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基于PLSR-CNN的锂电池热失控特征气体拉曼检测方法: 《消防科学与技术》2025年第4期525-531,共7页张伟杨旭黄鑫张海军; 国家自然科学基金民航联合研究基金(U2133201);中央高校基本科研业务费专项(3122020048);2022天津市研究生科研创新项目(2022SKY154)。; 针对锂离子电池热失控早期快速监测预警,提出了一种热失控特征气体拉曼检测识别算法,该方法创新性开发了最小二乘-卷积神经网络(PLSR-CNN)的方法 ,从低信噪比的拉曼气体信号中准确提取本征信号,并结合偏最小二乘回归技术(PLSR)进行定量...; 关键词：热失控气体拉曼 CNN PLSR

基于机器学习与红外光谱技术的变压器油老化行为研究: 《光谱学与光谱分析》2025年第2期434-442,共9页肖忠良袁荣耀付壮刘成尹碧露肖敏之赵亭亭匡尹杰宋刘斌; 国家自然科学基金项目(21501015,31527803,21545010);湖南省自然科学基金项目(2022JJ30604)资助。; 为解决现阶段油品老化分析工作复杂、误差大等问题,提出一种红外光谱与机器学习(ML)相融合的技术。借助傅里叶变换中红外(FT-MIR)光谱仪采集三种变压器油在不同老化时间的样本光谱,运用多种预处理方法对样本光谱进行预处理,以自动寻峰...; 关键词：机器学习傅里叶变换中红外光谱变压器油老化程度粒子群优化-支持向量机回归(PSO-SVR) 偏最小二乘回归(PLSR)

基于PLSR-FLUS-MarKov模型的生态系统服务价值多情景预测--以漓江流域为例: 《水生态学杂志》2025年第1期203-212,共10页李何英何文王金叶杨帅琦姚月锋; 国家自然科学基金(31960252);广西重点研发计划(AB22035060);国家自然科学基金(32060369)。; 以漓江流域为研究单元,运用修正后的PLSR-FLUS-MarKov模型和当量因子法,对流域自然发展、生态优先、旅游优先情景下2030年生态系统服务价值做出预测,探究多情景土地利用变化对生态系统服务价值的影响。结果表明,PLSR-FLUS-MarKov模型能...; 关键词：土地利用变化生态系统服务价值 PLSR-FLUS-MarKov模型多情景模拟漓江流域

基于混合蝙蝠智能算法优化PLSR的柑橘叶片氮含量预测方法: 《西南大学学报（自然科学版）》2025年第2期160-170,共11页刘霞周凌霄夏心杰韩如婷吕强谢让金易时来; 国家重点研发计划项目(2018YED0700602);重庆市技术创新与应用发展专项面上项目(cstc2020jscx-msxmX0026)。; 高光谱成像技术具有快速、无损检测的特点,尤其在农作物生长监测方面具有广阔的应用前景。叶片氮含量是评估作物生长状况的重要指标之一,对诊断作物生长状况和制定精准施肥策略至关重要。通过获取柑橘叶片高光谱和检测叶片氮含量,探索...; 关键词：柑橘高光谱成像技术叶片氮含量偏最小二乘回归

油莎豆含油率的近红外光谱检测模型研究: 《山东农业科学》2025年第1期166-173,共8页魏海峰时学双党锡强米玛顿珠张梦媛常唯赤列措姆张斌高文伟; 国家重点研发计划项目(2019YFD1002701);山东省“渤海粮仓”科技示范工程升级版项目(2019BHLC002);2003年日喀则市人才资源开发专项资金资助项目“日喀则市油莎豆新品种引种筛选及配套关键栽培技术研究与示范”。; 为建立油莎豆块茎含油率的近红外光谱快速无损检测模型,提高育种材料的早代选择效率,本研究以109份油莎豆块茎样本为实验材料,采集波长范围为950~1650 nm、分辨率为1 nm的近红外光谱,并通过索氏提取法测定块茎粗脂肪含量,剔除异常样本...; 关键词：油莎豆含油率近红外光谱偏最小二乘回归(PLSR) MLP神经网络特征波长提取

VIS-NIR spectroscopy and environmental factors coupled with PLSR models to predict soil organic carbon and nitrogen: 《International Soil and Water Conservation Research》2024年第4期844-854,共11页Jingrong Zhu Yihua Jin Weihong Zhu Dong Kun Lee; supported by The National Natural Science Foundation of China(No.41830643);The National Science and Technology Basic Resources Survey Project(No.2019FY101703);The Higher Education Discipline Innovation Project(D18012)。; Soil profile organic carbon(OC)and total nitrogen(TN)are influenced by topographic attributes,and land use.The visible and near-infrared(Vis-NIR)spectroscopy method can be used for the prediction of OC and TN because ...; 关键词：DEM NDVI SPECTRA PLSR TWI

基于PLSR和LSSVM模型的土壤水分高光谱反演: 《矿业安全与环保》2024年第5期147-153,共7页刘英范凯旋裴为豪沈文静葛建华; 国家自然科学基金青年项目(52204181);安徽理工大学校级项目(xjzd2020-04);安徽理工大学青年教师科学研究基金项目(XCZX2021-02)。; 为对地下采矿扰动区表层土壤水分进行反演,以大柳塔煤矿52501工作面为例,利用无人机搭载成像光谱仪获取高光谱影像,对获取的光谱数据进行对数、倒数对数、一阶和包络线去除变换,结合地面采集的128个土壤水分数据,基于偏最小二乘回归(PL...; 关键词：土壤含水量高光谱偏最小二乘回归最小二乘支持向量机无人机干旱阈值引导修复

基于近红外光谱的木荷木纤维解剖结构PLSR模型构建: 《应用生态学报》2024年第10期2794-2802,共9页林诚富邵文王家燚张蕊马丽珍黄少华范辉华周志春; 浙江省农业(林木)新品种选育重大科技专项重点课题(2021C02070-9);福建省林木种苗科技攻关七期项目(ZMGG-0703);江西省林业科技创新项目(201919)资助; 为快速获取木荷木纤维表型数据以评估木材质量,对18年生20个种源100个材料使用便携式近红外光谱仪采集光谱数据,同时测定木纤维基本密度和解剖结构等9个指标,通过SNV、OSC和MSC预处理光谱数据,并用CARS筛选波长,建立PLSR模型。结果表明...; 关键词：近红外光谱技术光谱分析 PLSR 木荷木纤维

GC-MS/GC-O-MS结合PLSR分析新型青稞白酒的关键香气物质被引量：4: 《食品工业科技》2024年第19期228-239,共12页赵雅惠廖鹏飞陈璐张玉红王旭亮靳玉龙于佳俊李贺贺孙金沅; 国家重点研发计划项目(2022YFF0606800);西藏自治区科技计划项目(XZ202001ZY0017N);工程院咨询项目-传统食品产业高质量发展战略研究(2023-XZ-36-1)。; 为明晰新型青稞白酒的香气特点,探究不同工艺对酒体风味的影响,以青稞为原料,在清香型白酒工艺基础上引入高温堆积工艺后生产得到一种新型青稞白酒。采用感官定量描述法(quantitative descriptive analysis,QDA)对三个新型青稞白酒原酒...; 关键词：青稞白酒风味感官定量描述分析气相色谱-质谱法香气活性值

Incorporating empirical knowledge into data-driven variable selection for quantitative analysis of coal ash content by laser-induced breakdown spectroscopy被引量：1: 《Plasma Science and Technology》2024年第7期148-156,共9页吕一涵宋惟然侯宗余王哲; financial supports from National Natural Science Foundation of China(No.62205172);Huaneng Group Science and Technology Research Project(No.HNKJ22-H105);Tsinghua University Initiative Scientific Research Program and the International Joint Mission on Climate Change and Carbon Neutrality。; Laser-induced breakdown spectroscopy(LIBS)has become a widely used atomic spectroscopic technique for rapid coal analysis.However,the vast amount of spectral information in LIBS contains signal uncertainty,which can a...; 关键词：laser-induced breakdown spectroscopy(LIBS) coal ash content quantitative analysis variable selection empirical knowledge partial least squares regression(PLSR)

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