推公式来求解徐变杆端内力的问题。通过算例,说明该方法实用可行,拟合精度高。