立体化湖泊蓝藻生物量光谱检测系统

    公开(公告)号:CN116183525A

    公开(公告)日:2023-05-30

    申请号:CN202211501377.6

    申请日:2022-11-28

    Abstract: 本发明提供一种立体化湖泊蓝藻生物量光谱检测系统,包括:主机和探头;主机与探头之间通过光纤进行连接;光源发出光束入射至光源反射涂层,产生漫反射光束入射至检测仓;在检测仓的另一个侧面设置有抽水宝塔头,用于将检测完成的水体从检测仓中抽出;在检测仓的顶面上设置有准直镜组,用于对待测水体进行成像;准直镜组的上方通过连接装置与光纤进行连接,再通过光纤分别与光纤切换结构和光纤光谱仪进行连接。漫反射光束经入光孔进入检测仓内部对待测水体进行照射,并通过准直镜组进行成像后通过光纤传输至光纤光谱仪获取待测水体的光谱数据。本发明具有实用、便携、低成本、低功耗的优点。

    基于改进模拟退火算法的光谱特征波长选择方法

    公开(公告)号:CN115728267A

    公开(公告)日:2023-03-03

    申请号:CN202211434654.6

    申请日:2022-11-16

    Abstract: 本发明提供一种基于改进模拟退火算法的光谱特征波长选择方法,目的是解决传统模拟退火算法提取光谱特征波段时优选波段多、建模精度低的问题。本发明在传统模拟退火算法搜索全局最优波段组合的基础上引入了基于Boruta算法的局部最优波段组合搜索过程,基于Boruta算法保留与因变量的强相关波段并从剩余全波段组合中随机提取新波段与保留的波段组成新的波段组合,计算其目标函数,并迭代此步骤保留全局最优组合的局部最优组合。经本发明提供的方法处理后得到的局部最优组合在建模时效果更佳,且本发明能够在常规初始温度和降温速率设置的前提,使用较少波段数找到相比传统算法精度更高的最优波段组合满足建模要求。

    基于改进模拟退火算法的光谱特征波长选择方法

    公开(公告)号:CN115728267B

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202211434654.6

    申请日:2022-11-16

    Abstract: 本发明提供一种基于改进模拟退火算法的光谱特征波长选择方法,目的是解决传统模拟退火算法提取光谱特征波段时优选波段多、建模精度低的问题。本发明在传统模拟退火算法搜索全局最优波段组合的基础上引入了基于Boruta算法的局部最优波段组合搜索过程,基于Boruta算法保留与因变量的强相关波段并从剩余全波段组合中随机提取新波段与保留的波段组成新的波段组合,计算其目标函数,并迭代此步骤保留全局最优组合的局部最优组合。经本发明提供的方法处理后得到的局部最优组合在建模时效果更佳,且本发明能够在常规初始温度和降温速率设置的前提,使用较少波段数找到相比传统算法精度更高的最优波段组合满足建模要求。

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