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题名基于电子舌和模式识别的中成药品辨识方法研究
被引量：6
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作者
史庆瑞
马泽亮
周智
贺宪权
王志强
马云霞
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机构
山东理工大学计算机科学与技术学院
山东淄博市中西医结合医院
山东淄博昌国医院
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2017年第7期1081-1089,共9页
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基金
山东省自然科学基金(2015CM016)资助项目
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文摘
为了实现不同中成药品的快速区分辨识,采用基于虚拟仪器技术的伏安电子舌系统对治疗感冒病症的4种不同中成药品进行了检测分析。分别采用特征点提取(FPE)法和离散小波变换(DWT)法对电子舌输出信号进行预处理,以样本点的聚集性和分类效果为依据,确定较佳的特征提取方法为以db4为母小波进行的8层离散小波变换。在此基础上,分别采用主成分分析法(PCA)、聚类分析法(CA)和BP神经网络(BPNN)对不同中成药品进行区分辨识。结果表明,PCA结果中PC1和PC2累计贡献率为95.6%,除羚羊感冒片和银翘解毒片有重叠趋势外,其余各类得到有效区分;CA能够有效地观察出4种中成药品之间的差异程度,但4种药品最终被分成两类,区分效果较差;非线性分类模型BPNN对不同中成药品区分效果较好。通过优化实验,分别确定了模型的训练算法、激活函数和隐含层节点数目等参数,测试集验证表明,BPNN模型对4种中成药品的分类正确率达到100%。本研究结果可为中成药品的非感官质量评价和快速辨识研究提供技术参考。
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关键词
虚拟仪器
电子舌
离散小波变换
主成分分析
聚类分析
BP神经网络
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Keywords
virtual instrument
electronic tongue
discrete wavelet transform
principal component analysis
cluster analysis
back propagation neural network
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分类号
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名基于海康威视AI开放平台的水产养殖智能化研究
被引量：2
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作者
张传聪
贺宪权
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机构
威海海洋职业学院
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出处
《办公自动化》
2020年第2期48-49,共2页
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基金
威海海洋职业学院科研立项课题“水产养殖远程投料监控控统”的研究成果(项目编号:KY201819).
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文摘
随着社会的发展,大量的先进技术涌现出世,人工智能、大数据、云计算、物联网、智能制造等技术不断发展,基于机器学习的摄像机也取得巨大成功。目前,海康威视AI开放平台在人脸识别领域得到广泛应用,在水产养殖领域尚属空白。本论文设想将先进的AI摄像机应用于水产养殖领域,提高水产养殖的自动化、信息化、智能化水平。
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关键词
人工智能
机器学习
人工智能摄像机
水产养殖
智能化
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Keywords
Artificial Intelligence
Machine learning
AI camera
Aquaculture
Intelligentization
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP18
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于伏安型电子舌系统的面粉区分辨识
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作者
贺宪权
史庆瑞
王志强
李彩虹
韩慧
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机构
山东理工大学计算机科学与技术学院
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出处
《江苏农业科学》
北大核心
2017年第5期219-223,共5页
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基金
国家自然科学基金(编号:61473179)
山东省自然科学基金(编号:ZR2015CM016)
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文摘
为了对不同品种的面粉进行区分辨识,基于虚拟仪器技术和多传感器阵列设计制作1套伏安型电子舌系统。采用该系统对2种不同品牌小麦粉、1种农家自磨小麦粉与1种农家自磨玉米粉进行检测;采用主成分分析法(principal component analysis,简称PCA)对试验数据进行分析。结果表明,单独使用金、钯电极能较好区分4种不同种类面粉,钛电极能够辨识出2种面粉,银电极只能辨识出1种面粉。进一步对试验数据进行融合分析,结果表明,电子舌系统在多电极、多频段信息联合分析时,对面粉的区分能力明显提高。该研究结果可为快速识别与分辨食品工业中的面粉提供参考。
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关键词
电子舌
LABVIEW
主成分分析
面粉
数据融合
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分类号
S126
[农业科学—农业基础科学]
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题名洗洁精残留电子舌快速检测方法
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作者
贺宪权
殷廷家
国婷婷
史庆瑞
王志强
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机构
山东理工大学计算机科学与技术学院
威海海洋职业学院信息工程系
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出处
《山东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2019年第1期69-74,共6页
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基金
赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20170314)
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文摘
采用自行设计的伏安电子舌系统对白猫、雕牌和超能3种品牌洗洁精溶液进行了检测。主成分分析法结果显示电子舌系统可以对样本中是否含有洗洁精以及其品牌进行区分,并且发现各样本主成分得分值点在PCA图上按照浓度梯度呈规律性分布。采用偏最小二乘回归分别建立了3种品牌洗洁精溶液浓度定量预测模型。预测模型的数据建模集和验证集的决定系数R2均达到0. 9以上,预测精度较高。该研究为洗洁精残留的快速定性和定量分析提供了新的思路。
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关键词
电子舌
洗洁精残留
主成分分析(PCA)
偏最小二乘回归(PLSR)
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Keywords
electronic tongue
detergent residue
principal component analysis （PCA）
partial least square regression （PLSR）
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分类号
TP212.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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