【摘 要】
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近红外检测作为一种快速无损的检测方法得到广泛关注。但光谱中存在大量噪声以及光谱数据的高维度和非线性等特点影响了分类模型的准确率。将深信网络(DBN)的理论改进并引入光谱特征学习中, 解决高维特征间非线性关系的学习问题, 采用逐层训练策略和随机梯度上升法分别进行网络预训练和微调获得网络权值; 并结合支持向量机(SVM)建立近红外光谱多分类模型DBN-SVM。与基于主成分分析的分类模型PCA-SVM和基于线性判别分析的LDA-SVM分类模型进行应用比较。结果表明: DBN-SVM算法能有效地学习高维数据中的内
【机 构】
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近红外检测作为一种快速无损的检测方法得到广泛关注。但光谱中存在大量噪声以及光谱数据的高维度和非线性等特点影响了分类模型的准确率。将深信网络(DBN)的理论改进并引入光谱特征学习中, 解决高维特征间非线性关系的学习问题, 采用逐层训练策略和随机梯度上升法分别进行网络预训练和微调获得网络权值; 并结合支持向量机(SVM)建立近红外光谱多分类模型DBN-SVM。与基于主成分分析的分类模型PCA-SVM和基于线性判别分析的LDA-SVM分类模型进行应用比较。结果表明: DBN-SVM算法能有效地学习高维数据中的内在结构和非线性关系, 由该算法构建的模型具有良好的特征学习能力和分类识别能力, 而且在稳健性、各类别的灵敏度和特效度也更优。
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针对现有LED汽车近光灯使用朗伯型LED光源效率不高和结构复杂等问题, 设计了一种基于空间光强分布为椭球状LED光源和后置吸光板的汽车近光灯光学系统。系统主要由LED光源、1/4椭球面反光罩、后置特定形状吸光板和配光透镜组成。运用TracePro软件进行光线追迹模拟, 并根据软件模型制作出了光源与灯具实物, 实测结果显示在25m远屏幕上光形可以很好地与模拟结果吻合。采用不同形状的后置吸光板可以实现国家标准(GB 25991-2010)规定的两种近光灯光型, 并且整灯的发光效率为82%。
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