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分类鉴别相关的方案
百草油鉴别分类的电子鼻实现方法研究
摘 要: 采用便携式电子鼻 PEN3 对4 组不同生产批次的中成药( 百草油) 进行检测, 并对采样得到的数据进行分析 结合主成分分析( PCA) 和线性判别分析( LDA) 算法的特点, 采用了 PCA + LDA 分析方法该方法首先通过 PCA 分析来压缩特征数据的维数, 减少数据计算量, 进而优化特征向量, 继而采用 LDA分析实现对不同批次百草油产品的鉴别分类 结果表明: 对4 组样本的 终判别结果达到了 87. 5 %的正确判别率, 误判的待测样本只发生在 p0705 和 p0801 之间
百草油鉴别分类的电子鼻实现方法研究
摘 要: 采用便携式电子鼻 PEN3 对4 组不同生产批次的中成药( 百草油) 进行检测, 并对采样得到的数据进行分析 结合主成分分析( PCA) 和线性判别分析( LDA) 算法的特点, 采用了 PCA + LDA 分析方法该方法首先通过 PCA 分析来压缩特征数据的维数, 减少数据计算量, 进而优化特征向量, 继而采用 LDA分析实现对不同批次百草油产品的鉴别分类 结果表明: 对4 组样本的 终判别结果达到了 87. 5 %的正确判别率, 误判的待测样本只发生在 p0705 和 p0801 之间
百草油鉴别分类的电子鼻实现方法研究
摘要:采用便携式电子鼻PEN3对4组不同生产批次的中成药(百草油)进行检测,并对采样得到的数据进行分析。结合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)算法的特点,采用了PCA+LDA分析方法。该方法首先通过PCA分析来压缩特征数据的维数,减少数据计算量,进而优化特征向量,继而采用LDA分析实现对不同批次百草油产品的鉴别分类。结果表明:对 4 组样本的 终判别结果达到了87.5%的正确判别率,误判的待测样本只发生在p0705和p0801之间。关键词: 电子鼻 中成药 主成分分析和线性判别分析分析方法
一种冬蜜和乌桕蜜的分类方法
本发明涉及检测领域,具体涉及一种冬蜜和乌柏蜜的分类方法。所述方法包括如下步骤:1)模型构建:A、信号采集 B、数据库建立 C、分类模型的建立 2)模型应用。本发明可通过单个或多个特征识别区域、或化学计量法分别或同时用于鉴别冬蜜和乌桕蜜。本方法无需样品前处理过程,操作简单,快速,环境友好,特征区域完全可视化。综上所述,本发明提供了一种简单、快速的气相色谱-离子迁移谱分析方法,对于快速识别冬蜜和乌柏蜜,促进蜂产品产业化发展,有利于养蜂行业健康和可持续发展有着重要意义。
普通公牛肉和淘汰母牛肉的近红外光谱鉴别方法
结果表明,无论是对经冷冻解冻后的牛肉样本还是未经冷冻解冻的鲜肉样本,近红外光谱技术都能够成功判别普通公牛肉和淘汰母牛肉,说明近红外光谱技术用于鉴别普通公牛肉和淘汰母牛肉是可行的。今后可以综合考虑品种、地域等因素,优化或细化分类鉴别模型,从而实现对普通公牛肉和淘汰母牛肉的快速鉴别
基于机器学习和电子舌技术的白酒掺假鉴别
本研究采用电子舌技术, 针对国内白酒市场上几种常见类型的掺假白酒, 对14个白酒样品的酸味、 苦味、 涩味、苦味回味、涩味回味、 鲜味、 丰富性、 咸味共8个指标进行分析。电子鼻数据在白酒风味辨识?上的数据刻画效果略差, 主要基于电子舌数据, 选用并比较机器学习 中KNN、 决策树2种分类器的效果, 以期从数学分析角度丰富电子舌数据处理方法, 为白酒品质鉴别等研究领域提供更多的可供选择的数据处理方法。
不同产地和采收期的中药材电子鼻鉴别研究术
不同产地和采收期的同种中药材在感官上很难区分。提出一种在自然态下采用PEN3电子鼻鉴别不同产地和采收期中药材的方法。首先通过电子鼻获取样本的气味信息,综合气味信息各方面的特征组成一个特征集合,采用逆向反馈方法提取特征,获得 能区别样品的特征子集,利用PCA+LDA算法对样本进行分类, 后运用欧式距离、马氏距离对未知样本进行鉴别。对未知样本的识别正确率达100%,证明采用电子鼻对中药材质量进行评判是可行的。为中药材质量控制提供了一种新的手段。
基于高光谱数据的山地植被分类研究
本文探讨了利用AisaFENIX高光谱航空影像在山地农业植被分类中的应用,高光谱数据提供了对农场景观进行详细分类和量化的可能性,补充了当地专家的知识,增加了决策的可信度。本次实验作为新西兰Ravensdown/MPI PGP项目“Pioneering to Precision”的一部分,使用AisaFENIX高光谱成像仪对八个不同的农场(5个在新西兰北部,3个在新西兰南部)进行数据采集,得到在380-2500 nm范围内有448个光谱波段,空间分辨率为1米的高光谱数据。PGP项目的主要目标是根据光谱信息绘制土壤肥力图,以相同的空间分辨率分别在春秋季节进行高光谱图像采集。利用各种数据预处理和分类技术,对农场的牧草成分进行了分类,以确定哪种组合能提供佳的精度;用支持向量机(SVM)对草地进行分类,准确率达99.59%。对同一两个农场的额外景观成分进行了分类。分类为非牧场牧草地面覆盖物的成分包括:水、履土壤、麦卢卡、灌木丛、树胶、杨树和其他树种。通过研究分析证明高光谱技术可成功地用于高精度的植被分类,同时也可应用于景观要素分类和量化,比如肥料和农场经营管理、农村估价、农场战略管理和规划等。利用芬兰SPECIM AisaFENIX高光谱成像系统对新西兰北岛Patitapu 和 Ohorea进行数据采集,然后利用支持向量机(SVM)进行数据处理分类。从Patitapu图像中选择感兴趣的区域(ROI)来表示图像中的两个期望类:牧场和非牧场类。非牧场类包括非草地的元素,包括树木、灌木、路轨、建筑物、裸露的土壤和水。牧草类只包括草地牧草。分类精度是通过将正确分类的像素数相加并除以收集到的总像素来测量的。P
利用德国AIRSENSE电子鼻对百草油进行分类
电子鼻可用于中药质量评价和分类。本研究的目的是通过使用便携式电子鼻(PEN 3)从不同的角度对流行的中草药百草油(Hgo)进行分类。采用主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)对PEN 3的分类能力进行了研究。PCA分析结果表明,HGO四组间有良好的分离效果。通过LDA分析,得到了较好的分类结果。
基于mos电子鼻的绿茶细粒度分类的仪器学习方法
本研究提出了一种新颖的框架组成的卷积神经网络骨干(CNN骨干)和支持向量机分类器(SVM分类器),也就是说,CNN-SVM毛峰绿茶的分类类别(六子类别)和Maojian绿茶类别使用电子鼻数据(6类)。为CNN主干构造多通道输入矩阵,从不同传感器信号中提取深度特征。
变质岩潜山岩石分类与有利岩性优选的石油地质意义
变质岩潜山勘探开发实践表明,基础地质研究是成功的关键,包括变质岩的地层归属、岩石分类、地球化学特征、岩石成岩演化、储集空间特征、有利岩性划分、储层纵横向分布等。其中岩石分类和有利岩性优选是主要研究内容,研究的技术手段以岩石薄片鉴定为主[1、2]。
高低温试验箱是如何分类的?
高低温试验箱是模拟温度环境的设备,分类标准包括温度范围、试验方式和使用方式。高温试验箱用于测试产品在高温下的性能和稳定性,低温试验箱用于测试产品在低温下的性能和稳定性,恒温试验箱进行持续恒温测试,交变温试验箱进行温度循环测试,温度冲击试验箱进行温度冲击测试。台式、立式和步入式试验箱分别适合不同规模产品的测试。
环境高低温试验箱是怎么分类的?他们之间有什么不同?
环境高低温试验箱主要按照试验方法分类,包括恒温试验和交变试验。 恒温试验是在高低温试验箱的基础上进行升级拓展,试验箱会设定一个固定的温度,使试验效果更接近自然气候,模拟出更恶劣的自然气候,从而使被测样品的可靠性更高。
常见高分子塑料分类及红外光谱图
高分子塑料是一类由大量重复单元通过共价键连接而成的长链聚合物材料。它们在工业、日常生活以及科学研究领域都有广泛的应用。为了更深入地了解高分子塑料,我们需要从它们的分类、结构特点以及红外光谱图等方面进行详细的探讨。
基于挥发性化合物分析的中国蜂蜜植物学分类化学计量学方法
本文基于固相微萃取和气相色谱质谱 (SPME-GC/MS) 非靶向测定蜂蜜中挥发性组分,结合化学计量学方法建立了不同植物来源蜂蜜判别和预测的方法。利用 SPME-GC/MS对来自四种植物来源(包括洋槐蜜、椴树蜜、荆条蜜和油菜蜜)的 87 个真实蜂蜜样品中的全谱挥发性化合物进行非靶向分析。通过主成分分析 (PCA) 对样品进行质量控制。然后,建立基于偏最小二乘判别分析 (PLS-DA)、朴素贝叶斯 (NB) 和误差反向传播人工神经网络 (BP-ANN) 的样品分类预测模型。模型的准确率为 100%,这表明不同植物来源蜂蜜可以准确分类。此外,还通过另外一组独立的 20 个真实蜂蜜样品,对模型的可靠性和实用性进行了验证。所有 20 个样品均得到准确分类。最后,对椴树蜜的特征挥发性化合物进行初步鉴定。这表明,本研究建立的不同植物来源蜂蜜判别方法是准确、可靠的,同时有助于寻找蜂蜜中的特征化合物。
电子舌技术的葡萄酒分类识别研究
利用电子舌系统对六种不同的葡萄酒进行检测, 通过对传感器响应信号的处理及选取适当的模式识别方法, 取得了较好的区分效果。结果表明, 电子舌能够区分开不同产地( 山东烟台、河北昌藜、河北沙城) 的葡萄酒、同时对不同品种( 赤霞珠、品丽珠、蛇龙珠) 的葡萄酒也做出了较好的分类判别。在模式识别中, 判别因子分析法对于产地和葡萄品种的识别结果均优于主成分分析法, 前2 维主成分的累计贡献量达到了99. 9%。
Agilent 8700 LDIR 激光红外成像系统用于药物多晶型的快速鉴别和分类
同一分子的不同晶型具有不同的物理化学性质(如溶解度、热力学稳定性、生物相容性和疗效),因此,对活性药物成分 (API) 的多晶型表征十分必要。了解多晶型形成的条件和化学性质是保证药物性能一致性和产品质量控制的关键。红外 (IR) 光谱常用于鉴定不同的药物晶型,Agilent 8700 LDIR 激光红外成像系统可快速鉴定和区分固体制剂中的多种晶型。
华师大【刘文亮课题组】:飞纳电镜是分类学研究中重要的工具
海三棱藨草 XBolboschoenoplectus mariqueter (Tang & F.T.Wang)属莎草科(Cyperaceae),主要分布于长江河口及杭州湾滩涂,是沿海滩涂的先锋物种,也是滩涂植物群落的重要组分,具有重要的生态学价值。学者们针对海三棱藨草的生物学特性、生态学以及遗传结构等方面开展了一些研究,然而该物种在分类学上存在较大争议。
德国AIRSENSE电子鼻技术在朗姆酒分类及原酒识别中的应用研究
采用PEN3电子鼻嗅觉指纹分析系统对不同产地(中国、牙买加、古巴、危地马拉、菲律宾)的朗姆酒以及4种不同工艺原酒的香气进行了检测,分析电子鼻指纹图谱各特征峰,确认各传感器对样品区分的贡献率大小和特征香气成分。结果表明,PEN3电子鼻不仅可以很好地区分不同产地的朗姆酒,而且对4种不同工艺的原酒也做出了较好地分类判别。
采用电子舌和电子鼻技术分析啤酒风味信息分类中的数据融合特征
文章采用电子舌和电子鼻技术分析啤酒风味信息分类中的数据融合特征。首先,电子舌和电子鼻被用来收集味道和啤酒的嗅觉信息。第二,主成分分析(PCA),遗传算法-偏 小二乘(GA-PLS)和可变重要性的投影(VIP)评分将该方法应用于原始融合集特征变量的选择在SVM、RF和ELM上为评价特征挖掘方法的有效性而建立。
光谱成像技术创新应用SpectrAPP微塑料分类检测
易科泰生态技术公司,秉承“生态-农业-健康”的发展理念,凭借近20年在生态环境监测领域的深耕细作及国际先进仪器技术推广中积累的丰富经验,可为生态环境监测、水体沉积物、及微塑料分类识别监测提供快速、精准的光谱成像解决方案。
使用红外显微成像技术快速鉴别海水中的微塑料
红外光谱仪已经广泛用于鉴别大尺寸的高分子材料,对于较大的塑料样品可以选择不怕潮可电池供电的Spectrum ? Two 红外光谱仪放到船上做快速塑料的鉴别;而对于肉眼无法识别的微小的塑料颗粒,就需要选择红外显微镜成像系统用于这些微塑料的检测和鉴别。本文介绍使用Spotlight ? 400 红外显微成像系统快速鉴别海水中的微塑料颗粒。
使用红外显微成像技术快速鉴别海水中的微塑料
红外光谱仪已经广泛用于鉴别大尺寸的高分子材料,对于较大的塑料样品可以选择不怕潮可电池供电的Spectrum ™ Two 红外光谱仪放到船上做快速塑料的鉴别;而对于肉眼无法识别的微小的塑料颗粒,就需要选择红外显微镜成像系统用于这些微塑料的检测和鉴别。本文介绍使用Spotlight ™ 400 红外显微成像系统快速鉴别海水中的微塑料颗粒。
润滑油定性鉴别的拉曼光谱研究
采用便携式拉曼光谱技术对石油产品进行指纹图谱鉴别,取得了良好效果。选取润滑油,并掺杂石油醚组成润滑油混合样品,通过测定油品的拉曼指纹图谱,探索拉曼指纹图谱对润滑油产品的鉴别性能,为润滑油产品拉曼光谱鉴别方法的建立提供实验依据,希望为质量监督提供简单高效的现场检测手段。
高光谱成像技术在文件鉴别领域的应用
高光谱成像光谱仪,作为一种无损检测工具,能在非接触的条件下,提供文件的任意光谱影像,使得法医证件审查员能够依据样品的光谱构成和独有特征,更清晰准确的鉴别文件真伪。具体的,高光谱成像光谱仪在文件鉴别领域具有以下功能: 1.指纹分析 2.文件伪造或变更监测 3.油墨鉴别 4.纸基纤维分析服务
用于威士忌真假鉴别的分子光谱技术的对比
目前,酒类产品的鉴别依赖于耗时费力的实验室检测技术——目前尚无可用于酒类鉴别的快速筛选检测方法。分子光谱分析技术特别适用于快速筛查,其优点在于成本较低,操作容易,结果快速准确。分子光谱分析技术并不局限于实验室的各类物品,无需使用气体、溶剂等。近年来,移动式或便携式分子光谱分析技术的出现已经使实验室筛选结果更接近于测量点或现场检测结果。在威士忌真伪鉴别方面,已有多项分子光谱分析技术问世,这些技术均有助于假冒威士忌的检测。本文旨在研究分子光谱分析技术在威士忌真伪鉴别方面的应用潜力,并推荐几种适用于鉴别酒类造假的小型化检测方法。
利用红外光谱法对仿制翡翠宝石品类的鉴别分析
利用红外光谱法对仿制翡翠宝石品类的鉴别分析,无需破坏宝石样品,分析精度高,检测速度快。利用红外光谱法对仿制翡翠宝石品类的鉴别分析,无需破坏宝石样品,分析精度高,检测速度快。
艾克手持式光谱仪对合金材料的鉴别
手持式光谱仪在合金材料鉴别方面具有显著的优势和广泛的应用,作为一种快速、准确的分析工具,手持式光谱仪能够为合金材料提供详细的元素组成信息,帮助鉴别材料的种类、质量以及可能的来源。
LISICO红外光谱仪在油品鉴别中的应用
对于油品的快速鉴别,我们可以提供LISICO红外光谱仪,帮助客户快速鉴别混装油,解决罐车混装问题,辨别地沟油,保障人民群众食品安全。
使用红外成像技术快速无损鉴别混纺纤维
纤维鉴别常用显微镜观察法、燃烧法、溶解法、试剂着色法、熔点法、比重法、X 射线衍射法等。这些方法需要结合起来对纤维样品进行分析才能确认纤维类型,而且往往需要破坏样品,使用化学试剂,不仅不适于鉴定珍贵的样品而且对于成分复杂的混纺纤维,其鉴别过程更加繁琐,且准确度下降。本文将介绍采用Spotlight400 红外成像系统快速无损地鉴别混纺纤维的类型。
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