公开(公告)号：CN118837327A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410973836.3

申请日：2024-07-19

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 殷贤华 ,  唐林凯 ,  韦勇兵 ,  张富强

IPC: G01N21/3586 ,  G02B1/00 ,  G02B5/00 ,  H01Q15/00

Abstract: 本发明针对现有太赫兹波段传感器在灵敏度和调谐性方面的不足等问题，提出了一种基于单层石墨烯的可调谐双等离子体激元诱导透明(PIT)的高灵敏度超材料传感器。本发明的具体石墨烯传感结构由一个开口石墨烯环和四个椭圆形石墨烯半环构成对称图案，并将该对称石墨烯结构附着在具有适合的相对介电常数的介质层SiO2上，共同构成了一个典型的透射型超材料传感器。该发明形成的太赫兹超材料传感器拥有高达1.35THz/RIU的卓越灵敏度、优良的品质因数，以及对极化和入射角度变化的不敏感性。此外，通过调整石墨烯的费米能级，实现了对双PIT窗口共振频率和振幅的有效调控。本发明具有灵敏度高、调谐性强、结构简单、稳定性高等优点，从而可以有效解决当前太赫兹波段材料在实际应用中的不足。

公开(公告)号：CN118758894A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410796407.3

申请日：2024-06-19

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 殷贤华 ,  张富强 ,  韦勇兵 ,  唐林凯

IPC: G01N21/3586 ,  G01N21/3563 ,  G01N1/28 ,  G01N1/44 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/006

Abstract: 针对传统的橡胶种类识别方法耗时费力、产生废气废液、具有破坏性，对检测人员的专业性要求较高等问题，本发明公开了一种橡胶种类识别的太赫兹时域光谱检测方法。利用太赫兹时域光谱技术结合粒子群算法优化支持向量机(PSO‑SVM)模型和最小二乘支持向量机(LS‑SVM)模型对橡胶的种类实现了精准识别。在模型训练之前，本发明提出并使用了离散小波变换结合线性判别算法(DWT‑LDA)对太赫兹吸光度光谱特征进行提取。与未使用特征提取算法和主成分分析算法(PCA)相比，DWT‑LDA表现出优异的特征提取能力，并且两个模型对橡胶种类识别的准确率提升到100％。本发明提供的橡胶种类识别方法具有快速、准确、安全、环保等方面的优势，为橡胶品质控制提供了一种新的技术途径。

公开(公告)号：CN116879218A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310641182.X

申请日：2023-06-01

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 殷贤华 ,  田浩 ,  韦勇兵 ,  唐林凯 ,  张富强

IPC: G01N21/3586 ,  G01N21/3563 ,  G01N21/84 ,  G01N1/28 ,  G16C20/70 ,  G06F18/27

Abstract: 针对新陈小米检测操作繁琐、成本高、耗时长，对检测人员专业性要求高等问题，本发明公开了一种新陈小米的太赫兹时域光谱定量检测方法。利用太赫兹时域光谱技术结合偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量回归(SVR)对混合新陈小米的含量实现了精准定量分析，且分析精度达到2％；在支持向量回归(SVR)模型训练过程中时，分别使用网格搜索(GPA)、粒子群(PSO)、长鼻浣熊(COA)以及改进的长鼻浣熊群优化算法对模型参数进行寻优，其中改进的长鼻浣熊算法的寻优效果最佳，进一步提高了模型预测效果。本发明提供的新陈小米定量检测方法具有快速、准确、安全、环保等方面的优势。

公开(公告)号：CN118837324A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410791635.1

申请日：2024-06-19

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 殷贤华 ,  张富强 ,  韦勇兵 ,  唐林凯

IPC: G01N21/3586 ,  G01N21/3563 ,  G01N1/28 ,  G01N1/34 ,  G01N1/44 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/243 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2135

Abstract: 针对传统的小米产地鉴别方法耗时费力、操作复杂、具有破坏性，对检测人员的专业性较高等问题，本发明公开了一种多产地小米鉴别的太赫兹时域光谱检测方法。利用太赫兹时域光谱技术结合支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和核极限学习机(KELM)三个机器学习模型对小米的产地实现了精准鉴别。分别使用投票法、stacking和Topsis‑Stacking集成SVM、RF和KELM模型分析小米光谱数据，其中以Topsis‑Stacking方法集成三个模型的方法对五个产地的小米展现出优秀的分类性能，在预测集上的平均准确率、F1分数以及Kappa均达到100％，显著超越单一模型、传统投票法和stacking法，且过程中无需任何参数优化。本发明提供的方法在鉴别不同产地小米方面具有快速、无损、安全等方面的优势，为粮食安全及品质控制提供了一种新的技术途径。

公开(公告)号：CN118706788A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410993518.3

申请日：2024-07-23

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 殷贤华 ,  韦勇兵 ,  唐林凯 ,  张富强

IPC: G01N21/3586 ,  G02B1/00 ,  G02B5/00 ,  H01Q15/00

Abstract: 本发明针对现有太赫兹波段传感器在灵敏度和调谐性方面的不足等问题，提出了一种基于单层石墨烯的可调谐等离子体激元诱导透明(PIT)的超材料传感器。本发明所涉及的具体石墨烯传感结构，由四条以原点为对称中心斜置的石墨烯条以及四个等分圆周的石墨烯圆环所构成对称图案。该对称图案被巧妙地附着于一层具有适宜相对介电常数的介质材料SiO2之上，构筑了一个典型的透射式超材料传感器结构。该传感器不仅展现出卓越的灵敏度，高达1.57THz/RIU，而且具备优异的品质因数。此外，该传感器对极化状态和入射角度的改变表现出极高的不敏感性。通过调整石墨烯的费米能级，本发明实现了对太赫兹频段内PIT窗口共振频率和振幅的精准调控。该发明以其高度灵敏、强调谐能力、简洁的结构设计以及卓越的稳定性，显著弥补了当前太赫兹波段材料在实际应用中的诸多不足，为太赫兹技术的进一步发展提供了强有力的支持。