检索结果-内蒙古大学图书馆

中南大学学报(自然科学版) 2025年第3期56卷 966-978页

作者：蒋永芳李欢颜晓华张婷魏兴亮孟超陈庆中南大学地球科学与信息物理学院湖南长沙410083 湖南继善高科技有限公司湖南长沙410208 湖南省深地资源电磁法勘探工程技术研究中心湖南长沙410208 山东烟台鑫泰黄金矿业有限责任公司山东烟台265147

胶东龙口—土堆金矿床的成矿模式认为深部隐伏岩体的形态及规模对找矿具有重要意义。为了精确探测矿区深部隐伏岩体,拓展深部找矿空间,采用广域电磁法对9条剖面共计1340个测点进行地球物理勘探实验。通过对岩石标本进行物性测量,野外实... 详细信息

胶东龙口—土堆金矿床的成矿模式认为深部隐伏岩体的形态及规模对找矿具有重要意义。为了精确探测矿区深部隐伏岩体,拓展深部找矿空间,采用广域电磁法对9条剖面共计1340个测点进行地球物理勘探实验。通过对岩石标本进行物性测量,野外实测数据进行系统处理、反演和分析,综合地质解译,建立矿区三维地质-地球物理模型。利用广域视电阻率变化特征建立矿区的地质体空间格架,对深部岩体和构造界线进行厘定,并对致矿异常进行定性分析。研究结果表明:广域电磁方法能有效地识别深部岩体和大型构造,钻孔揭露的深部岩体顶界面位置与广域探测位置较一致;广域电磁法对郭城断裂、后夼东断裂、史家断裂等大型构造具有较好的识别效果,并能有效反映矿化构造蚀变带走向和延深趋势。

关键词：广域电磁法深部勘探成矿岩体金矿床胶莱盆地

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基于XGBoost算法的鱼粉中微塑料的红外光谱识别研究

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光谱学与光谱分析 2024年第7期44卷 1835-1842页

作者：许晓栋张慧敏刘佳乐韩鲁佳杨增玲刘贤中国农业大学工学院农业工程系北京100083

作为四大新兴污染物之一的“微塑料”带来的危害日益凸显,微塑料的检测识别是其污染评估和风险管理防控的关键。以鱼粉饲料中的微塑料(包括PA、PE、PET、PP、PS、PVC)作为研究对象,运用XGBoost算法分别研究构建了近红外光谱和红外光谱... 详细信息

作为四大新兴污染物之一的“微塑料”带来的危害日益凸显,微塑料的检测识别是其污染评估和风险管理防控的关键。以鱼粉饲料中的微塑料(包括PA、PE、PET、PP、PS、PVC)作为研究对象,运用XGBoost算法分别研究构建了近红外光谱和红外光谱定性识别模型。采用GridSearchCV工具包研究优化XGBoost模型的主要超参数,近红外光谱模型的超参数优化结果为n_estimators:300,learning_rate:0.08,gamma:0,max_depth:4,min_child_weight:1;红外光谱的超参数优化结果为n_estimators:100,learning_rate:0.02,gamma:0.20,max_depth:4,min_child_weight:1。基于优化后的超参数构建的近红外定性识别模型平均精确率(Precision)为0.985,平均召回率(Recall)为0.977,平均F1值(F1 score)为0.978,相比于优化前模型效果分别提升了40.17%,51.00%,50.00%;红外定性识别模型平均精确率(Precision)、平均召回率(Recall)和平均F1值(F1 score)均为1.000,优化后的模型效果分别提升了20.67%,27.50%,26.33%。进一步与PLS-DA模型对比分析发现,红外光谱的XGBoost模型与PLS-DA模型效果基本一致,近红外光谱的XGBoost模型各参数(Accuracy,Precision,Recall,F1 score)效果均不同程度地优于PLS-DA模型。综上所述,运用XGBoost算法可以有效识别鱼粉中不同种类的微塑料,该研究为鱼粉饲料中微塑料的快速检测识别方法提供理论支持和技术支撑。

关键词：微塑料红外光谱 XGBoost PLS-DA

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激光诱导击穿光谱技术对钕铁硼永磁材料中多元素的定量表征

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光谱学与光谱分析 2024年第1期44卷 141-147页

作者：刘佳郭飞飞于雷崔飞鹏赵迎韩冰沈学静王海舟钢铁研究总院北京100081 钢研纳克检测技术股份有限公司纳克研究院北京100081

“磁王”钕铁硼是现今性能最为优异的永磁体,因其优异的磁性能被广泛应用于工业互联网、新能源、 5G通讯等诸多高新科技领域。目前研究钕铁硼材料中元素成分的主要分析方法有电感耦合等离子体发射光谱(ICP-OES)和X射线荧光光谱(XRF),其... 详细信息

“磁王”钕铁硼是现今性能最为优异的永磁体,因其优异的磁性能被广泛应用于工业互联网、新能源、 5G通讯等诸多高新科技领域。目前研究钕铁硼材料中元素成分的主要分析方法有电感耦合等离子体发射光谱(ICP-OES)和X射线荧光光谱(XRF),其中ICP-OES是湿法分析,样品前处理复杂,测试周期长,而XRF法可实现直接分析,但受制于其轻元素的检测能力很难满足对钕铁硼材料中主要轻元素B的分析需求。激光诱导击穿光谱(LIBS)技术具有分析效率高,样品前处理简单,多元素直接分析,适用于现场分析、在线分析等技术优点,使其在快速定量表征方面展现出其独有的优势。运用LIBS分析技术开展对钕铁硼材料中多元素定量表征的直接、快速分析的方法研究,首先针对钕铁硼材料中定量表征的九个元素Nd、 Co、 B、 Dy、 Tb、 Pr、 Cu、 Al、 Ga完成特征谱线的筛选,通过对系统激光器电压、激光剥蚀方式等因素在不同条件下对钕铁硼材料光谱信号稳定性的影响分析,优化并确立了分析条件,最终选用720V的激光器电压,15个预剥蚀脉冲15个剥蚀脉冲的激光剥蚀方式为钕铁硼样品的分析条件;其次,选取8个通过ICP-OES法定值的烧结钕铁硼样品,样品具有元素成分的梯度差异化特征,作为建立分析方法的标准样品,采用标准曲线法通过相对强度与浓度的关联方式,建立钕铁硼样品中Nd、 Co、 B、 Dy、 Tb、 Pr、 Cu、 Al、 Ga九个元素的定量分析校准曲线;最后选取两个烧结钕铁硼试样,运用建立的定量分析方法完成九个元素的定量表征,分析时间小于30 s,其定量结果与ICP-OES法测定结果的比对,具有较好的一致性。运用激光诱导击穿光谱分析技术实现了对钕铁硼材料中多元素成分的直接、同时、快速定量表征,为钕铁硼材料的快速定量表征提供了新的技术思路和表征方法。

关键词：激光诱导击穿光谱钕铁硼定量表征

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紫苏中紫苏醛含量的高光谱预测方法

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光谱学与光谱分析 2024年第9期44卷 2667-2674页

作者：孙佳琪殷勇于慧春袁云霞郭林鸽河南科技大学食品与生物工程学院河南洛阳471023

为了实现高光谱成像技术快速检测紫苏中的紫苏醛(PAE)含量,采集了4种产地的紫苏高光谱图像,在获取紫苏有效波长图像的基础上,将其纹理特征和经小波变换后获得的能量值与光谱值采用不同方式融合,构建出了不同的表征向量,建立了相应的PAE... 详细信息

为了实现高光谱成像技术快速检测紫苏中的紫苏醛(PAE)含量,采集了4种产地的紫苏高光谱图像,在获取紫苏有效波长图像的基础上,将其纹理特征和经小波变换后获得的能量值与光谱值采用不同方式融合,构建出了不同的表征向量,建立了相应的PAE含量快速检测模型。经对比分析确定了PAE含量最优预测策略,具体方法如下。(1)采用4种方法对光谱值进行预处理,对比所构建模型的预测能力,可得较优预处理方法为局部加权回归散点平滑(LOWESS)。(2)运用竞争自适应重加权采样法(CARS)和连续投影算法(SPA)提取预处理后光谱信息的特征波长,计算对应的光谱值,以便与其他特征进行组合。(3)对高光谱图像进行主成分分析(PCA)获得有效波长图像,利用其灰度共生矩阵(GLCM)提取能量(ASM)、对比度(CON)、相关性(COR)和熵(ENT)等4种纹理特征;同时,采用Daubechies小波对有效波长图像进行三层分解,将分解出的低频分量能量也作为有效波长图像的1种表征特征。(4)将上述提取的特征波长光谱值、小波能量值、纹理特征值以不同组合方式构造特征输入向量,在此前提下分别构建偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络、随机森林(RF)、极限梯度提升树(XGBoost)四种检测模型,经对比分析后获得最优输入向量和预测模型。结果表明,基于单类特征输入向量的4种预测模型的预测能力均不如多类特征融合的输入向量;最佳输入向量是经LOWESS预处理后由CARS优选的特征波长所对应的光谱值与有效波长图像的纹理特征值和小波能量值三者的融合向量,且XGBoost模型预测能力最强,其训练集R_(c)^(2)和RMSEC分别为0.99808和0.02249,测试集R_(p)^(2)和RMSEP分别为0.98944和0.03640。该成果为快速检测紫苏中PAE含量提供了一种新手段,也为其他成分检测策略的制定提供了参考。

关键词：高光谱紫苏紫苏醛特征融合小波变换预测模型

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弓长岭磁铁矿拉曼光谱特征及意义

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光谱学与光谱分析 2024年第6期44卷 1697-1702页

作者：刘静姚玉增付建飞李梓宁侯婷婷张永利东北大学资源与土木工程学院辽宁沈阳110004

弓长岭铁矿床是我国最大的沉积变质型磁铁富矿,诸多学者对其开展了大量研究工作,但磁铁矿拉曼光谱方面的研究较少。采用HORIBA XploRA PLUS显微拉曼光谱仪对弓长岭铁矿床典型贫铁矿石和富铁矿石中的磁铁矿进行了拉曼光谱测试,结果表明,... 详细信息

弓长岭铁矿床是我国最大的沉积变质型磁铁富矿,诸多学者对其开展了大量研究工作,但磁铁矿拉曼光谱方面的研究较少。采用HORIBA XploRA PLUS显微拉曼光谱仪对弓长岭铁矿床典型贫铁矿石和富铁矿石中的磁铁矿进行了拉曼光谱测试,结果表明,贫铁矿石中磁铁矿在300、550和670 cm^(-1)处的拉曼峰位向高波数偏移,应与其中磁铁矿的铁平均氧化态升高及微量元素类质同象取代导致矿物晶格尺寸减小有关;富铁矿石中磁铁矿的拉曼峰强明显升高,应为富铁矿形成过程中磁铁矿重结晶致使其内部微量元素整体含量降低而铁离子含量相对升高所致。贫铁矿石中部分磁铁矿出现了微弱的赤铁矿拉曼光谱特征,可能与磁铁矿形成后的表生氧化有关。X射线衍射(XRD)分析表明,富矿中铁氧化物主要为磁铁矿,而贫铁矿石中的磁铁矿有向镁磁铁矿转变的趋势。扫描电镜能谱分析结果表明,富矿中磁铁矿相较于贫矿中的微量元素含量降低,即由贫矿到富矿,磁铁矿经历了“纯化”,与前面拉曼结果研究相一致。本次研究表明,拉曼光谱测试具有快速、简单、可重复且无损伤的特点,可有效估计磁铁矿中微量元素含量并可用以鉴别鞍本地区贫、富两类铁矿石。

关键词：磁铁矿拉曼光谱弓长岭富铁矿

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三维TI和OA介质中优化黏滞纯声波方程及其数值模拟

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地球物理学报 2024年第6期67卷 2415-2428页

作者：包乾宗谭崔文长安大学地质工程与测绘学院地球物理系西安710054 海洋油气勘探国家工程研究中心北京100028

各向异性和黏滞性在地球介质中广泛存在,会对地震波的运动学和动力学特征产生影响,因此研究地震波在地下空间中传播时应该对其予以充分考虑.现有的各向异性波场外推方法主要采用基于声学近似的伪声波方程,该类方程在非声学假设条件下容... 详细信息

各向异性和黏滞性在地球介质中广泛存在,会对地震波的运动学和动力学特征产生影响,因此研究地震波在地下空间中传播时应该对其予以充分考虑.现有的各向异性波场外推方法主要采用基于声学近似的伪声波方程,该类方程在非声学假设条件下容易出现伪横波污染及传播不稳定.针对此问题,本文应用优化方案对原始的耦合各向异性纯声波频散关系式进行近似展开,进而发展了针对三维TI(横向各向同性)介质和OA(正交各向异性)介质的优化纯声波方程,结合有限差分和泊松算法对其进行了有效求解.同时,考虑到介质对地震波的吸收衰减效应,本文结合发展的纯声波方程和标准线性体模型,推导了黏滞各向异性优化纯声波方程.相速度分析表明优化方案能够产生高精度近似结果.数值模型算例证明优化黏滞纯声波方程在产生精确稳定P波响应的前提下,能够有效模拟各向异性介质中纯声波的振幅衰减和相位频散.整体而言,本文推导的方程能够为各向异性衰减介质成像和反演提供有效帮助.

关键词：各向异性黏滞性波动方程数值模拟

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基于MTF变换的拉曼光谱和卷积神经网络的海水微塑料识别方法研究

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光谱学与光谱分析 2024年第9期44卷 2420-2427页

作者：张蔚冯巍巍蔡宗岐王焕卿闫奇王清哈尔滨工程大学烟台研究院山东烟台264000 中国科学院海岸带环境过程与生态修复重点实验室(烟台海岸带研究所) 山东烟台264003 中国科学院大学北京100049

微塑料作为一种新型污染物,引起的污染问题在当今越发受到研究人员的关注。拉曼光谱有着无损样品,光谱特征峰位有代表性,便于识别样品种类的优点,一直以来是生物化学分析领域热门的检测方法之一。深度学习近年在特征提取、目标检测等领... 详细信息

微塑料作为一种新型污染物,引起的污染问题在当今越发受到研究人员的关注。拉曼光谱有着无损样品,光谱特征峰位有代表性,便于识别样品种类的优点,一直以来是生物化学分析领域热门的检测方法之一。深度学习近年在特征提取、目标检测等领域的发展成就引人瞩目。针对准确高效的微塑料检测方法问题,探索了基于马尔可夫变迁场(MTF)变换的拉曼光谱和卷积神经网络的微塑料识别可行性。采集了11种微塑料样品的拉曼光谱,每种样品采集100条光谱,并通过光谱平移、添加噪声、光谱叠加等方式数据强化扩充了光谱数据集,利用MTF将一维拉曼光谱数据转换为彩色二维图像,获得二维图像形式的光谱数据集。设计一种主体为多个小尺寸卷积核的卷积神经网络(SSMKB-CNN)模型,包括1个输入层、6个卷积层、2个池化层、1个平坦层、2个全连接层与1个输出层。选择Dropout与带权重衰减的自适应矩估计优化器以避免过拟合现象,采用阶梯式学习速率保证模型充分习得数据深层特征。分类性能的评价标准采用混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数与整体准确率。模型的分类结果与基于二维图像光谱数据集的AlexNet、VGG16和ResNet50三个深度卷积神经网络模型和基于一维光谱数据集的随机森林(RF)、K-最邻近(KNN)和三种核函数(rbf、Linear、Poly)的支持向量机(SVM)机器学习分类器的分类结果进行对比。通过分析训练曲线及混淆矩阵的分类结果,四种CNN模型的损失与准确曲线走势平稳,均能达到良好的训练效果,其中提出的SSMKB-CNN模型准确率达到了97.04%,综合精确率、召回率和F1分数分别为97.05%、95.06%和97.02%,均明显优于用于比较的另外三种经典神经网络模型以及三种机器学习分类器。一轮训练时长为9s,训练时间少于三种CNN模型,综合分类性能最佳。实验结果表明,基于结合MTF变换的拉曼光谱的SSMKB-CNN模型能够准确高效地提取光谱特征并作出种类预测,利用拉曼光谱实现微塑料样品的定性识别,可以为海水中微塑料实际样品的准确客观的识别技术提供方法新思路参考。

关键词：马尔可夫变迁场拉曼光谱微塑料神经网络

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基于意图理解驱动的客服知识推荐大模型构建

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华南理工大学学报(自然科学版) 2025年第3期53卷 40-49页

作者：马晓亮高洁刘英裴庆祺赵汝强杨邦兴邓从健西安电子科技大学广州研究院广东广州510555 中国电信股份有限公司广州分公司广东广州510620 马晓亮劳模和创新工匠工作室广东广州510620 广州云趣信息科技有限公司广东广州510665 中数通信息有限公司广东广州510650

随着人工智能技术在客服领域的深入应用,电信运营商对AI服务知识推荐的准确率提升提出了更高的要求。为提高电信运营商AI客服系统的知识推荐效率和准确度,该文提出了基于意图理解驱动的客服知识推荐大模型。首先,采用同义词及对话序列... 详细信息

随着人工智能技术在客服领域的深入应用,电信运营商对AI服务知识推荐的准确率提升提出了更高的要求。为提高电信运营商AI客服系统的知识推荐效率和准确度,该文提出了基于意图理解驱动的客服知识推荐大模型。首先,采用同义词及对话序列的关键词提取模型识别用户查询中的关键词,通过语义相似度比较技术匹配标准问库中的问题,生成最相关的标准问,并采用生成式智能体技术框架构建标准问库,使用智能体技术自动生成知识问题;然后将提取的标准问输入ChatGLM2-6B大语言模型中,经过预训练与人类偏好对齐训练,以进一步提高知识推荐的准确率。实验结果显示:引入标准问库后,智能推荐系统在特定行业知识领域的准确率从74.8%显著提升至85.9%,多组对比实验结果进一步验证了建立标准问库的策略在提高准确率方面的有效性;该文大模型优化了运营商AI客服的智能知识推荐,可为电信运营商AI客服系统的知识推荐提供新的思路和技术支持;运营商通过该文大模型能够更有效地理解和响应客户查询,显著提升客户服务体验。

关键词：意图理解 AI客服生成式大语言模型关键词提问提示示例

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基于大口径高温固定点黑体的光谱辐射照度国家基准量值复现新方法

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光谱学与光谱分析 2024年第4期44卷 925-931页

作者：代彩红王彦飞李玲吴志峰谢一航中国计量科学研究院光学与激光计量科学研究所北京100029

采用国际前沿的大口径高温固定点黑体新技术,中国计量科学研究院NIM(National Institute of Metrology)组建了大口径钨碳-碳WC-C高温固定点黑体辐射源,在3020.11 K的融化点温度,实现了250~2500 nm光谱辐射照度、相关色温和分布温度基准... 详细信息

采用国际前沿的大口径高温固定点黑体新技术,中国计量科学研究院NIM(National Institute of Metrology)组建了大口径钨碳-碳WC-C高温固定点黑体辐射源,在3020.11 K的融化点温度,实现了250~2500 nm光谱辐射照度、相关色温和分布温度基准的量值复现。这是国际上首次将大口径高温固定点黑体技术成功应用于光谱辐射度基准复现领域。针对大口径固定点黑体熔化温坪曲线的特点、以及测量期间温坪曲线中间部分缺失的问题,提出了固定点熔化温坪拐点温度计算新方法,重构了缺失的熔化温坪曲线。采用光谱比较法,通过双光栅光谱比较测量系统将黑体的量值传递至光谱辐射照度副基准灯组,完成光谱辐射照度基准量值的复现和保存。新的量值复现方法将黑体温度的测量不确定度减小为0.36 K,缩短了量传链,实现光谱辐射照度最佳测量不确定度0.25%(k=2)。在250~2500 nm,基于固定点新方法和传统变温黑体法进行量值复现的平均偏差为0.42%,将两种方法相结合,最终实现我国光谱辐射照度基准的测量不确定度(k=2)为:250~400 nm,U rel=1.9%~0.43%;400~1000 nm,U rel=0.43%~0.25%;1000~2200 nm,U rel=0.25%~0.76%;2200~2500 nm,U rel=0.76%~2.4%。基于固定点黑体的光谱辐射照度量值复现技术已经应用于遥感仪器的辐射定标,用于提升仪器的测量准确度。

关键词：光谱辐射照度大口径固定点黑体变温黑体国家基准测量不确定度

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基于超分辨率最小均方广义互相关算法的局部放电超声定位方法

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电网技术 2025年第4期49卷 1708-1716页

作者：关宇董明常昊鑫张崇兴任明电工材料电气绝缘全国重点实验室(西安交通大学) 陕西省西安市710049

时间差估计是局部放电定位的重要一环,现有算法受限于采样设备采样率,会产生无法忽略的系统误差,进而使定位误差过大。为了解决上述问题,该文提出了超分辨率最小均方广义互相关(super resolution least mean square generalized cross c... 详细信息

时间差估计是局部放电定位的重要一环,现有算法受限于采样设备采样率,会产生无法忽略的系统误差,进而使定位误差过大。为了解决上述问题,该文提出了超分辨率最小均方广义互相关(super resolution least mean square generalized cross correlation,SR-LMS-GCC)时间差估计算法,使时间差估计的结果突破采样率的限制,能更精确地估算两信号之间的时间差。首先对离散时间信号的广义互相关进行改进,通过频率调整扩展了频谱,能够有效提高时间差估计的时间分辨率。为解决真实时间差溢出时间差估计区间的问题,提出了多级交叉互相关器的框架,并与自适应广义互相关时间差估计方法结合起来,提出了SR-LMS-GCC算法,并通过仿真讨论了算法参数的设置规则。最后通过实验验证,SR-LMS-GCC算法在时间差估计和定位准确度方面的比传统的受分辨率限制的算法均提升了85%以上。

关键词：时间差估计超分辨率局部放电超声定位

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