【摘要】一種實現(xiàn)網(wǎng)絡安全的裝置，包括過濾單元，還包括配置操作單元和漏洞掃描單元；所述配置操作單元用于配置過濾策略和漏洞掃描策略，并根據(jù)漏洞掃描單元發(fā)送的信息調(diào)整過濾策略；所述漏洞掃描單元用于根據(jù)配置的漏洞掃描策略掃描內(nèi)網(wǎng)設備，并將獲得的漏洞
【摘要】 本發(fā)明涉及一種紅木的近紅外光譜識別方法，其 步驟是，采用紅木及非紅木木材樣本，利用近紅外光譜設備在 木材樣本表面的不同位置采集數(shù)次近紅外光譜，對于同一個樣 本在3～10個位置分別采集光譜；經(jīng)光譜預處理，如平滑、基 線校正、一階導數(shù)、二階導數(shù)、多元散射校正或數(shù)據(jù)降維預處 理后，通過軟獨立建模分類或偏最小二乘判別分析等多變量數(shù) 據(jù)分析方法，分別建立真假紅木及其木材樹種的判別模型，從 而，利用建立的模型只需幾分鐘的時間即可實現(xiàn)對真假紅木及 其木材樹種的快速、無損識別，該方法簡易、科學、分析效率 和準確度高。 【專利類型】發(fā)明申請 【申請人】中國林業(yè)科學研究院木材工業(yè)研究所 【申請人類型】科研單位 【申請人地址】100091北京市海淀區(qū)香山路中國林科院木材工業(yè)研究所 【申請人地區(qū)】中國 【申請人城市】北京市 【申請人區(qū)縣】海淀區(qū) 【申請?zhí)枴緾N200610149623.0 【申請日】2006-10-12 【申請年份】2006 【公開公告號】CN1936552A 【公開公告日】2007-03-28 【公開公告年份】2007 【授權(quán)公告號】CN100523793C 【授權(quán)公告日】2009-08-05 【授權(quán)公告年份】2009.0 【發(fā)明人】江澤慧; 楊忠; 許忠允; 傅峰; 任海青 【主權(quán)項內(nèi)容】1、一種紅木的近紅外光譜識別方法，其特征的步驟是， (1)木材樣本的準備：選擇標準的紅木和假紅木樣本，樣本表面平 整、無污染，樣本包括標準中的八類紅木和從市場上獲得的假紅木，假 紅木有通過染色、涂飾、浸注藥劑、裝飾紙貼面和壓密方法生產(chǎn)的人造 紅木以及類似紅木特征的木材樣本； (2)近紅外光譜的采集：利用近紅外光譜設備在木材樣本表面的不 同位置采集數(shù)次近紅外光譜，對于同一個樣本在3～10個位置分別采集 光譜，光譜經(jīng)過平均后轉(zhuǎn)化成一條光譜代表一個試樣；采集光譜波長范 圍在350nm～2500nm，在可見光至近紅外短波區(qū)域350nm～1000nm的 光譜信息主要表征了不同類型紅木的顏色變化，而在1000nm～2500nm 區(qū)域的光譜信息主要與紅木的結(jié)構(gòu)及化學組成有關(guān)，特別是紅木中的特 別而又豐富的各種抽提物； (3)光譜預處理：如平滑、基線校正、一階導數(shù)、二階導數(shù)、多元 散射校正或數(shù)據(jù)降維預處理； (4)判別模型的建立：從真假紅木中分別選擇三分之二數(shù)量的樣本 組成建模用的培訓集，建模與實際判別時的光譜預處理方法必須一致， 按真、假紅木兩個類別分別建立用于軟獨立建模分類分析的紅木和假紅 木的兩個主成分分析模型； (5)判別模型的驗證：通過軟獨立建模分類方法，調(diào)用剩余三分之 一數(shù)量樣本的近紅外光譜和真假紅木的兩個主成分分析模型，經(jīng)過多變 量數(shù)據(jù)分析得到驗證集樣本的真假紅木分類，與實際類別對比發(fā)現(xiàn)：該 模型將八類紅木的所有樣本判定為“紅木”，而所有假紅木都被判定為“假 紅木”，模型對真假紅木的判別正確率為100％； (6)真假紅木的識別：另外收集新的紅木和假紅木樣本，采集近紅 外光譜，利用建立好的判別模型來分析新樣本得到真假紅木樣本的類別， 并與按照標準方法鑒定的結(jié)果進行對比，發(fā)現(xiàn)近紅外光譜法的判別結(jié)果 與標準方法一致。 【當前權(quán)利人】中國林業(yè)科學研究院木材工業(yè)研究所 【當前專利權(quán)人地址】北京市海淀區(qū)香山路中國林科院木材工業(yè)研究所 【統(tǒng)一社會信用代碼】12100000400009223L 【被引證次數(shù)】28 【被自引次數(shù)】4.0 【家族被引證次數(shù)】32
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