公开(公告)号：CN102706976B

公开(公告)日：2013-08-14

申请号：CN201210162233.2

申请日：2012-05-23

申请人： 山东出入境检验检疫局 ,  日照检验认证有限公司 ,  山东出入境检验检疫局岚山办事处 ,  山东省检验检疫科学技术研究院

发明人： 王岩 ,  林雨霏 ,  孙健 ,  刘心同 ,  刘倩倩 ,  刘学惠 ,  左兆迎 ,  张超 ,  柳庆芳

IPC分类号： G01N30/02

摘要： 本发明涉及一种用于鉴别原油和燃料油的Bayes判别函数和鉴别方法。本发明的方法通过对原油和燃料油的样品进行测定，按照Bayes判别分析的思想，进行特征提取、重新分类，从而确定了能够准确地区分原油和燃料油的Bayes函数公式。结果表明，利用本发明的Bayes函数公式能够准确的鉴定原油和燃料油。

公开(公告)号：CN102706975B

公开(公告)日：2013-08-14

申请号：CN201210160160.3

申请日：2012-05-22

申请人： 山东出入境检验检疫局 ,  山东出入境检验检疫局岚山办事处 ,  日照检验认证有限公司 ,  山东省检验检疫科学技术研究院

发明人： 孙健 ,  林雨霏 ,  王岩 ,  刘心同 ,  刘倩倩 ,  常臻 ,  鞠溯 ,  王英杰 ,  王骏

IPC分类号： G01N30/02

摘要： 本发明涉及一种用于鉴别原油和燃料油的方法，即利用Fisher判别函数来鉴别原油和燃料油。本发明的方法通过对原油和燃料油的样品进行测定，按照Fisher判别分析的思想，进行特征提取、重新分类，从而确定了能够准确地区分原油和燃料油的Fisher函数公式。检测结果表明，利用本发明的Fisher函数公式能够准确的鉴定原油和燃料油。

公开(公告)号：CN102706975A

公开(公告)日：2012-10-03

申请号：CN201210160160.3

申请日：2012-05-22

申请人： 山东出入境检验检疫局

发明人： 孙健 ,  林雨霏 ,  王岩 ,  刘心同

IPC分类号： G01N30/02

摘要： 本发明涉及一种用于鉴别原油和燃料油的方法，即利用Fisher判别函数来鉴别原油和燃料油。本发明的方法通过对原油和燃料油的样品进行测定，按照Fisher判别分析的思想，进行特征提取、重新分类，从而确定了能够准确地区分原油和燃料油的Fisher函数公式。检测结果表明，利用本发明的Fisher函数公式能够准确的鉴定原油和燃料油。

公开(公告)号：CN103076413A

公开(公告)日：2013-05-01

申请号：CN201310021682.X

申请日：2013-01-21

申请人： 山东出入境检验检疫局

发明人： 林雨霏 ,  刘倩倩 ,  王岩 ,  孙健 ,  刘心同 ,  李开天 ,  梁旭峰 ,  陈楠

IPC分类号： G01N30/02

摘要： 本发明涉及一种用于一种鉴别原油和燃料油的二元logistic回归函数和鉴别方法。本发明的方法通过对原油和燃料油的样品进行测定，按照二元logistic回归分析的思想，进行特征提取、重新分类，从而确定了能够准确地区分原油和燃料油的二元logistic函数公式。检测结果表明，利用本发明的二元logistic函数公式能够准确的鉴定原油和燃料油。

公开(公告)号：CN102706976A

公开(公告)日：2012-10-03

申请号：CN201210162233.2

申请日：2012-05-23

申请人： 山东出入境检验检疫局

发明人： 王岩 ,  林雨霏 ,  孙健 ,  刘心同

IPC分类号： G01N30/02

摘要： 本发明涉及一种用于鉴别原油和燃料油的Bayes判别函数和鉴别方法。本发明的方法通过对原油和燃料油的样品进行测定，按照Bayes判别分析的思想，进行特征提取、重新分类，从而确定了能够准确地区分原油和燃料油的Bayes函数公式。结果表明，利用本发明的Bayes函数公式能够准确的鉴定原油和燃料油。

公开(公告)号：CN100472200C

公开(公告)日：2009-03-25

申请号：CN200510044724.7

申请日：2005-09-16

申请人： 中华人民共和国山东出入境检验检疫局

发明人： 王岩 ,  刘心同 ,  纪雷 ,  孙健 ,  李成德 ,  杜恒清 ,  于立欣 ,  张萍 ,  孙忠松 ,  王境堂 ,  王英杰 ,  牛增元 ,  刘学惠 ,  李保家 ,  李佩暖

IPC分类号： G01N21/27 ,  G01J3/28

摘要： 一种塑料型号的化学计量学鉴别方法，是利用塑料红外光谱中特征区的光谱信息，采用非线性迭代偏最小二乘变量选择技术选取特征区红外光谱作为竞争性反向传播人工神经网络的变量输入；该竞争性反向传播神经网络由前端反向传播神经网络层与后端竞争函数层构成，以已知塑料树脂样品的数目为秩的单位矩阵为网络训练目标，用已知型号的塑料样品输入矩阵及模拟含噪声输入矩阵对网络连接权值进行训练，建立网络连接；输入变量经反向传播网络层及竞争函数层的转换后，最显著的神经元胜出并作为结果表示出来，从而建立塑料型号识别系统。利用本方法已对18类、1000多种塑料建立了对应的人工神经网络识别系统，能快速、准确、可靠的鉴别塑料型号。

公开(公告)号：CN1769867A

公开(公告)日：2006-05-10

申请号：CN200510044724.7

申请日：2005-09-16

申请人： 中华人民共和国山东出入境检验检疫局

发明人： 王岩 ,  刘心同 ,  纪雷 ,  孙健 ,  李成德 ,  杜恒清 ,  于立欣 ,  张萍 ,  孙忠松 ,  王境堂 ,  王英杰 ,  牛增元 ,  刘学惠 ,  李保家 ,  李佩暖

IPC分类号： G01N21/27 ,  G01J3/28

摘要： 一种塑料型号的化学计量学鉴别方法，是利用塑料红外光谱中特征区的光谱信息，采用非线性迭代偏最小二乘变量选择技术选取特征区红外光谱作为竞争性反向传播人工神经网络的变量输入；该竞争性反向传播神经网络由前端反向传播神经网络层与后端竞争函数层构成，以已知塑料树脂样品的数目为秩的单位矩阵为网络训练目标，用已知型号的塑料样品输入矩阵及模拟含噪声输入矩阵对网络连接权值进行训练，建立网络连接；输入变量经反向传播网络层及竞争函数层的转换后，最显著的神经元胜出并作为结果表示出来，从而建立塑料型号识别系统。利用本方法已对18类、1000多种塑料建立了对应的人工神经网络识别系统，能快速、准确、可靠的鉴别塑料型号。