-
目的 建立黄芪Astragali Radix标准汤剂的物理指纹图谱及粒径指纹图谱,用于区分仿野生黄芪与平栽黄芪2种品规药材的质量,进一步发现中药质量标志物(quality marker,Q-Marker)的物理化学指标.方法 制备10批仿野生与12批平栽黄芪标准汤剂,以电导率、溶解性固体总量、盐度、电阻率、pH值、ζ电位、多分散指数(polydispersity index,PDI)、Z均值(平均粒径)8个物理化学指标构建黄芪标准汤剂物理指纹图谱;采用流式细胞仪测定黄芪标准汤剂100～200、200～300、300～400、400～500、500～600、600～700、700～800、800～900、900～1 000nm9 个粒径区间颗粒数量占比,构建粒径指纹图谱;应用相似度评价、主成分分析(principal component analysis,PCA)、层次聚类分析(hierarchical cluster analysis,HCA)对物理和粒径指纹图谱进行分析评价.结果 建立了 22批仿野生与平栽黄芪标准汤剂的物理指纹图谱,多元统计分析结合Mann-Whitney U检验分析发现,ζ电位与Z均值是区分2种品规黄芪的敏感物理化学指标,且仿野生黄芪的 ζ电位绝对值及Z均值均显著低于平栽黄芪(P＜0.05);进一步检测黄芪标准汤剂粒径区间颗粒数量占比,发现100～200nm占比最大,200～300nm次之,其余区间颗粒数量占比较小.粒径指纹图谱PCA和HCA结果表明,仿野生黄芪和平栽黄芪有明显分离的趋势.差异分析表明,仿野生黄芪在100～200nm粒径区间颗粒数量占比显著高于平栽黄芪,剩余8个粒径区间颗粒数量占比,平栽黄芪均显著高于仿野生黄芪(P＜0.05);综合偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)和随机森林筛选潜在特征粒径区间,发现400～500、500～600 nm粒径区间对于区分2种品规黄芪的贡献最大.结论 从中药多分散体系角度,用多指标物理指纹图谱与粒径指纹图谱获得了3个参数:ζ电位、Z均值与粒径区间颗粒数量占比,可对2种品规的黄芪进行质量差异性评价,初步筛选了 2个潜在特征粒径区间用以区分不同品规黄芪,为黄芪的质量控制和Q-Marker新指标的发现提供研究依据.
仿野生黄芪平栽黄芪物理指纹图谱粒径指纹图谱质量评价质量标志物标准汤剂主成分分析层次聚类分析偏最小二乘-判别分析随机森林芒柄花苷黄芪皂苷Ⅱ芒柄花素黄芪紫檀烷
-
在雾天条件下采集复杂交通场景中的数据,往往面临较高的成本投入与安全风险.为此,提出了一种融合Stable Diffusion 与光学模型的雾气图像生成方法,在保持原图像结构特征的基础上,能够合成高质量的雾天图像.该方法首先利用双目图像与相机参数估算场景深度,优化透射率图后结合随机森林回归模型估计大气光照强度生成雾图.随后,借助 ControlNet 生成结构化深度图,引导 Stable Diffusion 的生成过程,并通过大语言模型的低秩适配机制微调 U 型卷积神经网络与语言-图像对比预训练模型,以提升模型的雾天表达能力.最终,融合两种模拟结果生成高质量雾天图像.量化与可视化实验结果表明,所提出的融合算法在保持原始图像特征的同时,相较于 Optical Model-based Fog Simulation 在轻度、中度和重度雾条件下的真实性值分别提升了48.71%、217.92%和502.16%.此外,生成的仿真雾天图像显著增强了YOLOv11n 在不同雾浓度场景中的目标检测性能.
智能交通目标检测雾气图像Stable Diffusion光学模型视觉感知
-
为探究气候物理风险对中国大宗商品市场间溢出效应的影响及驱动机制,基于大宗商品期货数据,采用条件分位数溢出指数模型刻画多重市场状态下风险溢出的特征,运用随机森林模型识别预期与未预期气候物理风险的异质性影响.研究发现,在正常市场条件下,溢出网络稀疏,自反馈溢出占主导;而在极端市场环境中,网络结构趋于紧密,交叉溢出显著增强.棉花市场始终为风险传递者,原油市场仅在极端市场条件下转变为风险传递者,黄金则始终为风险接受者.随机森林回归结果表明气候物理风险对风险溢出具有显著的非线性影响,并且预期和未预期气候物理风险在不同市场条件下的作用机制存在明显差异.
气候物理风险大宗商品尾部风险条件分位数随机森林
-
新能源设备部件退化过程受到复杂运行工况、多物理场耦合应力及环境随机性等多重因素的非线性影响,导致反映健康状态的时序数据具有高维度、强噪声和动态演变特性,使得精准提取具有物理意义的退化特征并建立其与剩余寿命的映射关系极为困难.为此,时序数据挖掘设计新能源设备部件剩余寿命预测方法.基于时间滑动窗口,挖掘新能源设备部件状态时序数据.引入孤立森林算法,以时序数据为算法输入,实现设备状态的智能化诊断.基于此,将设备劣化过程抽象为材料学中的蠕变行为,通过计算表征循环蠕变限值,并跟踪每次更新后蠕变数值的演变轨迹,实现对剩余使用寿命的定量预测.实验结果显示,研究方法对剩余使用寿命预测的对称平均绝对百分比误差始终低于 3%,且寿命预测的分数阶累积得分高于 90 分,这充分证明研究方法在新能源设备部件剩余寿命预测中的实用性,能够为设备的运维决策提供更可靠依据.
时序数据挖掘新能源设备部件剩余寿命预测方法
-
森林抚育属于调节林分结构、改善林地环境的重要经营手段,其对土壤肥力的调节效应与林地生产力的维持、森林生态功能的发挥存在直接联系.在分析森林抚育措施类型和土壤肥力构成的基础上,梳理目前抚育实践中存在的措施选择不当、长期效应认识不足、监测评价薄弱等问题,从物理性质、化学性质、生物学性质等角度阐述抚育措施对土壤肥力的调控机制,从措施优化配置、监测体系完善、经营制度保障等角度提出调控策略.研究认为抚育措施对土壤肥力的影响具有多途径、长时效的特点,要建立以土壤肥力维持为依据的抚育经营决策体系.
森林抚育土壤肥力调控效应
-
利用2016-2023年广东省阳江探空站提供的每天08时和20时的探空资料计算的103个物理量参数,以及粤港澳雷电定位系统08时-20时和20时-次日08时两个时间段的全闪和地闪数据,通过异常值检测和数据清洗,得到了2328个雷电样本和3207个非雷电样本,以及相应的物理量参数和雷电数据.按照8∶2划分机器学习训练集和测试集.通过 t 检验方法和皮尔逊相关系数法的显著性检验,以及通过箱线图判断分布情况和离群值,获得16个对雷电活动有较强指示作用的物理量参数.采用累积分布函数计算得到每个物理量参数的阈值,保证在各自阈值下发生雷电的概率均达到80%以上.基于机器学习算法(Logistic 回归算法、支持向量机和随机森林)和16个物理量参数构建未来12 h 的雷电潜势预报模型.通过计算准确率、召回率和 F1值发现,随机森林算法在12 h 雷电潜势预报方面具有较高的准确性和稳定性,其值可达到98%、95%和0.95.
雷电物理量参数机器学习潜势预报
-
金属氧化物半导体传感器在苯系物气体检测中普遍存在交叉敏感问题,严重制约其选择性识别能力.针对上述问题,提出一种基于脉冲加热的单传感器策略,利用5 wt％金修饰的锌锡氧化物为敏感材料,采集其在苯、甲苯、二甲苯及两种含二甲苯的二元混合气体(二甲苯+甲苯、二甲苯+苯)中的动态响应信号,提取响应峰值、响应时间、积分响应面积及稳态响应均值4类时域特征参数,结合主成分分析、径向基核函数支持向量机分类算法和随机森林回归算法,建立气体识别模型与二甲苯浓度预测模型,进而开展二甲苯识别与浓度预测研究.结果显示,单组分和二元混合气体的分类准确率均为100％;在二甲苯、二甲苯+甲苯、二甲苯+苯3类回归任务中,测试集决定系数R2分别为0.999 7,0.766 9和0.963 4.研究表明,脉冲加热能够有效激发敏感材料在非平衡态下的差异化动力学响应,显著提升苯系物各组分在时间维度上的可分辨性,为单金属氧化物半导体传感器对二甲苯的选择性识别与浓度预测提供有力支撑.
脉冲加热锌锡氧化物二甲苯气体识别浓度预测
-
[目的]旨在揭示滨海湿地环境下典型红树林土壤阳离子交换量(Cation exchange capacity,CEC)的树种特异性规律,阐明土壤物理性质-化学性质-生态化学计量比的多尺度耦合驱动机制,并验证CEC作为红树林土壤保肥能力核心指标的生态适配性,为精准提升红树林生态修复过程中土壤肥力调控提供科学依据.[方法]以茅尾海的桐花树Aegiceras corniculatum、无瓣海桑Sonneratia apetala和秋茄Kandelia obovata 3 种典型红树群落为研究对象,在不同林分中分别设置 4 个 20 m×20 m样地,采用蛇形布点法采集 0～60 cm土壤样品,测定土壤CEC、pH值、有机质含量、全氮含量、全磷含量等 12 项土壤理化指标,采用相关性分析、主成分分析、方差分析并构建偏最小二乘结构方程模型,探究CEC的关键影响因素及其与土壤保肥能力的耦合机制.[结果]1)除硝态氮外,其余 11 项土壤理化指标在树种间差异显著(P＜0.05);0～20 cm表层土壤CEC及多数养分指标显著高于深层土壤(P＜0.05),呈现明显的表聚效应.2)CEC受土壤物理性质、化学性质及生态化学计量比的共同影响,其中土壤物理性质总效应最大(通过间接作用调控化学性质),化学性质直接效应最强,二者协同驱动CEC变化,生态化学计量比影响最弱.3)土壤肥力综合指数(Integrated fertility index,IFI)与CEC排序一致(桐花树＞无瓣海桑＞秋茄),树种差异显著影响土壤CEC与肥力水平,同时验证了CEC作为土壤保肥能力核心评价指标的可靠性.[结论]研究区红树林土壤保肥能力中等偏低,土壤富含有机质而氮磷匮乏,保持适宜CEC的关键在于保护有机质的稳定自然积累.建议加快研究区植被恢复,促进植被演替进程,以此提升土壤氮磷水平,改善生态系统供肥保肥性能.
红树林土壤养分阳离子交换量保肥能力广西钦州湾
-
农田空间分布精准识别是保障粮食安全的重要基础,遥感技术为大规模农田快速监测提供了高效手段.以山东省济南市莱芜区为研究区域,融合Sentinel-2卫星与执行C波段SAR成像的Sentinel-1卫星数据,提取原始光谱、植被指数、散射与纹理四类特征,基于随机森林分类模型构建多时相农田识别方法,进行多年度识别,分析不同物候期(小麦成熟期T1、玉米生长期T2、玉米收获期T3)的识别精度与特征贡献性,绘制研究区农田空间分布图.研究表明:(1)多时相识别总体精度均≥78％,T1识别精度最高(2021年小麦成熟期达85.02％),T3次之(最高81.99％),T2最低(最高80.39％),T1与T3农田特异性显著,用户精度更优;(2)特征重要性排序为光学特征＞雷达特征＞纹理特征,光学特征中植被指数ARVI(大气阻抗植被指数)、NDVI(归一化植被指数)、NDTI(归一化耕作指数)等贡献性高于原始光谱特征,雷达特征中交叉极化(VH)优于同极化(VV);(3)模型在集中连片农田识别中效果更佳,零散地块易受周边地类影响导致精度下降.总体而言,融合光学特征与雷达特征的随机森林识别方法能够较为精准地进行农田快速分类,对农业资源管理及技术创新具有一定实用价值.
农田识别多时相遥感影像Sentinel-1/2随机森林多光谱雷达遥感特征优选
-
基于试验制备的赤泥基地聚物透水混凝土(RMGPC),通过验证得出其最优配合比.研究掺入不同长度与掺量的聚丙烯纤维,结合力学试验与随机森林模型,探究纤维长度及掺量变化对RMGPC物理力学性能的影响及抗压强度预测方法.试验结果表明,纤维可改善RMGPC透水系数与连续孔隙率;6 mm纤维与12 mm两种纤维均能显著提升抗折强度与劈裂抗拉强度,试件龄期3 d强度达28 d的80%,7 d强度超过90%.其中,在0.2%掺量下6 mm长度聚丙烯纤维的RMGPC性能最优,28 d抗压强度为32.4 MPa,透水系数为3.72 mm/s.随机森林模型预测精度良好,RMSE为1.620 MPa,为聚丙烯纤维在混凝土结构中的应用提供了依据.
聚丙烯纤维赤泥地聚物力学性能
