近红外漫反射光谱法快速检测苯磺酸氨氯地平片辅料含量（英文）

将近红外光谱技术和化学计量学相结合快速检测苯磺酸氨氯地平片辅料含量.通过随机青蛙法、变量投影重要性和竞争自适应重加权采样筛选特征波长变量点,采用9种光谱预处理方法对原始光谱进行处理后,分别建立了偏最小二乘法模型和支持向量回归分析模型,并将这两种模型进行了比较.应用优选模型对样品进行了测试,结果表明:对于所涉及的样本,在最优特征波长变量选择上,随机青蛙法效果较好;在模型预测结果上,与支持向量回归分析模型相比,5个指标的偏最小二乘法定量模型的决定系数,预测均方根误差评价参数效果较好,相对分析误差值均大于3.0.样品测试值与实测值标准误差均小于1.30,配对t检验表明,在a=0.05显著性水平上,两者无显著性差异.因此,可采用近红外漫反射光谱法用于苯磺酸氨氯地平片辅料含量的快速检测,该方法重复性、中间精密度、线性、精确性良好,且可为其他药用辅料含量快速检测提供借鉴.     

橡胶添加剂瓦斯炭黑的太赫兹光谱定量研究

瓦斯炭黑是橡胶中重要的添加剂之一,其含量对橡胶性能有重要的影响。丁腈橡胶是工业生产中应用比较广泛的合成橡胶,研究丁腈橡胶中瓦斯炭黑的含量具有重要意义。利用太赫兹时域光谱技术,对八种不同含量瓦斯炭黑与丁腈橡胶组成的混合物样本中的瓦斯炭黑含量进行测试,获取了混合物样本在0.3~1.4 THz频段的吸收光谱数据。分别利用偏最小二乘(PLS)和支持向量回归(SVR)建立混合物中瓦斯炭黑的定量分析模型,使用均匀梯度法来选择模型的校正集和预测集,获得瓦斯炭黑预测集的相关系数与均方根误差。偏最小二乘模型相关系数与均方根误差分别为0.985 8和2.098 9%,支持向量回归模型相关系数与均方根误差分别为0.998 0和0.785 4%。实验结果表明,支持向量回归定量分析模型的预测结果优于偏最小二乘模型。为进一步证明支持向量回归模型的稳定性,多次使用随机选择法选择它的校正集和预测集,并求得其相关系数与均方根误差。结果表明,无论是利用均匀梯度法还是随机选择法对支持向量回归定量分析模型的校正集和预测集进行选择,求得的相关系数和均方根误差均优于偏最小二乘模型。     

变压器油中颗粒污染物的中红外光谱检测

配制了含不同颗粒污染等级的变压器油样,利用中红外光谱扫描获得油样的红外光谱数据,再采用连续投影算法提取油样红外光谱的有效波长变量,分别应用偏最小二乘法和支持向量机法方法建立了颗粒污染等级与中红外光谱有效波长的模型.所配置的油样红外光谱经过连续投影算法提取的有效波长具有特定颗粒污染物特征波长的特点,所建两种模型的预测效果均优于全谱的偏最小二乘法和支持向量机法模型,对验证集样本数据预测的决定系数分别为0.892 9、0.934 3,均方根误差为6.372×10-3、3.07×10-3,获得了较好的预测效果,为变压器油中颗粒物的检测提供了借鉴.     

基于拉曼光谱和最小二乘支持向量机的橄榄油掺伪检测方法研究

为实现橄榄油中掺伪油类型的识别和掺伪量预测,对掺入葵花籽油、大豆油、玉米油的橄榄油共117个样品进行拉曼光谱检测,并用基于多重迭代优化的最小二乘支持向量机模型对掺入油的类型进行识别,综合识别率为97%。同时分别采用最小二乘支持向量机、人工神经网络模型、偏最小二乘回归建立橄榄油中葵花籽油、大豆油、玉米油含量的拉曼光谱定标模型,结果显示最小二乘支持向量机具有最优的预测效果,其预测均方根误差(RMSEP)在0.007 4～0.014 2之间。拉曼光谱结合最小二乘支持向量机可为橄榄油掺伪检测提供一种精确、快速、简便、无损的方法。     

遗传算法在鱼粉中肉骨粉近红外光谱检测中的应用

为了研究近红外光谱模型的优化方法,提高模型的精度.利用遗传算法对64个掺加了肉骨粉的位粉样品近红外光谱进行变量筛选,采用偏最小二乘法回归建模.并用21个样品进行外部验证.遗传算法共选取310个波长变量,相对于全谱的1556个变壁减少了80%,与全谱范围的偏最小二乘法相比,交互验证相关系数(Rcv)从0.80提高剑0.90,交.巨验证均方根误差从5.22%降低到3.62%,预测相关系数(Rv)从0.91提高到0.96,预测均方根误差从3.85%降低到2.95%.模型的稳健性和预测精度都显著提高.试验结果表明遗传算法可以改善近红外光谱法预测鱼粉中肉骨粉含量的效果.     

苹果可溶性固形物近红外光谱检测的偏最小二乘回归变量筛选研究

为了提高苹果可溶性固形物含量近红外光谱校正模型的预测能力和稳健性,分别采用反向区间偏最小二乘法、遗传算法和连续投影算法,筛选苹果可溶性固形物的近红外光谱变量,并建立了偏最小二乘回归模型。利用遗传算法筛选的141个变量建立的校正模型,预测效果最好,与全谱建立的校正模型比较,预测相关系数,从0.93提高到0.96,预测均方根误差,从0.30°Brix降低到0.23°Brix。实验结果表明遗传算法结合偏最小二乘回归方法,有效地提高了苹果可溶性固形物近红外光谱检测模型的预测精度。     

应用近红外高光谱成像预测三文鱼肉的水分含量

应用近红外高光谱成像技术实现三文鱼肉水分含量的快速无损检测。采集来自不同部位的三文鱼肉共90个样本的高光谱图像, 提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。随机取60个样本作为建模集, 其余30个样本作为预测集。分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)对全波段和水分含量建立相关性模型, 并对预测集样本的水分含量进行预测。再用一种新的变量提取方法random frog选择特征波长, 并基于特征波长分别建立水分检测的PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的预测精度虽然稍逊于全波段模型, 但是仅用12个变量代替了全波段的151个变量, 大大简化了模型, 更便于实际应用。PLSR和LS-SVM特征波长模型的预测相关系数(Rp)分别为0.92和0.93, 预测均方根误差(RMSEP)分别为1.31%和1.18%, 取得了满意的结果。研究表明, 近红外高光谱成像与化学计量学方法结合可以准确预测三文鱼肉的水分含量, 为鱼肉品质的快速监测提供重要的参考。     

应用近红外高光谱成像预测三文鱼肉的水分含量

应用近红外高光谱成像技术实现三文鱼肉水分含量的快速无损检测。采集来自不同部位的三文鱼肉共90个样本的高光谱图像,提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。随机取60个样本作为建模集,其余30个样本作为预测集。分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)对全波段和水分含量建立相关性模型,并对预测集样本的水分含量进行预测。再用一种新的变量提取方法random frog选择特征波长,并基于特征波长分别建立水分检测的PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的预测精度虽然稍逊于全波段模型,但是仅用12个变量代替了全波段的151个变量,大大简化了模型,更便于实际应用。PLSR和LS-SVM特征波长模型的预测相关系数(R_p)分别为0.92和0.93,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.31%和1.18%,取得了满意的结果。研究表明,近红外高光谱成像与化学计量学方法结合可以准确预测三文鱼肉的水分含量,为鱼肉品质的快速监测提供重要的参考。     

近红外光谱快速检测丙氨酸氨基转移酶

在探讨近红外光谱快速检测丙氨酸氨基转移酶的可行性过程中,首先对不同厚度(0.5,1,2和4mm)血液样品的近红外透射光谱进行了分析。发现全血样品0.5 mm厚时的近红外透射光谱更适合于进行光谱分析。进而采集了176个全血样品0.5 mm厚时的近红外光谱。对采集的光谱进行多元散射校正、二阶微分法光谱预处理后,采用逐步多元线性回归和偏最小二乘回归方法建立定量分析模型,预测了全血丙氨酸氨基转移酶的含量。结果表明:利用近红外光谱法测定丙氨酸氨基转移酶时,采用偏最小二乘回归方法建立的定标模型预测效果最好,定标相关系数、定标标准差和预测标准差的值分别为:0.98,2.42和7.22。     

基于近红外光谱和稀疏偏最小二乘回归的生物质工业分析

林木生物质能源作为一种新型可再生能源,具有非常广阔的发展前景。基于近红外光谱技术,首次引入稀疏偏最小二乘回归建立木屑生物质的工业分析模型,用于生物质燃料特性的快速分析测定。工业分析总共测定了80种木屑的水分、灰分、挥发分和固定碳含量百分比;按照样品种类和产地将其划分为训练集和测试集,利用近红外光谱仪采集光谱数据并进行小波滤波处理;再利用稀疏偏最小二乘回归建立木屑生物质的定量分析模型,并与主成分回归、偏最小二乘回归、最小绝对收敛及变量筛选方法的建模效果进行比较。结果证明,相对于以上三种建模方法,稀疏偏最小二乘回归能够挑选出有重要影响的波长群组,降低非目标波段的噪声干扰,从而增强数学模型的解释能力并提高定量分析的准确度。利用稀疏偏最小二乘回归算法挑选的波长区间基本覆盖了工业分析中水分的吸收峰,而对于灰分、挥发分和固定碳的吸收峰波段尚无准确定位,需要继续探讨。总体而言,稀疏偏最小二乘回归能够减少无关信息的干扰,提高模型定量分析的准确度,增强模型的解释能力,将会在近红外光谱技术应用领域内起到重要作用。     

PLS算法在激光诱导击穿光谱分析炉渣成分中的应用

炉渣成分的实时在线检测是目前金属冶炼企业迫切需求的一项技术.本文利用激光诱导击穿光谱技术结合偏最小二乘回归模型对炉渣中的CaO、MgO、Al2O3和Fe进行定量分析.采用背景修正和基于等离子体成像强度的谱线归一化法对光谱进行预处理,有效提高了光谱强度的准确性和稳定性.利用25块已知成分的炉渣样品建立偏最小二乘回归定量分析模型,并用其预测另外5块样品成分.CaO、MgO、Al2O3和Fe预测结果的平均相对误差分别为4.7%、11.5%、17.9%和12.5%.实验结果表明,激光诱导击穿光谱结合偏最小二乘回归方法可实现炉渣成分实时在线检测.     

采用近红外漫反射光谱进行蝙蝠蛾拟青霉菌丝体组分检测的研究

采用偏最小二乘法和径向基神经网络结合近红外光谱技术建立蝙蝠蛾拟青霉发酵菌丝体中虫草酸、多糖和腺苷含量的定量分析模型,模型泛化能力强且预测精度高,能够满足原料药及相关产品实际检测中的应用。通过化学诱变和液体深层发酵获得214个蝙蝠蛾拟青霉菌丝体样品,扫描获得近红外光谱,采用常规方法测定样品中虫草酸、多糖和腺苷的含量。在应用蒙特卡罗偏最小二乘法识别异常样品、确定校正集样品数量的基础上,以逼近度(Da)为评价指标,采用可移动窗口偏最小二乘法和径向基神经网络筛选特征波长变量,最佳光谱预处理方法及建模重要参数。通过比较分析,最终确定蝙蝠蛾拟青霉菌丝体中虫草酸、多糖和腺苷含量定量分析模型分别为RBFNN,RBFNN和PLS模型,其校正集和预测集样品实验测定值与预测值间相关系数(R2p和R2c)分别为0.941 7和0.966 3,0.980 3和0.985 0,0.976 1和0.972 8,表明模型具有很好的拟合度和预测性能。     

近红外光谱技术结合RCA和SPA方法检测土壤总氮研究

基于近红外光谱技术结合连续投影算法和回归系数分析对检测土壤总氮含量进行研究。采集农田土壤样本近红外光谱数据,土壤样本数量共394个。由于原始光谱数据量大,在500～2 500 nm光谱波长范围基础上,为简化模型,在原始光谱基础上采用连续投影算法和回归系数分析提取特征变量,以两种变量选择方法提取的特征变量作为输入,分别采用偏最小二乘回归(PLS)、 多元线性回归(MLR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建模方法建立总氮预测模型,共建立了9个预测模型,最优预测集的决定系数为0.81,剩余预测偏差RPD为2.26。研究表明,基于连续投影算法和回归系数分析选择的特征波长可以应用于近红外光谱检测土壤总氮含量,同时可以大大简化模型,适合开发便携式土壤养分检测仪。     

基于可见-近红外光谱变量选择的荒漠土壤全磷含量估测研究

以新疆艾比湖湿地保护区采集的300个荒漠土壤样品为研究对象,利用ASD Field Spec○R 3 HR光谱仪获取的土壤可见-近红外光谱数据以及化学分析获取的土壤全磷数据为数据源,将原始光谱数据经过卷积平滑、标准正态变量变换以及一阶微分预处理后,采用蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法提取荒漠土壤全磷含量特征波长,构建土壤全磷含量偏最小二乘回归预测模型;并与全谱偏最小二乘、蚁群-区间偏最小二乘、遗传-偏最小二乘模型进行比较。结果表明：经蚁群-区间偏最小二乘法筛选后,荒漠土壤全磷特征波段为500~700,1 101~1 300,1 501~1 700,1 901~2 100 nm;进一步采用遗传-区间偏最小二乘法进行变量选择,得到共线性最小的13个有效波长,分别为：1 621,546,1 259,573,1 572,1 527,564,1 186,1 988,1 541,2 024,1 118和1 191 nm。建模方法比较显示,采用蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法选择的特征变量,建立的模型精度最高,其次是遗传算法、蚁群算法和全光谱。蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法建立的土壤全磷含量的模型,效验证均方根误差RMSECV以及预测集均方根误差RMSEP分别为0.122和0.108 mg·g-1,效验证相关系数R_c以及预测集的相关系数R_p分别为0.535 7,0.555 9。因此,经过卷积平滑、标准正态变量变换以及一阶微分预处理,并利用蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法建立的模型不仅简单,而且具有较高的预测精度和较好的稳健性,可以估算荒漠土壤全磷含量。     

基于舌近红外反射光谱的人体血清多种蛋白含量无创测量

探讨一种基于近红外反射光谱的人体血清白蛋白、球蛋白和总蛋白三种生化指标的无创检测方法。采集58例志愿者舌尖处近红外反射光谱,考虑这些光谱数据与血清蛋白浓度间因个体差异等存在非线性映射关系,在计算归一化光谱反射率及分析样本蛋白含量统计分布上,采用支持向量机分别建立三种蛋白成分近红外光谱定量回归模型,并与传统的偏最小二乘法进行比较。实验结果表明,支持向量机校正模型的预测效果较好且明显优于偏最小二乘法校正模型,对白蛋白、球蛋白和总蛋白的预测相关系数分别达到0.894,0.931和0.863,预测的均方误差为2.19,1.93和4.38。因此,支持向量机可有效抵抗活体检测定量分析中存在的非线性因素,提高模型的鲁棒性。同时也表明舌的近红外光谱信息能够较客观的反映人体理化指标的变化,用于血清蛋白含量的快速无创检测具有较高的可行性。     

脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模型优化研究

目的是优化脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模型,提高检测精度.在700.28～933.79 nm光谱范围内,根据建模集样品在不同波长处的变异系数,选择基准波长点,计算样品的反射比光谱.吸光度和反射比光谱,经不同光谱预处理后,分别采用偏最小二乘法(PLS)和最小二乘支持向量回归法(LSSVR),建立脐橙糖度近红外光谱在线检...     

SPA-LS-SVM检测土壤有机质和速效钾研究

应用可见/短波近红外光谱分析测量土壤有机质和速效钾含量。光谱预处理包括平滑,标准归一化,多元散射校正和平滑结合一阶导数,以消除系统噪声和外部干扰,分别应用偏最小二乘和最小二乘支持向量机方法建立校正模型,模型的输入为基于连续投影算法得到的特征波长。比较显示基于连续投影算法得到的特征波长为输入的最小二乘支持向量机优于偏最小二乘法建模。模型评价指标由相关系数和预测均方误差表示。有机质的相关系数和预测均方误差分别0.860 2和2.98,速效钾为0.730 5和15.78。表明基于连续投影算法可见/短波近红外光谱利用最小二乘支持向量机建模,可以作为一个精确的土壤有机质和速效钾的测定方法。     

基于光谱技术和连续投影算法的润滑油品牌快速鉴别研究

为了实现润滑油品牌的快速无损检测,提出了一种基于可见/近红外光谱透射技术与连续投影算法相结合的润滑油品牌快速鉴别新方法。采用连续投影算法对6种润滑油的可见/近红外光谱数据进行波长变量的筛选,再结合偏最小二乘法建立润滑油品牌的鉴别模型。结果表明,鉴别模型的相关系数r为0.9721,预测均方根误差RMSEP为0.4055,鉴别正确率为91.7%。说明提出的连续投影算法结合偏最小二乘算法具有很好的预测效果。     

基于UV-Vis检测养殖水体中化学需氧量含量研究

采用紫外可见光谱(UV-Vis)与极限学习机算法检测水体化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)含量研究。采集135份水样进行紫外可见波段全光谱扫描,结合变量标准化(standard normal variate,SNV),多元散射校正(MSC)和一阶微分(1st D)对原始数据进行预处理,然后采用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、随机青蛙(Random frog)算法和遗传算法进行特征波长选择。基于全光谱建立了偏最小二乘回归(partial least squares,PLS)和基于特征波长建立了极限学习机算法(extreme learning machine,ELM)模型。结果表明：使用CARS提取的9个特征波长建立的ELM模型的预测效果最优,决定系数R2为0.82,预测均方根误差RMSEP为 14.48 mg·L-1,RPD值为2.34。说明使用CARS变量选择算法获取UV-Vis光谱特征波长,应用极限学习机建模,可以准确、快速的检测养殖水体中COD含量,为实现养殖水体COD的动态快速检测以及水体其他微量物质含量参数检测打下基础。     

基于冠层尺度的枣树色素含量的高光谱估算模型

植物冠层色素含量与氮素含量具有高度的相关性,是农业遥感中的关键研究因素。本研究的主要目的是：(1)对比偏最小二乘回归和支持向量机两种建模方法对枣树冠层色素的预测精度;(2)构建基于高光谱数据的枣树冠层色素含量定量反演模型,为枣树冠层色素含量的快速、无损、廉价、环保的测定提供一定的理论依据和技术支持。相关性分析结果表明,枣树冠层色素与高光谱数据之间具有较好的相关性,但叶绿素、叶绿素a要优于叶绿素b和类胡萝卜素。独立样本对模型的预测性能检验结果表明,偏最小二乘回归和支持向量机均能有效的估算枣树色素含量,但不同色素的偏最小二乘回归模型和支持向量机模型的预测精度存在一定的差异,叶绿素和类胡萝卜素的支持向量机模型的预测精度要高于偏最小二乘回归模型,而叶绿素a和叶绿素b则相反。比较不同色素的最佳反演模型的预测精度表明,叶绿素、叶绿素a和类胡萝卜素的预测精度要优于叶绿素b,前三者的决定系数大于0.8,残余预测误差高于2.0,平均相对误差低于13%,而叶绿素b的对应值分别为0.60%,20.79%和1.79%。