近红外光谱分析技术在茶叶鉴别中的应用研究

茶叶快速准确鉴别方法研究是当前茶叶行业亟待解决的一个重要课题。该研究采用近红外光谱结合主成分-马氏距离模式识别方法鉴别了龙井、碧螺春、毛峰和铁观音4种中国名茶。研究结果表明,在6 500～5 300 cm-1波数范围内的光谱,通过MSC预处理方法,用8个主成分建立的模型最好,模型对校正集样本和预测集样本的鉴别率分别达到98.75%和95%。该研究为快速准确鉴别茶叶提供了一种新思路。     

应用可见/近红外光谱进行纺织纤维鉴别的研究

为了实现纤维种类的快速鉴别,选用了棉、麻、毛、丝、天丝5种纤维,提出了一种用近红外光谱技术快速无损鉴别纤维品种的新方法。应用可见/近红外光谱漫反射技术测定各种纤维的光谱曲线,用主成分分析方法(PCA)对光谱数据进行模式特征分析,根据主成分的累积贡献率选用前6个主成分数进行建模和预测,通过建立最小二乘支持向量机模型(LS-SVM)对主成分分析模型进行优化,将前6个主成分作为最小二乘支持向量机的输入变量,建立PCA-LS-SVM模式识别模型,实现类别预测的同时也完成了数学建模与优化分析工作。5个品种的纤维训练集样本200个用于PCA-LS-SVM的模型的建立,对其余预测集样本50个进行验证,结果能准确的区分预测集的5种纤维。并提出主成分分析结合最小二乘支持向量机的光谱数据分析方法具有很好的分类和鉴别作用,为纤维品种快速鉴别提供了一种新方法,为维护消费者权益,保证纺织品质量,实现纺织原料及其制品的合理化生产与交易具有重要的意义。     

基于主成分分析和支持向量机的山羊绒原料品种鉴别分析

提出了一种用近红外光谱技术快速无损鉴别羊绒原料品种的新方法。山羊绒的外观形态和品质特征随着山羊绒原料的品种不同有很大的区别,快速、有效、正确地鉴别山羊绒纤维,对山羊绒及其制品的生产与交易具有重要的意义。应用可见/近红外光谱漫反射技术测定各种山羊绒原料的光谱曲线,用主成分分析法对不同品种山羊绒原料进行聚类分析并获取山羊绒原料的近红外指纹图谱,再结合支持向量机技术进行品种鉴别。用主成分1,2和3对所有建模样本的得分值做出的得分图,分析聚类效果,将主成分分析得到的10个主成分作为支持向量机的输入,应用数据挖掘新方法—支持向量机对山羊绒原料品种进行鉴别。通过对5个山羊绒原料品种共100个样本的训练,对未知的75个样本进行鉴别,建立了山羊绒原料品种鉴别的支持向量机的分类模型,并对比了四种核函数的支持向量机的分类性能,结果表明,具有高斯核函数的支持向量机对山羊绒原料的鉴别准确率达到100%。说明文章提出主成分分析结合支持向量机的数据挖掘方法具有很好的分类和鉴别作用,为山羊绒原料的品种快速鉴别提供了一种新方法。     

应用近红外光谱技术快速检测果醋糖度

为了对果醋糖度值进行快速准确检测,应用近红外光谱技术并结合最小二乘支持向量机分析方法建立了果醋糖度检测模型.应用近红外透射光谱获取五种类型共计300份果醋样本的光谱透射曲线,利用主成分分析方法对原始光谱数据进行降维处理,根据主成分的累计贡献率选取6个主成分.选取的主成分即作为光谱优化特征子集以替代原来复杂的光谱数据.随后将300份果醋样本数据随机分为定标集和预测集,利用最小二乘支持向量机在225个定标集样本数据基础上建立起果醋糖度预测模型,应用此模型对75个预测集样本进行糖度预测.根据预测均方根误差(RMSEP)和预测结果的相关系数(r)对预测模型进行评价,利用此模型得到的样本糖度预测值r=0.993 9,RMSEP=0.363,均达到了较好的预测效果.     

基于近红外光谱和最小二乘支持向量机的聚丙烯酰胺类型鉴别

提出了一种基于近红外光谱分析技术和最小二乘支持向量机的鉴别方法,能够快速、无损鉴别聚丙烯酰胺的三种类型。获取非离子,阴离子和阳离子等三种类型的聚丙烯酰胺样本的近红外漫反射光谱,用主成分分析方法对样本光谱数据进行降维,并提取主成分。基于前三个主成分对三种类型的聚丙烯酰胺样本进行聚类分析,并将主成分作为最小二乘支持向量机的输入。通过基于网格搜索的交叉验证方式优化最小二乘支持向量机的参数和作为其输入的主成分个数。每种类型聚丙烯酰胺各采集60个样本,共采集180个样本,每种类型样本随机选取45个样本,共135样本作为训练样本集,剩余45个样本作为测试集。为了验证该方法能否鉴别掺假样本,制备了掺入不同比例非离子聚丙烯酰胺的5个阴离子和5个阳离子聚丙烯酰胺样本。采用基于训练样本集交叉验证预测误差的F统计显著性检验方法来确定样本的鉴别结果误差阈值。结果表明,预测测试集时,准确率为100%。预测10个混和样本时,所有混合样本都被准确识别出。说明该方法能快速无损鉴别不同类型的聚丙烯酰胺并且具有掺假鉴别能力,为聚丙烯酰胺类型的快速鉴别提供了一种新方法。     

基于PCA和LS-SVM的傅里叶变换近红外光谱的黄酒酒龄的鉴别模型

利用傅里叶变换近红外光谱技术,对黄酒酒龄鉴别的模型进行研究。对绍兴黄酒样本光谱主成分进行提取与分析,并发现前3个主成分具有较明显的聚类特征。其次,利用LS-SVM模型对不同主成分数进行分类和寻优,发现当主成分数为6时达到判别的正确率是100%,此时模型的两个参数γ和2σ分别为61.890和1.769。研究表明,利用傅里叶变换近红外光谱技术并结合主成分分析(PCA)和最小二乘法支持向量机(LS-SVM)可作为一种可靠、准确、快速的检测方法用于黄酒酒龄定性鉴别分析。     

一种基于可见-近红外光谱快速鉴别茶叶品种的新方法

提出了一种用可见-近红外光谱技术快速无损鉴别茶叶品种的新方法。应用可见-近红外光谱仪测定5个品种茶叶的光谱曲线,用主成分分析法对不同品种茶叶进行聚类分析并获得茶叶的可见-近红外光谱数据的主成分,再结合人工神经网络技术建立模型进行品种鉴别。主成分分析表明,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对不同种类茶叶具有较好的聚类作用,可以定性分析茶叶种类。把主成分分析得到的前6个主成分作为神经网络的输入,茶叶品种值作为神经网络的输出,通过5个茶叶品种共125个样本的训练和学习,建立了茶叶品种鉴别的3层BP人工神经网络模型,对未知的25个样本进行鉴别,品种识别准确率达到100%。说明本文提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为茶叶的品种快速鉴别提供了一种新方法。     

近红外光谱的主成分分析-马氏距离聚类判别用于卷烟的真伪鉴别

为了快速准确的鉴别卷烟真伪,以A牌和假冒A牌卷烟为实验材料,采用近红外光谱法结合主成分分析-马氏距离判别分析方法建立了鉴别模型.首先对经过预处理的光谱数据进行主成分分析,分析结果表明,前4个主成分的累积贡献率已达98.46%,说明这4个变量能够代表原始光谱的主要信息.从120个样品中随机抽取100个用于建立4个主成分变量的定性判别模型,模型的相关系数达到了0.95,对20个未知样品的预测结果准确率为100%.说明近红外光谱结合模式识别方法进行卷烟真伪定性鉴别在技术上是可行的,可以作为卷烟真伪鉴别的一种辅助手段.     

基于近红外高光谱成像技术的干制红枣品种鉴别

为实现干制红枣的快速鉴别,提出了一种基于近红外高光谱成像技术的鉴别方法。采集四个品种共240个样本干制红枣的近红外高光谱图像(1 000～1 600 nm)。通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)、载荷系数法(x-Loading Weights,x-LW)和连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)分别提取7个、8个和10个特征波长;基于灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix, GLCM)提取第一主成分图像的纹理特征。分别以光谱特征、纹理特征、光谱和纹理融合特征作为输入,建立偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)、反向传播神经网络(back-propagation neural network,BPNN)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LS-SVM)模型。结果显示,基于融合特征的模型鉴别率高于分别基于光谱特征或纹理特征的模型鉴别率;基于融合特征的BPNN模型的结果最优,对预测集样本鉴别正确率为100%。说明近红外高光谱成像技术可用于干制红枣品种的快速鉴别。     

模糊线性判别QR分析的茶叶近红外光谱鉴别分析

不同品种茶叶因其所含的有机化学成分不同,其效果也会有差别。所以,寻找出一种能准确迅速的鉴别茶叶品种的技术方法是非常重要的。近红外光谱(NIR)分析是一种无损检测技术,能很好的鉴别茶叶品种。使用NIR光谱仪采集茶叶的NIR数据。为了对包含噪声信号的茶叶近红外光谱进行准确鉴别,提出了一种模糊线性判别QR分析的新方法,可以对茶叶近红外光谱进行准确分类。通过使用模糊线性判别分析(FLDA)将由主成分分析(PCA)压缩的茶叶近红外光谱数据进行降维,由模糊线性判别分析得出的特征向量构建鉴别向量矩阵,对鉴别向量矩阵进行矩阵的QR分解,得到新的鉴别向量矩阵。经过模糊线性判别QR分析后使用K近邻算法进行分类,具有准确率高等优点。以岳西翠兰、六安瓜片、施集毛峰和黄山毛峰四种茶叶为研究样本,每类65个,茶叶样本总数为260个。采集茶叶近红外光谱数据的仪器为AntarisⅡ型傅里叶近红外光谱仪对光谱数据进行预处理,采用多元散射校正,由于采集到的茶叶光谱数据存在散射干扰。以此得到的近红外光谱数据的维数为1557维,通过主成分分析压缩数据集的维数,使得光谱数据集的维数达到7维。经压缩过后的光谱数据集中的鉴别信息再...     

近红外光谱结合一类支持向量机算法检测鸡蛋的新鲜度

研究利用近红外光谱技术结合模式识别方法识别鸡蛋的新鲜度,在识别模型建立过程中,引入一类支持向量机(OC-SVM)算法解决新鲜蛋和非新鲜蛋训练样本数量不平衡问题。首先获取鸡蛋在10 000～4 000 cm-1范围内的近红外漫反射光谱,通过主成分分析方法提取光谱数据中的特征信息,优选了3个主成分作为模型的输入向量,然后采用OC-SVM区分新鲜蛋和非新鲜蛋。在模型建立过程中,对相关参数进行了优化,试验结果显示在相同条件下,OC-SVM模型识别结果较传统的支持向量机模型好。最优OC-SVM模型对新鲜蛋和非新鲜蛋的识别率均为80%,传统的支持向量机对新鲜度的识别率为100%,对非新鲜度的识别率却为0%。研究结果表明利用近红外光谱快速识别鸡蛋新鲜度方法是可行的;OC-SVM算法为训练样本数量不平衡提供了一种有效的解决方法。     

支持向量机(SVM)在傅里叶变换近红外光谱分析中的应用研究

支持向量机(SVM)用于两类问题的识别研究,它是统计学习理论中最年轻的分支,所建分析模型有严格的数学基础。同时介绍了SVM学习的基本原理和方法,并将该方法引入化学计量学,以103个中药大黄样品为实验材料,通过SVM近红外光谱法建立了大黄样品真伪识别模型。对学习集中33个样品模型识别准确率为100％;对70个预测样品的识别准确率为96.77％, 为中药大黄的快速识别提供了参考。研究结果表明了SVM近红外光谱法建立生物样品识别模型的可行性。通过旨在介绍SVM学习方法的基本思想,以引起化学计量学工作者的进一步关注。     

基于贝叶斯优化的SVM玉米品种鉴别研究

为了快速检测玉米品种类型,基于支持向量机(SVM)和近红外光谱联合建立玉米品种的分类模型。以郑单958、先玉335、京科968、登海605和德美亚等五个品种共计293个样本为研究对象,对采集的近红外光谱进行标准正态变量变换(SNV)处理后使用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行降维处理。按照6∶1比例,随机选取251个样本为训练集,42个样本作为测试集,探讨贝叶斯优化算法(BO)对SVM模型性能的影响。分别使用网格搜索(GS)、遗传算法(GA)和BO算法等三种方法对SVM模型的两个重要参数惩罚因子C和径向基核函数参数γ进行寻优。选择各模型十折交叉验证识别准确率最高时对应的惩罚因子和核参数作为建模参数,建立SVM分类模型。将使用BO算法建立的SVM分类模型与使用GS和GA进行参数寻优后建立的模型性能进行比对。实验发现,使用BO优化的SVM分类模型相比于其他两种优化算法得到的SVM模型性能具有显著优势,测试集的识别准确率可达到100%。说明使用BO算法寻优的SVM模型参数是全局最优参数,其他两种优化算法寻优的参数可能陷入了局部最优,从而导致模型性能表现不佳。在进行PCA降维前后的光谱数据上分别建立BO-SVM模型,结果表明,BO算法对于高维数据优化效果不佳,更适用于低维数据。对于不同样本类别间数量不均衡导致模型性能表现不佳的问题,通过剔除郑丹958和先玉335两类数量较少的样本,使用剩余三个类别,共计248个样本重新建立SVM模型,实验发现,剔除两类小样本之后,各个模型在测试集上的性能均有提升,说明对于类间样本数量不均衡问题,某类样本数量越多,对于模型参数的修正就越细腻,模型对该类的拟合效果就越好。研究结果可用于玉米品种的快速鉴别,也可为基于近红外光谱的其他农产品分类和产地鉴别提供参考。     

近红外光谱测定茶叶中茶多酚和茶多糖的人工神经网络模型研究

为了建立近红外光谱测定茶叶中茶多酚和茶多糖的模型,应用了人工神经网络方法,选择了7 432.3～6 155.7 cm-1和5 484.6～4 192.5 cm-1特征光谱范围,以网络结构参数的输入层、隐层、输出层神经元数目分别为(8,4,1)和(7,5,1)来建立茶多酚和茶多糖的测定模型,模型的结果表明建模的茶多酚和茶多糖的ｒ,RMSECV,RSECV分别为0.984 7,0.460,0.123和0.947 0,0.136,0.224;预测集的ｒ,RMSEP,RSEP则分别为0.980 4,0.529,0.017和0.968 2,0.111,0.030。由此说明建立的近红外光谱-人工神经网络模型可用于预测茶叶中茶多酚和茶多糖的含量。     

近红外光谱法结合支持向量机测定天然牛黄粉中人工牛黄的掺入量

提出了应用近红外漫反射光谱技术结合支持向量机测定天然牛黄粉中人工牛黄的含量的方法。以傅里叶变换近红外光谱仪(4 000 ～10 000 cm-1)为试验仪器,以含有不等量人工牛黄的天然牛黄粉(天然牛黄的质量分数范围为 0%～100%)作为校正样品,对光谱数据进行平滑、求导和小波压缩,结合支持向量机,建立了测定天然牛黄粉中人工牛黄含量的模型。试验结果为: 预测相对误差的平方和可达 0.001 35。研究表明：近红外漫反射光谱法结合支持向量机可以测定天然牛黄粉中人工牛黄的掺入量,结果可靠, 可用于天然牛黄粉的质量控制。     

SVM回归法在近红外光谱定量分析中的应用研究

研究了基于统计学习理论的支持向量机（SVM）回归法在近红外光谱定量分析中的应用。以66个小麦样品为实验材料,由33个小麦样品作为校正样品,采用4种不同核函数方法对小麦样品蛋白质含量与小麦样品近红外光谱进行SVM回归建模。以所建4种不同SVM回归模型对33个小麦预测样品的蛋白质含量进行了预测;不同回归模型的预测结果与凯氏定氮法确定的蛋白质含量的标准化学值间的相关系数均在0．97以上,平均绝对误差小于0．32。为了考察SVM回归校正模型的预测效果,同所建PLS回归模型的预测结果进行了比较,表明所建预测小麦样品蛋白质含量的SVM回归模型亦可通过近红外光谱进行实际样品的定量分析,且有较好的分析效果。     

基于主成分分析和支持向量机的太赫兹光谱冰片鉴别

利用主成分分析方法结合支持向量机建立了太赫兹时域光谱冰片种类鉴别模型。冰片是一些常用中成药的重要成分,由于其来源多、真假易混淆,在制药和交易环节,迫切需要快速、简便、准确的检测、鉴别方法。太赫兹时域光谱技术是利用太赫兹脉冲表征物质性质的一种新兴光谱技术。实验使用透射式太赫兹时域光谱系统分别获得了艾片、合成冰片和梅片三种冰片在0.2～2 THz之间的吸收谱线。通过主成分分析,做出了第一、第二主成分二维得分图以及第一、二、三主成分三维得分图,两者对三种不同种类冰片都具有很好的聚类效果。用前十个主成分的得分值矩阵代替原光谱数据,通过对三种冰片的60组样本训练,对未知的60组样本鉴别,建立了四种不同核函数的支持向量机模型。对比结果表明,径向基核函数构建的支持向量机对三种冰片的分类鉴别准确率均为100%,由此我们确定选择具有径向基核函数的支持向量机建立冰片种类的鉴别模型。此外,在含噪情况下,四种核函数SVM获得的总分类准确率都在85%以上,说明支持向量机具有很强的泛化能力。主成分分析结合支持向量机方法对冰片太赫兹光谱具有很好的分类和鉴别效果,为冰片等中成药剂的种类鉴别提供了一种新思路。     

拉曼光谱结合模式识别方法用于大豆原油掺伪的快速判别

大豆原油是我国的战略储备物资,然而目前储油市场上频繁出现大豆原油掺混的现象严重影响了食用油储备安全。基于此,通过大豆原油与部分植物精炼油拉曼谱图的特征差异,并结合主成分分析-支持向量机(PCA-SVM)模式识别建立了大豆原油是否掺伪的快速判别方法。以28个大豆原油、46个精炼油、110个掺伪油的拉曼谱图为模型样本;选择位于780～1 800 cm-1波段的谱图,预处理方法同时采用Y轴强度校正、基线校正和谱图归一化法;在此基础上应用PCA法提取特征变量,即以贡献率最高前7个主成分为变量进行SVM分析。SVM校正模型的建立是以随机选取的20个大豆原油和75个掺伪油样组成校正集,以8个大豆原油和35个掺伪油样组成验证集,分别运用并比较四种核函数算法建立的大豆原油SVM分类模型,并采用网格搜索法(grid-search)优化模型的参数,以四种模型的分类性能作为评判标准。结果表明：应用线性核函数算法构建的SVM分类模型可以很好地完成掺伪大豆原油的判别,校正集识别准确率达到100%,预测结果的误判率为0,判别下限为2.5%。结果表明应用拉曼光谱结合化学计量学能够用于大豆原油掺伪的快速鉴别。拉曼光谱简便、快速、无损、几乎没有试剂消耗,适合现场检测,从而为大豆原油的掺伪分析提供了一种新的备选方法。     

近红外特征光谱的羊肉TVB-N浓度预测模型

为提高生鲜羊肉储存期内（4,8和20 ℃环境）挥发性盐基氮（TVB-N）的近红外光谱（NIR）检测的稳定性和准确性,选取特征光谱和预测模型是关键步骤。以121个羊肉样品为实验对象,采集生鲜羊肉680~2 600 nm波段的近红外光谱。以多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）等散射校正方法,Savitzky-Golay卷积平滑（SGS）、移动平均平滑（MAS）等平滑处理方法,以及归一化（Normalization）、中心化（Centering）、标准化（Autoscaling）等尺度缩放方法分别预处理光谱数据后建立偏最小二乘法（PLS）预测模型。比较发现SGS处理的光谱建模效果最好。利用蒙特卡洛采样（MCS）法及马氏距离法（MD）消除了羊肉光谱的5个异常数据。运用光谱-理化值共生距离（SPXY）算法划分总样本的75%（87个）为校正集样本,剩余29个为验证集样本,利用竞争性自适应重加权法（CARS）、无信息变量消除法（UVE）、改进的无信息变量消除法（IUVE）和连续投影算法（SPA）提取特征光谱得到的波长个数分别为14,713,144和15。将全光谱和4种方法提取的特征波长作为输入变量建立预测模型,CARS提取的波长所建立模型的性能优于UVE、IUVE和SPA提取的波长所建立模型的性能,表明CARS方法可以有效简化输入变量并提高预测模型的性能。改进后得到的IUVE法相比于UVE法,筛选出的波长数更少且模型性能有所提升。以提取的特征波长建立PLS,支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测模型,SVM模型得到最优的校正集预测结果,其中CARS-SVM预测模型的校正决定系数（R2_C）和校正均方根误差（RMSEC）分别为0.939 1和1.426 7,最优的验证集预测效果为LS-SVM预测模型得到,其中IUVE-LS-SVM预测模型的验证决定系数（R2_V）和验证均方根误差（RMSEV）分别为0.856 8和1.886 2。基于近红外特征光谱建立简化、优化的生鲜羊肉储存期TVB-N预测模型,为实现快速无损检测生鲜羊肉中的TVB-N浓度提供技术支持。