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浏览/检索结果: 共7条，第1-7条 帮助 限定条件 专题：沈阳自动化研究所    第一署名单位    第一作者单位    通讯作者单位     已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 基于激光诱导击穿光谱的金属牌号鉴定方法 专利 申请日期: 2020-02-14, 作者:  孙兰香;  于海斌;  周中寒;  张鹏;  郭美亭 收藏  |  浏览/下载：19/0  |  提交时间：2020/02/19 基于激光诱导击穿光谱技术的废旧金属分类辨识 期刊论文 冶金分析, 2020, 卷号: 40, 期号: 12, 页码: 72-78 作者:  郭美亭;  孙兰香;  董伟;  王金池;  丛智博 收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2020/12/18 废旧金属分类  激光诱导击穿光谱(LIBS)  分选系统  支持向量机  遗传算法   A feature selection method combined with ridge regression and recursive feature elimination in quantitative analysis of laser induced breakdown spectroscopy 期刊论文 PLASMA SCIENCE & TECHNOLOGY, 2020, 卷号: 22, 期号: 7, 页码: 1-10 作者:  Wang GD(王国栋);  Sun LX(孙兰香);  Wang W(汪为);  Chen T(陈彤);  Guo MT(郭美亭) 收藏  |  浏览/下载：12/0  |  提交时间：2020/04/11 laser-induced breakdown spectroscopy  feature selection  ridge regression  recursive feature elimination  quantitative analysis   一种基于光纤激光器的废旧金属智能分拣系统和方法 专利 申请日期: 2019-12-10, 作者:  孙兰香;  于海斌;  董伟;  郑黎明;  丛智博 收藏  |  浏览/下载：148/0  |  提交时间：2019/12/14 Small-invasive determination of iron content in coating of galvanized steel sheets by laser-induced breakdown spectroscopy 期刊论文 Journal of Iron and Steel Research International, 2019, 卷号: 26, 期号: 10, 页码: 1137-1146 作者:  Sun LX(孙兰香);  Qi LF(齐立峰);  Zhang P(张鹏);  Tian, Xue-yong;  Guo MT(郭美亭) 收藏  |  浏览/下载：40/0  |  提交时间：2019/11/14 Laser-induced breakdown spectroscopy  Galvanized steel sheet  Quantitative analysis  Small-invasive analysis  Iron content   Small-invasive determination of iron content in coating of galvanized steel sheets by laser-induced breakdown spectroscopy 期刊论文 Journal of Iron and Steel Research International, 2019, 卷号: 26, 期号: 10, 页码: 1137-1146 作者:  Sun LX(孙兰香);  Wang, Wei-ye;  Guo MT(郭美亭);  Tian, Xue-yong;  Zhang P(张鹏) 收藏  |  浏览/下载：26/0  |  提交时间：2019/11/14 Laser-induced breakdown spectroscopy  Galvanized steel sheet  Quantitative analysis  Small-invasive analysis  Iron content   A method derived from genetic algorithm, principal component analysis and artificial neural networks to enhance classification capability of laser-Induced breakdown spectroscopy 会议论文 Applied Optics and Photonics China: Optical Spectroscopy and Imaging, AOPC 2017, Beijing, China, June 4-6, 2017 作者:  Guo MT(郭美亭);  Yu HB(于海斌);  Kong HY(孔海洋);  Sun LX(孙兰香);  Zhang P(张鹏) 收藏  |  浏览/下载：32/0  |  提交时间：2018/02/24 Laser Induced Breakdown Spectroscopy  Genetic Algorithm  Principal Component Analysis  Artificial Neural Networks  spectral segment selection  classification