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单波段能量计

仪器信息网单波段能量计专题为您提供2024年最新单波段能量计价格报价、厂家品牌的相关信息， 包括单波段能量计参数、型号等，不管是国产，还是进口品牌的单波段能量计您都可以在这里找到。 除此之外，仪器信息网还免费为您整合单波段能量计相关的耗材配件、试剂标物，还有单波段能量计相关的最新资讯、资料，以及单波段能量计相关的解决方案。

单波段能量计相关的论坛

  • 【原创】uv LED专用uv 能量计

    uv LED专用uv 能量计 林上科技的LS120UV能量计推出市场有一年的时间了，凭借自主研发菜单的人性化，数据的准确性，获得了很多行业内客户的认可的。 可是，也有很多客户也会问，有没有测试395nm波段的UV 能量计。回答是我们即将有395的uv能量计。 那么，测试为什么会有波段之分呢？首先，LS120uv能量计是以UV高压汞灯来调试的一款机器，在传统的uv行业，用汞灯会比较多，但随着LED科学技术的进步，人们发现越来越多LED 紫外线灯的优势，因为成本，因为市场的需求，就滋生了新一代的UV395LED紫外光源。 我们的LS120UV 能量计去测试UV395 也会有数据，但是因为响应波长和LED形状的特殊性，测试的数据并不准确。因为兴起的LED原因，目前市面上也没有真正能测量UV395的仪器。林上科技在综合了很多客户的意见，到客户那边多次实地测量之后，即将有一款专门面对LED 紫外灯的UV能量计，型号为LS128 uv 能量计，敬请期待！

  • 【转帖】紫外辐射照度计UV能量计计量的国内现状

    一、中国紫外辐射照度标准紫外辐射照度计常常称作为UV能量计。随着经济的发展，紫外辐射照度计（UV能量计）在工业上的运用越来越多，紫外辐射照度计的溯源也越发显得重要。国际上对紫外波段的划分不统一。目前中国对于紫外辐射波段的划分，是分为A1、A2、B、C四种波段。　　对应于上述四种波段的紫外光源有高压汞灯、黑光型高压汞灯和低压汞灯。中国紫外辐射照度工作基准主要由光谱辐射计、标准紫外辐射照度计、各种紫外光源等组成，用于贮存和复现紫外辐照度量值。但由于上述标准建于1989年，已不能完全满足现代市场对紫外辐照计的量值溯源要求。 随着国外此类仪器的引进逐渐增多，紫外辐照计的校准已出现了多国标准共存的局面，从而给广大的紫外辐射照度计用户造成困扰。

  • 【原创】紫外辐射照度标准(紫外能量计 紫外强度计）

    紫外辐射照度标准(紫外能量计 紫外强度计） 紫外辐射照度计常常称作为UV能量计。随着经济的发展，紫外辐射照度计（UV能量计）在工业上的运用越来越多，紫外辐射照度计的溯源也越发显得重要。 一：国际上对紫外波段的划分不统一。 目前中国对于紫外辐射波段的划分，是分为A1、A2、B、C四种波段。对应于上述四种波段的紫外光源有高压汞灯、黑光型高压汞灯和低压汞灯。 中国紫外辐射照度工作基准主要由光谱辐射计、标准紫外辐射照度计、各种紫外光源等组成，用于贮存和复现紫外辐照度量值。但由于上述标准建于1989年，已不能完全满足现代市场对紫外辐照计的量值溯源要求。随着国外此类仪器的引进逐渐增多，紫外辐照计的校准已出现了多国标准共存的局面，从而给广大的紫外辐射照度计用户造成困扰。 二、各国标准共存的市场 目前，美国、德国、日本这三个国家生产的辐照计的国内市场占有率还是相当大的，相对来说仪器做的也不错，稳定性好，使用寿命长。但是却存在着很大的问题，即便是同一个国家的标准似乎也不能做到完全统一。比如美国的标准，紫外辐照度都溯源到NIST，但却产生了不同的测量结果。最典型的两家辐照计生产商，EIT和International Light，同样测A波段的仪器，用国家标准做检定，EIT的示值误差有30%~70%，而International Light的示值误差却可以控制在10%以内，也就是基本和国家标准一致。 德国和日本的仪器也存在同样的问题，都有和国家标准一致的仪器也有测量结果相距甚远的仪器。如某德国产同一厂家不同型号的两款仪器，测量波段一致，测出的结果却相差甚远。这可能是由于校准光源或者仪器探测器的光谱响应不尽一致造成的。 总之，国际上对于紫外辐照度没有一个统一的标准来约束生产商造成了多国标准共存的局面，这也给紫外辐照度的计量带来困难。 这里有必要说一下中国的紫外辐照度标准在国际比对中的情况。2002年12月，中国计量科学研究院（NIM）参加了由亚太计量规划组织（APMP）举办的国际上首次“UVA探测器的照度响应度国际比对APMP PR-S1”。比对结果表明：在7个参加实验室中，NIM的量值与国际参考值最为接近，窄波段UV365照度响应度和宽波段UVA照度响应度与国际参考值的偏离量分别为-0.57%(k=2)和-0.53%( k=2)。在特定条件下，宽波段紫外辐射度的量值复现不确定度也由原来的10%( k=1)改善为2.0%( k=1)。应该说，中国现有的紫外辐射照度标准是值得信赖的。 三、应对和解决方法 针对这种比较混乱的局面，最好的解决方法莫过于统一标准。就现在工业生产中使用的紫外辐照度计而言，多数用在紫外固化和紫外曝光上，测量UV炉或者UV灯管的辐射照度或者能量，波段处于UVA和UVB，用于测量紫外辐射能量的仪器多一点，俗称UV能量计。 对于使用和校准，我们建议： 1、同一个公司尽可能的使用同一厂家同一型号的仪器，便于量值统一，便于公司内部记录和比较。用同一间公司不同型号照度计进行测量，测量结果可能也有较大差异。 2、工业用UV灯的辐照度不是很稳定而且不均匀，测量时最好多测几次。UV灯一般在开启后需要一段时间，发光情况才趋于稳定。 3、对于很多用于测量固化能量的仪器，很多情况只是在意一个读数，比如根据生产经验，用某仪器测得1000mJ/cm2能量下，固化良好，也许这台仪器和国标相差很大，但是你只要知道这台仪器测到1000mJ/cm2那就是正常，这时要关注的只是仪器的年变化率，或者根据校准证书给出的数据将仪器加上一个修正系数，修正后重新记录一个读数。 4、并不是所有的仪器都可以按照现有的国家标准来校准的，所以当仪器被检出测量误差很大时，确认一下仪器的测量波段是否和国家标准一致，如不一致，要么送回原厂检，要么根据校准证书修正后，参照地使用。 5、由于紫外辐照计制作探测器材料的特殊性，年变化率还是比较大的（特别是国产仪器，国外仪器做的相对较好），再加上使用频繁，很容易产生量值漂移，如对量值产生怀疑最好及时送检。 6. 注意紫外辐照计的使用寿命，特别是对接近使用寿命或者超期使用的紫外辐照计，应参照地使用。 7、对于某些特殊辐照计，测大量程的（比如W或J级别的），特殊波段的（比如UVV波段可见光辐射），暂无检定规程，可送原厂、国家计量院等单位进行校准。 最后简单说一下C波段的仪器，这类仪器主要用于医疗领域，因为短波段的紫外线有杀菌消毒作用，测量的范围相对较小，此类仪器大多国产，与国标一致程度高。

  • 【原创】关于UV LED 专用uv能量计的疑问

    随着科技的发展，UV灯已经从汞灯慢慢转型为LED的市场，因为uv 汞灯与LED 灯的差异性太大了。LED灯使用寿命长，没有热辐射，环保没有污染，超强的照度，而且能耗很低等诸多的优点让LED越来越受欢迎，当然，一个新兴的物件需要重新定义其行业内相关的规则，之前在uv汞灯中应用到的定律，仪器等等，都要有一个重新定义的标杆。林上科技之前出品的一款专业针对UV汞灯的LS120 UV 能量计 ，因为有专业的技术研发背景，LS120有着许多行业第一的名号，国产第一台显示强度曲线，第一台显示温度曲线，可连接电脑打印测试报告。线性度的测试比EIT 的仪器更优良，与国标的对比绝对在10%以内。现在，林上科技出品了一款专门针对LED 灯的uv能量计（UV LED 专用uv能量计），这是一款可以测量从340nm到420nm宽光谱的uv能量计，满足了UV LED 灯几乎所有的需求波段，这又将是UV LED灯行业中第一台可以显示强度曲线，温度曲线，可以打印测试报告 而且线性度还非常好的一款机器。因为UV LED灯属于一种新兴的事物，目前全球范围内还没有针对UV LED灯测量的标准，国内的计量院更没有计量标准，虽然目前仪器无法校准，但是林上科技有一个严谨的技术研发团队，机器的数值也是我们绝对可以信赖的。

  • 对于远红外波段，怎么解析图谱？

    对于 400~30cm-1 波段，该怎么指认图谱？各位大虾有没有什么好的建议啊？中文文献都没怎么看到相关的内容，还能像中红外波段那样考虑原子基团或者特别的骨架震动之类的原因吗？另外，这一波段内哪些波数是对应 1~3THz 的啊？

  • 近红外光谱特征波段解释分析

    做[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]霉变检测，运用特征提取方法获取了一些波段，如1172nm，1902nm等，看文献中都有对波段的分析，比如该波段是由哪个基团的什么运动引起的，对应于什么物质（碳水化合物，水分，油），想请教下这些东西是怎么分析出来的，或者有大牛能否帮忙分析下我的特征波段，万分感谢！

  • 建模过程中光谱波长（波段）变量如何选择？

    [font=宋体]可以采用波长选择方法选择光谱中与目标组分相关的变量。目前，发展了很多波长选择方法，概括起来它们可以分为三大类：波长点选择、波段选择和变量加权的方法。波长点选择方法包括基于单一指标的方法、基于统计学的方法和基于智能优化算法的方法等；波段选择方法主要包括间隔偏最小二乘法、移动窗口偏最小二乘法及它们的衍生化方法；变量加权的方法是波长选择方法的发展与[/font][font=宋体][font=宋体]扩充，它使用全部的波长点，但是给每个变量赋予不同的权重，有变量加权的[/font][font=Times New Roman]PLS[/font][font=宋体]和变量加权的[/font][font=Times New Roman]SVR[/font][font=宋体]等方法。具体方法参考本章第[/font][font=Times New Roman]5[/font][font=宋体]节。[/font][/font]

  • 【求助】dad全波段检测问题

    听说dad检测器可以进行全波段检测，我设定了光谱范围为“ALL”,测定波长为275nm，那么，在agilent 1100 chemsation中，别的波段的色谱图怎么调出来，请指点，急用！！！！

  • 中红外波段荧光光谱测试求助

    请问哪里可以做2-5μm波段的荧光光谱？激发光源1550nm或者OPO光源1800nm，联系了很多地方都做不了，要是有大神知道希望告知一下，感激不尽！

  • 【原创】UV能量计的测量原理及分析

    UV能量计的测量原理及分析UV能量计测量方案主要有两种不同的方案：1) 单芯片集成测量方案2）智能单片机采集方案对于单芯片集成测量方案，不需要程序设计，直接用传感器加可调电阻，组成了模拟信号的输入。只能显示通过调节可调电阻，单液晶显示最终的能量值。一般采用段码式液晶。这种方案的优点是设计简单，缺点是准确度不够，只能显示能量值，不能显示功率值。智能UV能量计方案的测量原理，首先通过ADC模数转换芯片，将紫外探测器的弱电流信号转换为数字信号，然后单片机采集到数字信号，通过软件调校，首先测量到UV功率，通过对UV功率的对时间的积分，得到UV能量。这个过程，一需要模数转换，得到UV功率大小，二需要积分，得到能量值。如果需要准确度高，采集时间必需足够的快，一般一秒钟至少1000次以上，这样积分的能量值，才比较准确。对于智能单片机采集方案，首先测到功率值，然后计算能量值。这样采用这种方案的UV能量计，都是同时显示实时功率值，最大功率值和能量值。有些智能UV能量计，还会集成温度测量。智能UV能量计采用的高速多点采集，所以能够记录采集过程的各个数据，得出过程中的曲线数据。总结：智能UV能量计，能够测量到UV功率值，可以带温度测量，并可有测量过程的曲线显示。这样就更能分析固化炉中的各个点的UV强度分布和温度分布，便于生产过程中工艺分析和工艺参数制定。

  • 针对紫外线的四个波段，应用对应波段的紫外线传感器。

    紫外线传感器是传感器的一种，可以利用光敏元件通过光伏模式和光导模式将紫外线信号转换为可测量的电信号，目前紫外线传感器材料主要是GaN和SiC这两大类。GaN材质的传感器目前知名度比较高的是韩国Genicom的紫外线传感器，传感器的波段从200-510nm均有相对应的传感器来检测。针对UVA波段，主要有IIC、电流、电压输出方式的传感器。在智能穿戴以及一些要求传感器体积尽可能小或者对PCB尺寸要求比较小的场所可以使用GUVA-C32SM或者GUVA-S12SD（SMD3528封装）。针对一些要求温度稳定性比较高的场所，还有金属TO-46(GUVA-T11GD-L)、TO-39(GUVA-T21GD-U)、TO-5(GUVA-T21GH)封装产品。TO-5封装的产品里面都集成了运算放大电路，0-5V模拟量输出。方便使用。主要运用于UVA灯的检测，UV固化等。UVB传感器主要是用于检测B波段的LED灯、皮肤光疗仪以及UVI检测。UVI指数指标主要是针对B波段的紫外线而言的。主要运用到的型号有GUVB-C31SM(IIC输出)、GUVB-T11GD-L(电流输出)、GUVB-T21GH(0-5V输出)。UVC传感器由于具有日盲特性，除了用于紫外线消毒监测上，还可以用于火焰探测。火焰探测的前提条件是传感器能够检测极低辐射强度的紫外线，同时传感器的暗电流必须非常低，这样SiC材质的传感器就能满足需求目前知名度比较高的是德国Sglux的SiC紫外线传感器。该类型传感器能够耐高温以及强紫外线辐射。该厂商的传感器代表型号有SG01D,该传感器TO-5封装，带有聚光镜，在10uw/cm2辐射强度下可以输出350nA的电流。感光芯片面积可以从0.06mm2~36mm2。同时该产商TOCON-ABC系列可以在1.8pw/cm2~18w/cm2的范围内都有相对应的传感器来监测,能应对各种各样的需求。

  • 【求助】红外波段的透过率的问题

    【求助】红外波段的透过率的问题

    最近做的红外透过光谱，样品是沉积了一层薄膜（约800nm）的双抛的单晶硅片，结果一看样品的透过率比硅片的透过率还高（样品的谱线没有扣除衬底硅的影响），这种现象是不是说明薄膜有增透的作用，还有其他原因会产生这种现象吗？还有，样品35~8um波段的谱线波动的这么厉害是什么原因造成的？[img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2009/09/200909061311_169972_1855701_3.jpg[/img]

  • 电子级水/超纯水 远紫外波段吸光度检测

    电子级水/超纯水 远紫外波段吸光度检测

    [size=24px]电子级水/超纯水 远紫外波段吸光度检测[/size]请教各位大神，对于类似超纯水、半导体行业用水这种水质指标极高的水，远紫外波段（＜200nm）吸光度应该如何检测？有几个疑问，请论坛大神解答；1.远紫外波段真空紫外光易被空气吸收，且光程短，如何适配比色皿，排除空气干扰？2.类似安捷伦、lambda这些仪器为什么标称170nm-3300nm都可以检测，但是实际应用中最低只能检测到190nm处？3.为获得特定波长处（如185nm，超纯水TOC降解波段）吸光度，该如何实现？[img=,690,528]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/03/202303291111198785_2326_5961157_3.jpg!w690x528.jpg[/img]

  • 【原创大赛】几种波段选择方法原理及应用

    【原创大赛】几种波段选择方法原理及应用

    [font='times new roman'][size=16px][b]几种[/b][/size][/font][font='times new roman'][size=16px][b]波段选择[/b][/size][/font][font='times new roman'][size=16px][b]方法原理及应用[/b][/size][/font][size=14px][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]数据的波段数有[/size][size=14px]多[/size][size=14px]个，特征维度较多，数据量较大，不同波段之间的信息冗余度高，具有一定的重叠性。本实验所用的试验样品是由多个成分组成的混合物，这样采集的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]就会由于没有混合均匀等原因常常掺杂着一些对非目标组分的吸收，导致光谱数据中的某些波段与样品的性质之间是比较差的关联关系，甚至是有一些关联关系是错误的，这就容易出现部分波段信息冗余的现象。同时，也会有其他一些因素对[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的准确性产生不利影响。[/size][size=14px]因此，为了得到更加有利于建立模型的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]数据，需要对一些无用的噪声波段进行剔除，找出那些含有较高信息量、容易分离、彼此相关度较低的波段，这就需要对[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]进行波段选择。通过波段选择从原始[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]中选择包含大量有效信息的波段子集，这些波段在建模中起主要作用，这样不但可以大大降低[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的维度，提高模型建立的速度，而且可以将光谱中存在的噪声信息剔除掉，只保留对提升模型准确性有利的信息。本文使用的波段选择方法使皮尔森相关系数法和随机森林法。[/size][font='times new roman'][size=16px][b]皮尔森相关系数法[/b][/size][/font][size=14px]相关系数法[/size][font='times new roman'][size=14px][54][/size][/font][size=14px]是将采集光谱的所有波段与颗粒的实际水分含量进行相关性计算，得到光谱每个波段与水分含量的相关系数。确定一定的阈值，将波段按照相关系数绝对值的大小进行排序，相关系数的绝对值超过阈值大小的波段保留下来，用这部分波段进行建模。[/size][size=14px]两个变量之间相关系数的大小在[/size][size=14px]-1~1[/size][size=14px]之间变化，当其中一个变量增大而另一个变量减小时，说明两个变量是负相关的，其相关系数为负数，并且相关系数越小，说明两个变量的负相关性越大；当其中一个变量增大，另一个变量也随之增大时，说明两个变量是正相关的，相关系数为正数，并且相关系数越大，说明两个变量间的正相关性越大。为了了解两个变量间的相关程度，以相关系数的绝对值[/size][size=14px]|R|[/size][size=14px]为标准判断两个变量的线性相关性大小，如下表所示。[/size][align=center][font='times new roman'][size=16px]表两个变量的相关性大小[/size][/font][/align][table][tr][td][align=center][font='times new roman'][size=16px]相关系数绝对值[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]|R|[/size][/font][/align][/td][td][align=center][font='times new roman'][size=16px]相关性程度[/size][/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='times new roman'][size=16px]≥[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]0.95[/size][/font][/align][/td][td][align=center][size=13px]显著性相关[/size][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='times new roman'][size=16px]≥[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]0.8[/size][/font][/align][/td][td][align=center][size=13px]高度相关[/size][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][size=13px]0.5[/size][font='宋体'][size=13px]≤|[/size][/font][font='宋体'][size=13px]R[/size][/font][size=13px]|0.35[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]光谱波段[/size][/font][/align][size=14px] [/size][size=14px] [/size][size=14px]图中，绿色方格线覆盖的波段为相关系数绝对值[/size][size=14px]|R|[/size][size=14px]0.35[/size][size=14px]的波段。图中可以看出，与水分相关系数比较高的地方都在波段[/size][size=14px]908.1nm~1400nm[/size][size=14px]之间，将全光谱的[/size][size=14px]125[/size][size=14px]个波段降低到了[/size][size=14px]80[/size][size=14px]个。[/size][font='times new roman'][size=16px][b] [/b][/size][/font][font='times new roman'][size=16px][b]随机森林法[/b][/size][/font][size=14px]随机森林[/size][font='times new roman'][size=14px][55][/size][/font][size=14px]是一种并行的[/size][size=14px]bagging[/size][font='times new roman'][size=14px][56][/size][/font][size=14px]集成学习算法。随机森林使用的数据采集方法为“自助采样法”，自主采样法在数据集较小的情况下会有较好的训练结果。从一个包含[/size][size=14px][i]n[/i][/size][size=14px]个[/size][size=14px]样本的数据集[/size][size=14px][i]M[/i][/size][size=14px]中每次随机取出一个样本，对样本进行记录后把该样本重新放回[/size][size=14px][i]M[/i][/size][size=14px]中再进行随机取样，即有放回的随机取样，这样取出来的所有样本组成数据集[/size][size=14px][i]D[/i][/size][size=14px]。重复采样[/size][size=14px][i]n[/i][/size][size=14px]次，[/size][size=14px][i]M[/i][/size][size=14px]中有一部分数据在[/size][size=14px][i]D[/i][/size][size=14px]中重复出现多次，有一部分数据从来没有在[/size][size=14px][i]D[/i][/size][size=14px]中出现过，一个样本被取到的概率为[/size][size=14px]1/[/size][size=14px][i]n[/i][/size][size=14px]，那么在[/size][size=14px][i]n[/i][/size][size=14px]次采样过程中样本一直不被取到的概率为（[/size][size=14px]1-1/[/size][size=14px][i]n[/i][/size][size=14px]）[/size][font='times new roman'][size=14px]1/[/size][/font][font='times new roman'][size=14px][i]n[/i][/size][/font][size=14px]，通过求极限可以得到[/size][align=right][size=14px] [/size][size=14px] [/size][/align][size=14px]以采集的样本[/size][size=14px][i]D[/i][/size][size=14px]作为训练集，以未采集的样本数据集[/size][size=14px][i]P[/i][/size][size=14px]作为测试集。对数据集[/size][size=14px][i]D[/i][/size][size=14px]进行训练，并在训练过程中加入随机属性选择，这样就得到了一个决策树算法的[/size][size=14px]基学习器[/size][size=14px]，然后把所有的[/size][size=14px]基学习器[/size][size=14px]组合起来，得到输出结果。在分类任务中，对每个[/size][size=14px]基学习器[/size][size=14px]对预测结果进行投票得到输出结果；在回归任务中，将每个[/size][size=14px]基学习器[/size][size=14px]的预测结果进行简单平均，求得的平均数作为最终的结果。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]水分预测是一个回归任务，因此选择随机森林回归法，[/size][size=14px]基学习器[/size][size=14px]的决策树为回归树，训练样本过将多个[/size][size=14px]基学习器回归[/size][size=14px]树进行训练，使用简单平均法获得预测结果，获得比单一回归树模型具有更高的预测准确率[/size][font='times new roman'][size=14px][57][/size][/font][size=14px]。随机森林回归的示意图如下图所示。[/size][align=center][font='times new roman'][size=16px]图[/size][/font][font='times new roman'][size=16px] [/size][/font][font='times new roman'][size=16px]随机森林回归示意图[/size][/font][/align][size=14px]随机森林回归算法中使用的基模型为[/size][size=14px]CART[/size][size=14px]回归树[/size][font='times new roman'][size=14px][58][/size][/font][size=14px]，特征空间的划分和每个单元的输出值由这些回归树来决定。在回归树中，选择最佳的划分点需要对每个特征的所有值进行遍历，直到取得某个特征的某个值，使得损失函数最小，这就是最佳的划分点。假设有[/size][size=14px][i]n[/i][/size][size=14px]个[/size][size=14px]特征，每个特征有[/size][size=14px]个[/size][size=14px]取值，将特征空间划分为[/size][size=14px][i]M[/i][/size][size=14px]个[/size][size=14px]单元[/size][size=14px]，[/size][size=14px]为[/size][size=14px]上输入[/size][size=14px]对应[/size][size=14px]的平均值，[/size][size=14px]则该过程的公式如下：[/size][align=right][size=14px] [/size][size=14px] [/size][/align][size=14px]选择最佳的划分点后，回归树的方程为：[/size][align=right][size=14px] [/size][size=14px] [/size][/align][size=14px]式中，[/size][size=14px][i]I([/i][/size][size=14px][i]x)[/i][/size][size=14px]为指示函数。[/size][size=14px]通过随机森林计算特征集中某一特征重要程度的过程如下：[/size][size=14px]（[/size][size=14px]1[/size][size=14px]）从数据集[/size][size=14px][i]M[/i][/size][size=14px]中通过随机自采样的方法获得数据集[/size][size=14px][i]D[/i][/size][size=14px]，用数据集[/size][size=14px][i]D[/i][/size][size=14px]作为训练集进行建模，用没采集到的数据集[/size][size=14px][i]P[/i][/size][size=14px]进行验证，得到数据集[/size][size=14px][i]P[/i][/size][size=14px]的误差，记作[/size][size=14px][i]error[/i][/size][font='times new roman'][size=14px][i]1[/i][/size][/font][size=14px]。[/size][size=14px]（[/size][size=14px]2[/size][size=14px]）生成一组随机噪声数据，将随机噪声干扰数据加入到数据集[/size][size=14px][i]P[/i][/size][size=14px]的某一特征中，使得该特征对预测结果产生干扰，然后再次对数据集[/size][size=14px][i]P[/i][/size][size=14px]的误差进行计算，记作[/size][size=14px][i]error[/i][/size][font='times new roman'][size=14px][i]2[/i][/size][/font][size=14px]。[/size][size=14px]（[/size][size=14px]3[/size][size=14px]）计算[/size][size=14px][i]error[/i][/size][font='times new roman'][size=14px][i]2[/i][/size][/font][size=14px]与[/size][size=14px][i]error[/i][/size][font='times new roman'][size=14px][i]1[/i][/size][/font][size=14px]的差值。如果该特征是对预测结果起正向作用，则加入噪声数据后[/size][size=14px][i]error[/i][/size][font='times new roman'][size=14px][i]2[/i][/size][/font][size=14px]与[/size][size=14px][i]error[/i][/size][font='times new roman'][size=14px][i]1[/i][/size][/font][size=14px]的差值一定大于[/size][size=14px]0[/size][size=14px]，反之则小于零。差值与这个特征对该模型预测精度的影响程度成正比。[/size][size=14px]（[/size][size=14px]4[/size][size=14px]）如果随机森林中有[/size][size=14px][i]N[/i][/size][size=14px]棵树，计算[/size][size=14px][i]N[/i][/size][size=14px]棵树对该特征[/size][size=14px][i]error2[/i][/size][size=14px]与[/size][size=14px][i]error1[/i][/size][size=14px]的差值的平均值，即[/size][align=right][size=14px] [/size][size=14px] [/size][/align][size=14px]（[/size][size=14px]5[/size][size=14px]）遍历数据集[/size][size=14px][i]P[/i][/size][size=14px]中的所有特征，求出每个特征的重要性。[/size][size=14px]用随机森林回归法对光谱数据与水分含量进行建模，得到数据[/size][size=14px]中特征[/size][size=14px]重要性排名，其中排名前十的特征如图[/size][size=14px]3-9[/size][size=14px]所示。[/size][align=center][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2020/09/202009031753099412_7932_3890113_3.png[/img][/align][align=center][font='times new roman'][size=16px]图[/size][/font][font='times new roman'][size=16px] [/size][/font][font='times new roman'][size=16px]随机森林特征选择排名前十的特征[/size][/font][/align][size=14px]特征重要性值的数据分布如下表所示。[/size][align=center][font='times new roman'][size=16px]表[/size][/font][font='times new roman'][size=16px] [/size][/font][font='times new roman'][size=16px]随机森林特征重要性分布[/size][/font][/align][table][tr][td][align=center][font='times new roman'][size=16px]数值分布[/size][/font][/align][/td][td][align=center][font='times new roman'][size=16px]特征重要性[/size][/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='times new roman'][size=16px]最小值[/size][/font][/align][/td][td][align=center][font='times new roman'][size=16px]0.0022[/size][/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='times new roman'][size=16px]1/4[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]分位数[/size][/font][/align][/td][td][align=center][font='times new roman'][size=16px]0.0041[/size][/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='times new roman'][size=16px]中位数[/size][/font][/align][/td][td][align=center][font='times new roman'][size=16px]0.0060[/size][/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='times new roman'][size=16px]3/4[/size][/font][font='times new roman'][size=16px]分位数[/size][/font][/align][/td][td][align=center][font='times new roman'][size=16px]0.0081[/size][/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='times new roman'][size=16px]最大值[/size][/font][/align][/td][td][align=center][font='times new roman'][size=16px]0.0692[/size][/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='times new roman'][size=16px]平均值[/size][/font][/align][/td][td][align=center][font='times new roman'][size=16px]0.0080[/size][/font][/align][/td][/tr][/table][size=14px]分别以随机森林特征重要性数值分布的[/size][size=14px]1/4[/size][size=14px]分位数、中位数、[/size][size=14px]3/4[/size][size=14px]分位数和平均值为选择标准，以大于这个标准的特征重要性组合成的特征波段进行[/size][size=14px]PLS[/size][size=14px]建模，选择最佳的波段组合。建模的结果如下表所示。[/size][align=center][font='times new roman'][size=16px]表[/size][/font][font='times new roman'][size=16px] [/size][/font][font='times new roman'][size=16px]不同特征重要性的波段模型评价[/size][/font][/align][table][tr][td][align=center][size=13px] [/size][size=13px] [/size][size=13px]评价参数[/size][/align][size=13px]特征重要性[/size][/td][td][align=center][size=13px]R[/size][size=13px]MSECV[/size][/align][/td][td][align=center][size=13px]R[/size][size=13px]MSEP[/size][/align][/td][td][align=center][size=14px]R[/size][font='times new roman'][size=14px]p[/size][/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][size=13px]全波段[/size][/align][/td][td][align=center][size=13px]0.242[/size][/align][/td][td][align=center][size=13px]0.221[/size][/align][/td][td][align=center][size=13px]0[/size][size=13px].9[/size][size=13px]60[/size][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][size=13px]0.0041[/size][/align][/td][td][align=center][size=13px]0.222[/size][/align][/td][td][align=center][size=13px]0.214[/size][/align][/td][td][align=center][size=13px]0[/size][size=13px].9[/size][size=13px]80[/size][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][size=13px]0.0060[/size][/align][/td][td][align=center][size=13px]0.216[/size][/align][/td][td][align=center][size=13px]0.209[/size][/align][/td][td][align=center][size=13px]0[/size][size=13px].[/size][size=13px]983[/size][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][size=13px]0.0080[/size][/align][/td][td][align=center][size=13px]0.228[/size][/align][/td][td][align=center][size=13px]0.225[/size][/align][/td][td][align=center][size=13px]0[/size][size=13px].9[/size][size=13px]75[/size][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][size=13px]0.0081[/size][/align][/td][td][align=center][size=13px]0.2[/size][size=13px]3[/size][size=13px]2[/size][/align][/td][td][align=center][size=13px]0.230[/size][/align][/td][td][align=center][size=13px]0[/size][size=13px].9[/size][size=13px]6[/size][/align][/td][/tr][/table][size=14px]很明显，通过随机森林方法计算出各个特征的重要性，以[/size][size=14px]0.0060[/size][size=14px]作为最低标准选择的波段用来建立[/size][size=14px]PLS[/size][size=14px]模型的效果最好。选择的波段如下图所示。[/size][align=center][font='times new roman'][size=16px]图[/size][/font][font='times new roman'][size=16px] [/size][/font][font='times new roman'][size=16px]随机森林波段选择[/size][/font][/align][size=14px] [/size][size=14px] [/size][size=14px]图中绿色背景的是通过随机森林选择的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]波段，其波段主要分布在[/size][size=14px]908.1nm~1150nm[/size][size=14px]和[/size][size=14px]1350nm~1500nm[/size][size=14px]之间，将[/size][size=14px]125[/size][size=14px]个光谱波段降低到了[/size][size=14px]60[/size][size=14px]个，[/size][size=14px]降维效果[/size][size=14px]和模型评价效果均优于相关系数法。因此在流化床制粒过程[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的建模中应用随机森林法进行波段选择。[/size]

  • 大家都来看看，近红外定量建模中，先确定预处理还是先确定波段啊 ？

    如题，在近红外定量的建模过程中，是先固定一个波段，然后在确定预处理方法，还是先确定预处理方法在选择优化波段呢？因为不同的预处理方法，软件推荐的 波段是不同的。我用的是TQ软件。大家一起交流啊。这个在写的时候又该怎么写呢。比如说我要优选预处理方法，是先按全波段优选好预处理方法，然后在优化波段吗？

  • 【求助】[求助]本人因实验需要可见光波段的光源！请求，光源供应商

    [font=楷体_GB2312][size=4][求助]本人因实验需要求购可见光波段的光源！（卤钨灯）具体参数如下：光源长20cm左右，直径2cm左右，功率10w左右，灯源外面套防水石英玻璃套（因为，实验中要将灯管浸泡与废水中，所以需要防水）。如有提供者，可以联系我，谢谢！本人联系方式：QQ:397122690，手机：15927320665.现就读与中国地质大学（武汉）环境学院，因实验需要，求购可见光波段灯管。如有提供不胜感激。[/size][/font]

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