检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：何爱香魏广芬林忠海李美花刘燕丽 264003 山东省烟台市莱山区滨海中路191号

本发明涉及一种自带漂移补偿功能的模式识别算法，属于漂移补偿算法领域。包括如下步骤：建立预测模型；对预测模型中的未知量进行求解；建立预测模型矩阵；更新和修正预测模型；识别漂移后的样本。本发明的有益效果是：当测试样本信号... 详细信息

标准号: CN111046905A

本发明涉及一种自带漂移补偿功能的模式识别算法，属于漂移补偿算法领域。包括如下步骤：建立预测模型；对预测模型中的未知量进行求解；建立预测模型矩阵；更新和修正预测模型；识别漂移后的样本。本发明的有益效果是：当测试样本信号发生漂移时，通过在线更新预测模型的方法提高识别的准确率和效率，在建立预测模型时，主要利用综合字典和稀疏系数对第i类训练样本进行重构，并通过最小误差求解综合字典的最优值，用来提高综合字典的泛化能力；利用分析字典对第i类训练样本稀疏表示，并通过最小化重构误差求解分析字典的最优值，用来提升第i类分析字典的判别能力；利用新获取的样本训练得到的字典和旧字典之间的线性组合完成样本的更新和修正。

关键词：字典预测模型求解漂移漂移补偿训练样本重构样本模式识别算法矩阵修正测试样本稀疏表示稀疏系数线性组合信号发生样本训练在线更新最小误差分析最小化准确率自带更新算法

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基于用在线传感器自动修改视频服务器模式识别算法参数的研究

基于用在线传感器自动修改视频服务器模式识别算法参数的研究

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作者：王锐陈里彭功民支录奎 710018 陕西省西安市未央路120号1508室

现有的智能视频监控中，图像分析与处理在任何环境下采用一成不变的算法参数，使算法很难适应不同的自然环境。本发明在现有监控摄像机工作的位置，安装相关的环境检测传感器，对传感器采集的信号进行信号选择、A/D转换等，形成有效的... 详细信息

标准号: CN102855460A

现有的智能视频监控中，图像分析与处理在任何环境下采用一成不变的算法参数，使算法很难适应不同的自然环境。本发明在现有监控摄像机工作的位置，安装相关的环境检测传感器，对传感器采集的信号进行信号选择、A/D转换等，形成有效的针对不同环境的参数信号，该信号输入到模式识别视频服务器算法参数库中，进而选出和实际环境匹配的模式识别算法参数，用该参数把摄像机采集到的图像信号进行分析处理，从而达到在任何自然环境下识别目标的准确度最高，达到智能监控识别误报率、漏报率最低的效果。

关键词：算法参数传感器自然环境图像分析与处理模式识别算法智能视频监控采集监控摄像机视频服务器准确度参数信号分析处理环境检测模式识别图像信号信号输入信号选择智能监控误报率算法匹配摄像机

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基于有效线性判别零空间理论的模式识别算法

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百科论坛电子杂志 2018年第5期 531-531页

作者：刘玉珍华北电力大学北京 102206

我们在针对现在的模式识别的算法研究时,发现主要存在两种问题,一是子空间优化问题,另一个是'小样本问题'.而在针对这两个问题的时候,我们又采用了一系列的方法来解决:首先,我们阐释了有效零空间和有效线性判别空间理论,其次,... 详细信息

我们在针对现在的模式识别的算法研究时,发现主要存在两种问题,一是子空间优化问题,另一个是'小样本问题'.而在针对这两个问题的时候,我们又采用了一系列的方法来解决:首先,我们阐释了有效零空间和有效线性判别空间理论,其次,我们通过研究原始空间中的总体和有效值空间体上的总体之间的关系,来得到Fisher线性判别率等重要的结论,最后,我们根据上面所讲到的理论的基础上,又设计出一些判别有效线性零空间的模式识别算法.根据大量的实验表明I-VLDNS算法在模式识别上无论是从分析性能上还是从精确度上,都比以往的算法要快捷简单的许多.

关键词：零空间理论模式识别算法 Fisher线性判别率 I-VLDNS算法

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基于随机森林算法的医学信号模式识别研究

基于随机森林算法的医学信号模式识别研究

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作者：郑成霞新疆大学

学位级别：硕士

拉曼光谱是一种与物质结构有关的非弹性散射光谱,能在分子层面唯一的区分物质,因此被称为物质的指纹光谱。模式识别技术能将不同物质的拉曼光谱区分开来,近年来模式识别技术结合拉曼光谱技术被广泛用于疾病的诊断研究,但还没有针对子宫... 详细信息

拉曼光谱是一种与物质结构有关的非弹性散射光谱,能在分子层面唯一的区分物质,因此被称为物质的指纹光谱。模式识别技术能将不同物质的拉曼光谱区分开来,近年来模式识别技术结合拉曼光谱技术被广泛用于疾病的诊断研究,但还没有针对子宫颈腺癌与子宫颈鳞癌的鉴别研究。本文通过实验证明,子宫颈腺癌与鳞癌组织的拉曼光谱存在差异,并采用不同的光信号预处理算法、模式识别算法建立了子宫颈腺癌与子宫颈鳞癌的鉴别模型,取得了较好的鉴别效果。本文所做的主要研究工作如下:其中属于本文所做的创新性研究工作为:1.对宫颈腺癌与宫颈鳞癌组织的拉曼光谱进行了详细分析,指出了两类组织的归一化平均拉曼光谱图中的主要峰的归属,与主要差异。2.采用模式识别算法结合拉曼光谱对宫颈腺癌与宫颈鳞癌组织做鉴别研究,研究了多种降维方式与多种模式识别算法相结合的分类模型,提出了适合于两类宫颈癌组织拉曼光谱分类识别的高正确率的分类模型建立方法。3.验证了air PLS算法针对于实际的宫颈腺癌与鳞癌组织拉曼光谱来说,是一种有效的背景扣除算法。其它研究工作为:4.对拉曼光谱预处理算法进行了研究:信号去噪算法、信号平滑算法、数据归一化算法、特征提取算法。5.对模式识别算法用于不平衡的子宫颈腺癌与鳞癌组织拉曼光谱数据的二分类问题进行了研究,分类正确率最高的两个模型分别为:采用PCA-RFA所建立的宫颈腺、鳞癌组织拉曼光谱不平衡数据的分类模型,分类正确率达到了94.45%,采用LDA-RFA建立的分类模型,其分类正确率高达100%。本文的研究结果表明模式识别算法结合拉曼光谱技术可用于子宫颈腺癌与子宫颈鳞癌的鉴别,并且随机森林算法是一种在医学信号模式识别应用领域具有很大潜力的算法。本文的研究成果对将来研发出新型的客观、无创、经济、高正确率的宫颈疾病诊疗系统具有意义。

关键词： PCA-GA PCA-LDA 模式识别算法随机森林拉曼光谱

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电子鼻技术及其应用研究进展

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材料导报 2024年第14期38卷 56-69页

作者：穆申玲沈文锋吕大伍宋伟杰谭瑞琴宁波大学信息科学与工程学院中国科学院宁波材料技术与工程研究所中国科学院大学

电子鼻(Electronic nose, E-nose)技术作为一种有效的嗅觉模拟与气体识别的方法被广泛应用。电子鼻系统由气体传感器阵列组成，利用其交叉敏感性对气体进行检测。电子鼻系统利用机器学习算法，对气体进行定性定量分析。传统的机器学习... 详细信息

电子鼻(Electronic nose, E-nose)技术作为一种有效的嗅觉模拟与气体识别的方法被广泛应用。电子鼻系统由气体传感器阵列组成，利用其交叉敏感性对气体进行检测。电子鼻系统利用机器学习算法，对气体进行定性定量分析。传统的机器学习算法在电子鼻系统中的应用已经成熟，如今深度学习算法也慢慢在电子鼻系统中应用。电子鼻系统具有选择性高、精密度好、反应快速、稳定性和延展性好的特点，被应用于包括有毒气体检测、空气质量管理、食品新鲜度和质量预测等方面。本文从气体传感器阵列的组成、信号采集与处理单元、模式识别算法的分类以及电子鼻系统在实际中的应用等方面综述了电子鼻系统气体识别的最新研究进展，最后对电子鼻系统气体识别目前所存在的问题以及发展前景进行了总结和展望。

关键词：传感器阵列信号采集与处理模式识别算法电子鼻技术气体识别

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可模式识别的水声成像方法

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声学学报 2019年第3期44卷 345-352页

作者：何先忠许枫中国科学院声学研究所北京100190 中国科学院大学北京100049

提出一种在自由环境中可以进行模式识别的水声成像方法。利用角域滤波将空间不同入射方向的平面波在阵元域中进行分离,在成像扇面内按要求设计一系列角域带通滤波器,这些滤波器的输出就是从角通带内入射的平面波在阵元域中的快拍数据,... 详细信息

提出一种在自由环境中可以进行模式识别的水声成像方法。利用角域滤波将空间不同入射方向的平面波在阵元域中进行分离,在成像扇面内按要求设计一系列角域带通滤波器,这些滤波器的输出就是从角通带内入射的平面波在阵元域中的快拍数据,可以实现要求输入为阵元域特性数据的目标识别和底质分类等专用的模式识别算法,角域滤波器输出的平面波快拍数据的幅度作为像素值进行水声成像。采用角域滤波的方法可以进行水声成像得到所需要的声图,并且每个像素对应着相应点目标远场平面波入射到接收阵时所产生的快拍数据。仿真和实验数据处理结果表明,采用角域滤波和利用常规波束形成所得到的声图是一样的,并且两种成像方法具有相同的稳健性。

关键词：模式识别算法成像方法水声带通滤波器入射方向实验数据处理常规波束形成平面波

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基于电子鼻的猪肉冷冻储藏期的无损检测方法

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食品与发酵工业 2018年第3期44卷 247-252页

作者：杨潇郭登峰王祖文赵素娟舒晓梦王羚佳陈祥贵西华大学食品与生物工程学院四川成都610039

建立基于电子鼻的猪肉冷冻储藏期和冻藏前冷藏时间的无损检测方法。5 cm见方冻藏猪肉置于100 m L烧杯中以保鲜膜密封,采用PEN3型电子鼻对烧杯中上层气体进行检测。检测数据分别采用主成分分析和重复测量的方差分析了解多元数据的分布特... 详细信息

建立基于电子鼻的猪肉冷冻储藏期和冻藏前冷藏时间的无损检测方法。5 cm见方冻藏猪肉置于100 m L烧杯中以保鲜膜密封,采用PEN3型电子鼻对烧杯中上层气体进行检测。检测数据分别采用主成分分析和重复测量的方差分析了解多元数据的分布特点。进而利用线性判别和基于多层感知器的神经网络算法建立猪肉冷冻储藏期和冻藏前冷藏时间的预测模型。结果表明,冷冻储藏不同时间及冻藏前冷藏不同时间的猪肉样品的电子鼻检测数据存在显著差异;通过神经网络算法建立的预测模型对猪肉冷冻储藏期和冻藏前不同冷藏时间具有更好预测能力。该检测方法操作简便,快速高效可实现无损现场检测,为加强冷冻肉品监督管理提供了一种简便可行的检测技术。

关键词：猪肉冻藏期电子鼻模式识别算法

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慢性胃炎湿热证患者的口腔呼气气味图谱识别

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中华中医药杂志 2023年第2期38卷 866-870页

作者：林雪娟高雅吴青海田群辉罗志明黄伟荣李灿东福建中医药大学中医证研究基地福州350122 福建省中医健康状态辨识重点实验室福州350122 福建省2011中医健康管理协同创新中心福州350122 厦门大学厦门361005 福建中医药大学附属晋江中医院晋江362201

目的:运用电子鼻技术结合模式识别算法探讨慢性胃炎(CG)湿热证口腔呼气的气味图谱识别。方法:选择156例CG湿热证患者为研究对象,150例CG非湿热证患者和100名健康者为对照,运用基于阵列式气体传感器技术的电子鼻采集口腔呼气的气味图谱,... 详细信息

目的:运用电子鼻技术结合模式识别算法探讨慢性胃炎(CG)湿热证口腔呼气的气味图谱识别。方法:选择156例CG湿热证患者为研究对象,150例CG非湿热证患者和100名健康者为对照,运用基于阵列式气体传感器技术的电子鼻采集口腔呼气的气味图谱,采用模式识别的方法进行气味图谱识别。结果:(1)CG湿热证患者中不同湿热比重的频数分布从高到低依次为湿热并重、湿重于热、热重于湿;CG湿热证Hp阳性率为39.74%。(2)RF模型对CG和健康人气味图谱的分类最为准确,准确率可达98%;KNN聚类对CG湿热证和非湿热证气味图谱的分类最为准确,准确率为63%。(3)LR模型对湿热并重与非湿热并重气味图谱的分类最为准确,准确率为62%;LR模型对湿重于热与非湿重于热气味图谱的分类最为准确,准确率为71%;LR模型对热重于湿与非热重于湿气味图谱的分类最为准确,准确率达90%;SVM模型对CG湿热证Hp阳性与Hp阴性气味图谱的分类最为准确,准确率达60%。结论:运用阵列式气体传感器电子鼻检测人体口腔呼气,不仅对CG患者具有很高的识别准确率,而且也能初步判断CG湿热证及其不同湿热比重、Hp感染情况,为中医病证诊断和嗅诊客观化提供新方法。

关键词：慢性胃炎湿热证电子鼻口腔呼气气味图谱嗅诊模式识别算法 Hp感染

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基于表面增强拉曼光谱技术的原油棕榈油中化学污染物快速检测研究

基于表面增强拉曼光谱技术的原油棕榈油中化学污染物快速检测研究

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作者： Solomon Yao-Say Selorm Adade 江苏大学

学位级别：博士

粗棕榈油(CPO)作为一种用途广泛的食用热带植物油,以其独特的营养价值和低成本在食品加工、工业生产et al领域广受欢迎。然而,随着CPO市场的不断扩大,质量和安全问题引起了人们的极大关注,非法食品添加剂、农药残留和霉菌毒素污染et al... 详细信息

粗棕榈油(CPO)作为一种用途广泛的食用热带植物油,以其独特的营养价值和低成本在食品加工、工业生产et al领域广受欢迎。然而,随着CPO市场的不断扩大,质量和安全问题引起了人们的极大关注,非法食品添加剂、农药残留和霉菌毒素污染et al问题给消费者带来了重大健康风险,故加强市场食品监督和检测对于解决这些健康问题至关重要。目前我国已经制定标准技术手段用于食品中危害成分的定性判别及定量检测。然而,这些常规检测技术依旧存在一些明显的局限性,包括仪器设备和试剂昂贵,操作复杂以及测试时间较长et al,因此亟需开发出高效便捷的方法。表面增强拉曼光谱分析技术(SERS)以其传感器多样性,超高灵敏度和独特的指纹特性et al原因被广泛成为理想替代方法应用于检测领域。本研究基于SERS结合化学计量学技术,构建高效、快速、经济、无损、灵敏、选择性和便携的检测方法,成功实现CPO中痕量危害物(食品添加剂、农药、霉菌)的检测。主要的研究内容如下:1.基于SERS结合化学计量学定性判别模型的CPO中染料掺假研究。针对传统的CPO中掺假的染料检测方法存在的检测时间长,设备维护费用贵et al问题,本章以苏丹红II和苏丹红IV染料为研究对象,基于SERS与化学计量学的结合成功开发出一种新渠道实现CPO中苏丹红染料掺假的快速准确检测。首先合成中空的金银纳米花作为增强基底,继而将其与不同浓度的(0.005 ppm–4 ppm)苏丹染料的CPO样品孵育,采集SERS光谱,基于主成分分析法分别辨别CPO中的苏丹红II和苏丹红IV,前三个主成分贡献率总和达到了99.88%和99.90%。此外,线性判别分析(LDA)和K最近邻(KNN)算法证明了CPO中苏丹II和IV染料的高检测率。本研究开发的Au@Ag SERS传感器对苏丹II和IV染料的检测线低至0.0028 ppm和0.0019 ppm。结果表明,本研究开发的具有快速、灵敏和低成本特性的SERS技术为CPO和其他食用油的品质检测提供了重要研究基础,并有望在未来广泛推广。2.基于SERS结合多变量分析模型的CPO中多种苏丹红含量检测掺假研究。针对CPO中多种染料掺假难以定性定量的问题,本章以四种苏丹红染料(I-IV)为研究对象,开展了基于SERS技术的CPO中多种染料同时定量检测研究。首先合成双金属金银核壳纳米花作为SERS增强基底,将合成的纳米基底分别与CPO中四种苏丹红染料(I-IV)混合,采集SERS光谱。采用偏最小二乘(PLS)、蚁群优化-PLS(ACO-PLS)模型和遗传算法-偏最小二乘(GA-PLS)模型分别构建SERS光谱与四种苏丹红染料浓度之间的定量关系模型。结果表明,对于苏丹I、II、III和IV,GA-PLS模型的校准系数(Rc)值分别为0.9844、0.9865、0.9884和0.9888。此外,苏丹I、II、III和IV的实际样品回收率分别为88.0-113.0%,92.0-103.0%,91.2-98.5%and 97.0-109.5%。结果表明,本研究开发的具有快速、灵敏和低成本特性的SERS技术为CPO和其他食用油的品质检测提供了重要研究基础,并有望在未来广泛推广。3.基于SERS结合化学计量学技术的CPO中农药残留检测研究。针对CPO中农药残留检测需求量大,检测速度要求高et al问题,本章以啶虫脒(ACE)农药为目标,开展基于SERS结合化学计量学技术的CPO中农药残留检测研究。本研究以银纳米作为增强基底,与不同浓度(5–100 ng/g)的ACE样本混合,采用三种不同的变量筛选方法以筛选出鲁棒性较强的预测模型:连续投影算法-偏最小二乘法(SPA-PLS)、随机跳蛙-偏最小二乘法(RF-PLS)和无信息变量消除-偏最小二乘法(UVE-PLS)构建SERS强度与ACE浓度的定量检测模型。结果表明,RF-PLS模型表现出最优的预测性能,Rc值为0.990,预测系数(Rp)值为0.989,RMSECV(交叉验证的均方根误差)值为4.74,RMSEP(预测的均方根误差)值为5.17。最后,基于加标回收实验,RF-PLS模型的回收率介于93.89%和108.32%之间,结果表明该方法可用于ACE残留的定量检测。4.基于表面增强拉曼散射技术(SERS)结合化学计量学的原油棕榈油(CPO)中霉菌毒素的检测研究:具体来说,该研究侧重于使用Qu ECh ERS(快速,简便,廉价,有效,耐用,安全)提取方法和SERS技术来构建定量预测模型,检测原油棕榈油(CPO)中的黄曲霉毒素B1(AFB1)。首先合成金纳米粒子(Au NPs)作为SERS信号基底,与萃取后不同浓度的加标样品共同孵育,在最优条件下采集SERS信号,基于信号强度与目标浓度建立自举软收缩-偏最小二乘(BOSS-PLS)预测模型。结果

关键词：粗棕榈油黄曲霉毒素B1 赭曲霉毒素A 啶虫脒苏丹染料表面增强拉曼光谱学纳米传感器化学计量学模式识别算法

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酯酶比色传感阵列的构建及茶叶农药残留检测研究

酯酶比色传感阵列的构建及茶叶农药残留检测研究

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作者：李彦杰重庆大学

学位级别：博士

茶叶在生长过程中容易受到茶蚜虫(Toxoptera aurantii Boyer de Fonscolombe)和茶小绿叶蝉(Empoasca pirisuga Matumura)等数十种病虫害的侵袭,农药的使用在其病虫害防治、稳产和增收等方面具有重要作用。然而,茶叶生产中的农药不当使... 详细信息

茶叶在生长过程中容易受到茶蚜虫(Toxoptera aurantii Boyer de Fonscolombe)和茶小绿叶蝉(Empoasca pirisuga Matumura)等数十种病虫害的侵袭,农药的使用在其病虫害防治、稳产和增收等方面具有重要作用。然而,茶叶生产中的农药不当使用和滥用等不但危害消费者健康,诱发环境污染及引发生态安全风险,也对茶叶消费市场和茶叶进出口贸易产生重大影响。因此建立快速、简便和适于现场化的农药残留检测方法具有重要意义。基于酶抑制原理的农药残留快速检测技术适于现场化检测及筛查,但其只能实现定性或半定量检测。色谱、质谱和毛细管电泳等检测方法具有检测精度高、灵敏度好以及检测限低等优势,但也存在使用成本高、操作繁琐和设备便携性差等不足。免疫学检测手段灵敏度高,装置易于微型化,但使用的抗体成本高且检测对象单一。传感器法可基于光学和电化学等多种检测手段实现物质检测,其中基于光化学比色检测技术的比色传感器具有操作简便、响应快速、信息量大和检测成本低等优势,近年来在农药的检测研究中发展较快。光化学比色传感器以反应体系的颜色变化作为反应程度的度量因子,借助强大的计算机颜色管理系统和数字图像处理技术的图像比色分析已在物质的定性和定量检测中显示出独特优势。本研究以制备的植物酯酶和商品化的乙酰胆碱酯酶为特异性敏感材料,以图像比色分析为检测手段,设计、构建了两种酯酶比色传感阵列,并基于计算机数字图像处理技术和模式识别算法实现了茶叶中的农药残留检测,以期为农药的快速检测提供思路和参考。本论文主要工作如下:1)植物酯酶的制备及其对农药的敏感性研究首先通过筛选实验发现重庆二八豇植物酯酶具有较高活性和比活力,或可作为农药检测的备用酶,然后初步优化了该酶的提取工艺和酶促反应条件;通过盐析、离子交换层析和分子筛纯化了植物酯酶;研究发现该植物酯酶活性基本不受常见金属离子和茶叶部分组分的影响,且该酶的稳定性优于商品化的乙酰胆碱酯酶;该植物酯酶对10种有机磷和氨基甲酸酯类农药较为敏感,可作为这两类农药检测用酶及后续构建比色传感阵列的特异性敏感材料;通过分子对接初步研究了植物酯酶对两类不同农药敏感性差异的可能机制。2)酯酶比色传感阵列系统的设计及构建分析了基于图像比色分析实现混合体系中特定组分检测的方法,并在此基础之上,设计及构建了以乙酰胆碱酯酶为特异性敏感材料的单酯酶比色阵列系统和以植物酯酶和乙酰胆碱酯酶为特异性敏感材料的双酯酶比色阵列系统,前者是基于单反应显色体系的颜色强度变化实现图像比色分析,后者是由6种特异显色反应组成具有交叉响应机制的比色传感阵列,其可通过阵列差谱实现图像比色分析;分别建立了两种酯酶比色阵列的工作流程及后续图像采集、图像预处理、图像特征值提取等方法。3)基于单酯酶比色传感阵列结合模式识别算法的茶叶中农药定量检测含不同浓度农药的阵列显色体系存在肉眼可见的颜色差异,以此为基础通过图像处理技术建立了农药标样浓度与CMYK色彩空间颜色强度的对应关系;构建了基于Levenberg-Marquardt算法的反向传播神经网络(Levenberg-Marquardt backpropagation neural network,LMBP)定量分析模型,基于该阵列和构建的LMBP模型实现了农药样品检测;基于单酯酶比色阵列对含不同有机磷和氨基甲酸酯类农药的茶叶脱色提取液分别作图像比色分析,结果显示,以LMBP模型作定量检测所得结果与气相色谱(gas chromatography,GC)无显著性差异(P>0.05);准确性、精密度和重现性实验结果显示该方法具有良好的稳定性,可为实际样品中农药的快速检测提供参考。4)基于双酯酶比色传感阵列结合模式识别算法的茶叶中农药定性和半定量检测不同种类农药的阵列差谱以及同种农药不同浓度的阵列差谱均存在肉眼可见的颜色差异,以特征差谱为基础,通过图像比色分析结合模式识别算法实现了不同种类农药样品及同一种农药不同浓度样品的定性检测;含农药的3种茶叶脱色提取液与对应的农药标准样品的差谱颜色无显著性差异(P>0.05),且通过欧氏距离可被聚为一类;基于农药浓度及其对应的特征阵列差谱,通过参数优化构建了遗传算法优化的反向传播神经网络(genetic algorithm-backpropagation neural network,GA-BP)和遗传算法优化的支持向量机(genetic algorithm-support vector machine,GA-SVM)的农药检测自动分类器,结果显示,GA-BP和GA-SVM分类器具有良好的稳健性和泛化能力,可实现茶叶中农药的定性及半定量检测。5)基于双酯酶比色传感阵列结合模式识别算法的茶叶中农药定量检测基于双酯酶比色传感阵列和图像处理技术探索了农药标样浓度与阵列差谱

关键词：茶叶农药酯酶比色传感阵列图像比色分析模式识别算法

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