一种基于SCARS策略的近红外特征波长选择方法及其应用

针对近红外光谱数据的内在特点,提出了一种基于稳定性竞争自适应重加权采样(stability competitive adaptive reweighted sampling, SCARS)策略的近红外特征波长优选方法。该方法以PLS模型回归系数的稳定性作为变量选择的依据,其过程包含多次循环迭代,每次循环均首先计算相应变量的稳定性,而后通过强制变量筛选以及自适应重加权采样技术(ARS)进行变量筛选;最后对每次循环后所得变量子集建立PLS模型并计算交互验证均方根误差(RMSECV),将RMSECV值最小的集合作为最优变量子集。利用饲料蛋白固态发酵过程近红外光谱数据集对所提方法进行了验证,并与基于PLS的蒙特卡罗无信息变量消除法(MC-UVE)和竞争自适应重加权采样(CARS)方法所得结果进行了比较。试验结果显示： 建立在SCARS方法优选的21个特征波长变量基础上的PLS模型预测效果更好,其预测均方根误差(RMSEP)和相关系数(R_p)分别为0.054 3和0.990 8;该优选策略能有效地增强固态发酵光谱数据特征波长变量选择的准确性和稳定性,提高了模型的预测精度,具有一定的应用价值。     

窗口竞争性自适应重加权采样策略的近红外特征变量选择方法

通过消除光谱中的冗余信息变量,挑选出代表样品性质的特征变量代替全谱建立定量模型,可以提高近红外分析结果的准确性。基于进化论中适者生存原理的竞争性自适应重加权采样（CARS）算法因具有计算速度快、筛选得到的特征波长少等优点,在近红外特征变量筛选方面得到了广泛的应用。然而该方法在计算过程中容易出现校正集和验证集结果不一致情况。这是因为算法过于强调校正集交叉验证结果,且并未考虑相邻变量之间的协同作用。为了建立更加稳健的变量筛选方法,通过结合“窗口”以及CARS算法的优势,提出了一种基于窗口竞争性自适应重加权采样（WCARS）策略的近红外特征变量筛选方法,并将其应用于复杂植物样品近红外光谱与其化学成分含量之间的建模分析。采用WCARS方法可以实现准确定量分析,且通过与竞争性自适应重加权采样（CARS）方法结果相比较,WCARS方法得到的校正集和预测集结果一致,在一定程度上减少了过拟合问题的出现。该策略能有效增强特征变量选择的稳健性,提高了定量模型的可信度,具有一定的应用价值。     

高光谱成像技术鉴别鱼新鲜度

采用高光谱成像技术对鱼新鲜度进行检测研究。首先,提取鱼样本感兴趣区域(region of interest, ROI)光谱,分别采用竞争性自适应重加权算法(CARS),连续投影算法(SPA)和遗传算法(GA)提取特征波长,三种算法分别得到57,31和66个特征变量,采用最小二乘支持向量机和SIMCA作为分类模型,将57,31和66个特征变量作为LS-SVM和SIMCA模型的输入变量建立分类模型,基于SPA-LS-SVM和CARS-LS-SVM模型预测集识别率分别达到了98%和96%,而采用SIMCA建立的模型取得了较差的预测结果,GA-SIMCA, SPA-SIMCA和CARS-SIMCA模型预测集识别率都只是达到了52%。结果表明,LS-SVM作为分类模型优于SIMCA模型,SPA和CARS选择的特征波长,不但可以简化模型,还可以提高模型的预测精度,采用高光谱成像技术可以有效检测鱼的新鲜度,并能准确检测出鱼不同冻融次数和冷冻时间。     

最小角回归结合竞争性自适应重加权采样的近红外光谱波长选择

近红外光谱分析技术对检测样品无损伤且检测速度快、精度高,因此被广泛应用在了药品检测、石油化工等领域,尤其近年来机器学习和深度学习建模方法的深入应用使其具备了更准确的检测性能。然而,样品的近红外光谱数据具有比较高的维度且存在谱间重合、共线性和噪声等问题,对近红外光谱模型的性能产生消极影响,此时样品有效特征波长的筛选极为重要。为了提高近红外光谱定量和定性分析模型的准确性和可靠性,提出了一种近红外光谱变量选择方法,其结合了最小角回归（LAR）和竞争性自适应重加权采样（CARS）的优点,具有更优的性能。该方法利用LAR初步筛选样品全谱区的特征波长,接着利用CARS对筛选出来的特征波长进一步选择,从而有效去除无关特征波长。为验证该方法的有效性,从定量和定性分析两个方面评价该方法。在定量分析实验中,以FULL,LAR,CARS,SPA和UVE作为对比方法,以药品样品数据集为实例建立PLS回归分析模型,经LAR-CARS筛选出的变量建立的PLS模型在药品数据集表现出较高的预测决定系数和较低的预测标准偏差。在定性分析实验中,以SVM,ELM,SWELM和BP作为对比方法、不同比例训练集的药品数据集为实例建立分类模型,经LAR-CARS筛选出的变量建立的SVM分类模型精度最高达100%。从实验结果可见,LAR-CARS可有效的筛选出表征样品特征的波长,利用其筛选出的波长建立的定量、定性分析模型具有更好的鲁棒性,可用于样品光谱的特征波长筛选。     

基于CARS和K-S的马拉硫磷农药浓度吸收光谱预测模型研究

利用马拉硫磷在紫外/可见光波长范围内的不同浓度梯度的吸光度光谱数据,建立其快速有效的定量预测分析模型。在预测模型的建立过程中,参与建模的波长变量和校正集样本的优劣对定量分析模型的预测能力有着决定性作用。首先对实验样本是否存在异常样本进行检查,然后将200.08～750.04 nm波长范围的光谱数据采用不同预处理方法并建立PLS模型,进而将预处理结果最优(均值中心化)的光谱数据采用竞争性自适应重加权采样(CARS)算法和蒙特卡洛无消息变量消除法(MC-UVE)分别筛选出关键波长变量并建立相应的PLS预测模型,模型结果表明, CARS算法在关键变量筛选的性能上优于MC-UVE算法;再将CARS算法筛选出的18个波长变量(为原来变量数的1.137 8%)结合Kennard-Stone (K-S)算法和蒙特卡洛交叉验证(MCCV)分别优选出的44个建模样本(原来样本数的88%)建立CARS-K-S_s-PLS和CARS-CCV_s-PLS定量预测模型,R■分别为0.998 2和0.998 9, RMSEP分别为0.863 4和1.026 2, RPD分别为24.163 5和20.330 1, CARS-K-S_s-PLS模型略优于CARS-CCV_s-PLS模型。结果表明, CARS算法能够淘汰与样本浓度相关性较弱的变量,同时有效剔除无关光谱信息, K-S算法能帮助选择更优的建模样本集,马拉硫磷农药的紫外/可见光吸收光谱结合CARS算法和K-S算法所建立的CARS-K-S_s-PLS模型能够用来定量预测马拉硫磷农药浓度。研究工作为利用光谱技术快速检测有机磷农药浓度提供一定的理论依据和实验基础,在有机磷农药快速检测领域具有良好的应用前景。     

基于光谱技术的Bipls算法结合CARS算法的苹果可溶性固形物含量检测

可溶性固形物含量是判断苹果内部品质的重要参考属性之一。利用高光谱技术获取苹果感兴趣区域的反射光谱,以S-G平滑(Savitzky-Golay smoothing)和直接正交信号校正(Direct orthogonal signal correction, DOSC)算法对光谱数据进行梯度预处理后,用后向区间偏最小二乘法(Bipls)优选出3,5,6,7,8,9,13,14,15,16,17,18,19,20,21,23等16个子区间,共计177个波长。结合竞争自适应重加权采样算法(CARS)再作进一步筛选,提取出449.6,512.9,544.8,547.2,594.3,596.8,928.2 nm等7个特征波长,利用偏最小二乘算法(PLS)建立基于特征波长的可溶性固形物含量检测模型,所得模型评价为R_c=0.906 2,RMSEC为0.482 2,R_p=0.871 6,RMSEP为0.614 0。该算法模型预测性能同Bipls和Bipls-SPA模型相比更为优异,证明了Bipls结合CARS算法在提高苹果可溶性固体物含量检测精度方面的有效性。     

近红外高光谱图像结合CARS算法对鸭梨SSC含量定量测定

高光谱数据量大、 维数高且原始光谱噪声明显、 散射严重等特征导致光谱建模时关键波长变量提取困难。 基于此,提出采用竞争性自适应重加权算法(CARS)对近红外高光谱数据进行关键变量选择。 鸭梨作为研究对象。 采用决定系数r2、 预测均方根误差RMSEP和验证集标准偏差和预测集标准偏差的比值RPD值进行模型性能评估。 基于选择的关键变量建立PLS模型(CARS-PLS)与全光谱变量建立的PLS模型进行比较发现CARS-PLS模型仅仅使用原始变量中15.6%的信息获得了比全变量PLS模型更好的鸭梨SSC含量预测结果,r2_pre,RMSEP和RPD分别为0.908 2,0.312 0和3.300 5。 进一步与基于蒙特卡罗无信息变量MC-UVE和遗传算法(GA)获得的特征变量建立的PLS模型比较发现,CARS不仅可以去除原始光谱数据中的无信息变量,同时也能够对共线性的变量进行压缩去除,该方法能够有效地用于高光谱数据变量的选择。 结果表明,近红外高光谱技术结合CARS-PLS模型能够用于鸭梨可溶性固形物SSC含量的定量预测。 从而为基于近红外高光谱技术预测水果内部品质的研究提供了参考。     

基于近红外光谱和子窗口重排分析的山茶油掺假检测

为打击山茶油掺假,保障消费者的合法利益,利用近红外光谱和子窗口重排分析(SPA)对山茶油的复杂掺假(掺入大豆油、菜籽油、花生油及混合油)进行检测。采集85个纯山茶油和315个掺假山茶油样本的近红外光谱,利用SPA变量选择方法对样本光谱的波长变量进行筛选,再由偏最小二乘-线性判别分析(PLS-LDA)建立山茶油掺假检测模型,并与竞争性自适应重加权算法(CARS)和无信息变量消除(UVE)变量选择方法的结果进行比较。研究结果表明,近红外光谱联合SPA方法可以用于山茶油的复杂掺假检测,预测集样本的分类错误率、灵敏度及特异性分别为0、1和1。SPA方法优于UVE方法,与CARS方法相当,是一种有效的变量选择方法,能简化模型并提高模型的预测精度和稳定性。     

特征变量选择和回归方法相结合的土壤有机质含量估算

针对高光谱数据量大、信息冗余严重的现象,应用稳定竞争性自适应重加权采样(sCARS)、连续投影算法(SPA)、遗传算法(GA)、迭代保留有效信息变量(IRIV)和稳定竞争性自适应重加权采样结合连续投影算法(sCARS-SPA),从全波段光谱数据中筛选特征变量,并利用全波段和特征波段建立偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)模型预测土壤有机质含量。结果表明, PLSR和SVM模型结合特征变量选择,不仅提高了模型运算效率,而且模型预测能力较全波段均有一定提高;RF模型采用特征变量建模,对模型精度的提高不是十分明显,但其构建模型的变量数量却显著减少,大大提高建模效率。RF模型精度优于SVM和PLSR模型,IRIV结合RF建立的土壤有机质含量预测模型,变量数仅63个,校准集和验证集模型决定系数(R~2)分别为0.941和0.96,验证集相对分析误差(R_(PD))为4.8。与全波段建模相比,特征变量选择和回归方法相结合,在保证模型精度的同时,可有效提高建模效率。     

竞争性自适应重加权算法和相关系数法提取特征波长检测番茄叶片真菌病害

基于竞争性自适应重加权算法(CARS)和相关系数法(CA)特征波长选择方法,提出了利用可见-近红外高光谱成像技术检测番茄叶片灰霉病的方法。首先获取380～1 023 nm波段范围内80个染病和80个健康番茄叶片的高光谱图像,然后提取染病和健康叶片感兴趣区域(ROI)的光谱反射率值,作为番茄叶片灰霉病鉴别模型的输入来建立支持向量机(SVM)鉴别模型,训练集和验证集的鉴别率都是100%。研究进一步通过CARS和CA提取特征波长,分别得到5个(554, 694, 696, 738和880 nm)和4个(527, 555, 571和633 nm)特征波长,然后分别建立CARS-SVM和CA-SVM鉴别模型。结果显示,CARS-SVM模型中训练集和验证集的鉴别率都是100%,CA-SVM模型中训练集和验证集的鉴别率分别是91.59%和92.45%。以上结果说明了从可见-近红外高光谱图像中提取的光谱反射率值用于检测番茄叶片的灰霉病是可行的。     

FTIR结合化学计量学对三七地下部位鉴别及皂苷含量预测

当今中药市场上掺假现象屡见不鲜，不良商贩利用三七须根粉末假冒主根和剪口粉末，严重影响三七的质量与药效。通过傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合化学计量学建立三七主根、剪口和须根粉末鉴别及四种皂苷含量快速预测模型，为快速三七质量控制提供基础。采集三七主根、剪口和须根红外光谱，超高效液相色谱(UPLC)测量样品中三七皂苷R₁、人参皂苷Rg₁、人参皂苷Rb₁和人参皂苷Rd含量。采用纵坐标归一化及二阶导数对原始红外光谱进行预处理；Kennard-stone算法将60个样本分为2/3训练集与1/3预测集。训练集数据结合支持向量机(SVM)判别建立三七主根、剪口和须根粉末鉴别模型，最佳核函数c和g采用交叉验证进行网格式搜索，预测集数据用于对判别模型进行外部验证。正交信号校正偏最小二乘回归(OSC-PLSR)建立三七中四种皂苷含量预测模型，红外光谱采用一阶、二阶导数及Savitsky-Golay平滑5点、7点、9点、11点预处理。60个样本分为2/3训练集与1/3预测集，训练集数据建立OSC-PLSR模型，预测集数据对OSC-PLSR模型的预测结果进行外部验证。结果显示： (1)二阶导数可有效的分离原始谱图的叠合隐蔽谱峰，并提高谱图的分辨率；(2)交叉验证网格式搜索计算出最佳核函数c=2.828 43，g=4.882 81×10-4，此时训练集判别正确率为100%；(3)SVM判别模型核函数设置为最佳核函数，预测集数据外部验证正确率为100%，所有样本均被正确鉴别；(4)三七皂苷R₁、人参皂苷Rg₁、人参皂苷Rb₁和人参皂苷Rd最优含量预测模型预测值与UPLC检测值接近，预测效果良好。FTIR结合SVM判别能对三七主根、剪口和须根粉末快速鉴别，结合OSC-PLSR能对四种皂苷含量进行准确预测。该方法准确可靠，可为中药材三七提供快速有效的质量控制。     

高光谱成像的三七粉质量等级无损鉴别

三七粉是三七的主要消费和商品形式,市场上存在以次充好、甚至是掺假的现象,由于是粉状物料,难以用肉眼判别,为了实现对不同质量等级的三七粉进行无损鉴别。将30头、40头、60头和80头的三七主根研磨成粉,制备样本。采用可见近红外高光谱成像系统（400.68～1 001.61 nm）采集4种不同头数三七粉,共计384个样品的高光谱图像,提取高光谱图像感兴趣区域(ROI)的平均光谱值作为样本原始光谱。将384个三七粉样本按2∶1的比例划分训练集和测试集。采用卷积平滑（SG）、多元散射校正（MSC）和标准正态变量变换（SNV）3种预处理方法对三七粉样本光谱信息进行预处理并建立支持向量机(SVM)分类模型,通过比较基于3种预处理方法的SVM模型测试集分类准确率,确定SNV为最优预处理方法。采用迭代保留信息变量（IRIV）、变量组合集群分析（VCPA）和变量组合集群分析混合迭代保留信息变量（VCPA-IRIV）3种特征选择方法提取SNV预处理后光谱的特征波长并建立基于特征光谱和原始光谱的SVM分类模型,通过比较基于3种特征选择方法得到的特征波长建立的SVM模型测试集分类准确率,发现将VCPA与IRIV相结合的VCPA-IRIV为最优特征选择方法。VCPA-IRIV提取了18个特征波长代替全光谱数据参与建模,该算法在降低模型复杂度的同时保持了模型的分类精度。为了提高模型的分类精度,采用引力搜索算法（GSA）对SVM模型中惩罚因子c和核参数g进行寻优,并与网格搜索（GS）的结果进行比较,结果表明,VCPA-IRIV-GSA-SVM模型分类效果最好,测试集分类准确率达到100%。可见,利用可见近红外高光谱成像对三七粉进行质量等级无损鉴别是可行的,为市场上三七粉的质量等级鉴别提供了参考。     

应用近红外可见光谱快速测量柴油十六烷值

快速测量十六烷值对检测柴油品质及控制炼制工艺具有重大意义。首先对采集到的381份柴油样品进行近红外可见光谱波段全光谱扫描,利用小波分析(WT)对原始数据进行去噪声处理,应用竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波长选择,将CARS提取的22个特征波长输入至LS-SVM预测模型,决定系数r2为0.723,预测均方根误差RMSEP为1.878%。结果表明,使用WT-CARS变量选择算法获取光谱特征波长,结合LS-SVM建模,可以快速、准确的测量柴油中的十六烷值,为进一步实现柴油十六烷值的在线检测以及其他性能参数的快速测定奠定了基础。     

高光谱技术结合CARS算法的库尔勒香梨可溶性固形物定量测定

由于高光谱数据量大、维数高,光谱噪声明显、散射严重等特征导致光谱建模时关键变量提取较为困难,同时,高光谱图像的获取会受非单色光、杂散光、温度等多种因素的影响,从而使高光谱数据与待测性质之间有一定非线性关系。为此,提出采用正自适应加权算法(CARS)对可见-近红外高光谱高维数据进行关键变量筛选,并与全光谱和经典变量提取方法SPA,MC-UVE,GA和GA-SPA方法进行比较。以200个库尔勒香梨为研究对象,采用SPXY方法将样本划分为校正集和预测集,校正集和预测集分别包含150个和50个样本。基于不同方法筛选的变量,分别建立线性PLS模型及非线性LS-SVM模型,r2,RMSEP和RPD用于模型性能的评估。综合比较发现,GA,GA-SPA和CARS变量筛选方法能够有效地筛选出原始高光谱数据中具有强信息且对外界影响因素不敏感的变量,适用于高光谱数据关键变量的提取,其中CARS变量筛选效果最佳,基于CARS获取的关键变量构建的非线性LS-SVM库尔勒香梨SSC含量预测模型获得了最优的预测结果,r2_pre,RMSEP和RPD分别为0.851 2,0.291 3和2.592 4。研究表明,CARS方法是一种有效的高光谱关键变量筛选方法,利用高光谱数据,非线性LS-SVM模型比线性PLS模型更适合于香梨品质的定量预测。     

西瓜检测部位差异对近红外光谱可溶性固形物预测模型的影响

西瓜可溶性固形物含量的无损检测对提升其内部品质十分重要。为实现近红外光谱对小型西瓜表面各部位可溶性固形物含量的准确预测,减小检测部位差异对预测模型的影响,以“京秀”西瓜为研究对象,分别采集赤道、瓜脐和瓜梗三部位的漫透射光谱信息,利用偏最小二乘算法(PLS)建立并比较单一检测部位和混合所有检测部位的西瓜可溶性固形物近红外光谱预测模型,并分别采用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)对西瓜可溶性固形物近红外光谱变量进行特征波长筛选。结果显示,相比于单一检测部位的模型,混合所有检测部位的校正集样本建立的模型取得了较优的预测结果。同时,利用CARS算法筛选的42个特征波长变量建模,对三种检测部位预测集样本的预测结果分别为赤道R_P=0.892和RMSEP= 0.684 °Brix,瓜脐R_P=0.905和RMSEP= 0.629 °Brix,瓜梗R_P=0.899和RMSEP= 0.721 °Brix。模型得到了很大的简化,且预测精度较高。比较发现,利用SPA算法筛选的19个特征波长变量所建模型的预测精度较低。利用三种检测部位的西瓜样本建立的PLS混合预测模型,结合CARS算法进行有效特征波长变量筛选,可提高西瓜可溶性固形物预测模型的精度,实现西瓜表面各部位可溶性固形物含量的准确预测,减小检测部位差异对近红外光谱预测模型的影响。结果为今后开发便携式设备检测西瓜表面各部位可溶性固形含量提供参考依据。     

高光谱技术结合特征波长筛选和支持向量机的哈密瓜成熟度判别研究

可溶性固形物含量(SSC)和硬度是哈密瓜划分等级的重要指标,同时也是其成熟度的表征因子。因此,为满足哈密瓜自动化分级和适宜采摘,采用高光谱技术结合特征波长筛选的方法,同时对哈密瓜的可溶性固形物含量、硬度及成熟度进行了无损检测研究。对多元散射校正(MSC)处理后的光谱分别利用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)和CARS-SPA方法筛选了哈密瓜可溶性固形物和硬度的特征波长,并将原始光谱、MSC预处理后的光谱和所筛选的特征波长作为输入变量分别建立哈密瓜可溶性固形物和硬度的支持向量机(SVM)预测模型及成熟度判别模型。结果显示,MSC-CARS-SPA方法所建立的可溶性固形物和硬度SVM预测模型最优,其R_pre, RMSEP和RPD分别为0.940 4, 0.402 7, 2.94 1和0.825 3, 35.22, 1.771。同时对哈密瓜成熟度进行了判别分析,并分别建立了基于全光谱、单一的可溶性固形物或硬度特征波长和主成分分析(PCA)特征融合的哈密瓜成熟度SVM判别模型。结果显示,CARS-PCA-SVM模型的判别结果与全光谱SNV-SVM模型相同,其校正集和预测集判别正确率分别为95%和94%。研究表明,利用高光谱技术结合特征波长筛选方法可实现同时对哈密瓜可溶性固形物和硬度的定量预测及成熟度判别。     

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。     

高光谱成像技术结合特征波长优化对苍术颗粒剂生产厂家的可视化判别研究

为了给苍术颗粒剂基于高光谱成像的可视化区分提供理论指导,选用竞争性自适应重加权采样法(CARS)和相关性分析(CA)进行两次特征波长选择,提出了利用近红外高光谱成像技术对苍术颗粒剂产品溯源的新方法。874～1 734 nm波段范围内采集150个来自三个生产厂家的苍术颗粒剂高光谱图像,提取感兴趣区域(ROI)的光谱反射率值作为鉴别模型的输入变量,采用邻近算法(KNN)、误差反向传输神经网络(BPNN)、偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立四种算法(分类器)的判别模型。通过对模型效果的评价标准(预测集总体判别率以及kappa系数)来判别三个不同厂家苍术颗粒剂的区分效果。除KNN模型外,预测集的判别率都是100%, kappa系数均为1。为了加快运算速度,研究通过CARS、随机蛙跳算法(RF)、连续投影算法(SPA)和序列前向选择(SFS)算法初步选择特征波长;采用CARS, RF, SFS和SPA结合CA算法取得了4组最优波长。分别得到4个(975, 1 220, 1 419, 1 476 nm)、 2个(1 005, 1 442 nm)、 4个(924, 1 005, 1 419, 1 584 nm)和3个(948, 1 146, 1 412 nm)最优波长,并分别建立了KNN, BPNN, PLS-DA和LS-SVM判别模型。在筛选三种最优算法的情况下,能够以较少的特征波长个数获得的最好建模效果为:CARS-CA-LS-SVM模型中预测集总体判别率是100%, kappa系数为1。将CARS-CA筛选出波长变量的每个像素点光谱数据输入到LS-SVM模型中,将判别结果用不同颜色直观显示。该研究为快速无损进行苍术颗粒剂产品溯源提供了思路,为今后开发相关机构的快速监管提供了技术支持。     

高光谱成像结合SIS与RFS的蓝莓腐烂病检测

为了能够快速、无损地检测采后蓝莓腐烂病害,利用高光谱成像技术对采后蓝莓腐烂病进行检测。本研究提出光谱信息分割法(SIS)对866.5 nm波段图像蓝莓病害区域进行分割,取得了较好效果。另外根据正常蓝莓光谱曲线和病害蓝莓光谱曲线,提出区域特征筛选法(RFS),并结合竞争适应重加权采样(CARS)和连续投影(SPA)算法对可见光第一区域波段、近红外第二区域波段分别筛选特征波长。最后,采用相关向量机(RVM)模型和径向基(RBF)神经网络模型对蓝莓腐烂病害进行检测。检测结果表明,第一区域与第二区域特征波长组合建立的CARS-RBF模型检测效果最好,特征波长为655.8,710.9,752.2,759.9,761.2,866.5,969.7 nm,训练集和测试集正常蓝莓与病害蓝莓检测准确率分别为98.3%、98.6%和97.5%、98.75%。本研究提出的光谱信息分割法(SIS)和区域特征筛选法(RFS)检测蓝莓病害,为蓝莓在线检测和分拣提供了一种新的参考方法。     

灵武长枣VC含量的高光谱快速检测研究

采用可见-近红外高光谱成像技术结合化学计量学方法检测灵武长枣维生素C(VC)含量，探究一种全新的水果内部成分的快速无损检测方法。采用高效液相色谱法(HPLC)测得长枣的VC含量化学值，可见-近红外高光谱成像系统采集164个灵武长枣400～1 000 nm的高光谱图像，利用ENVI4.8软件提取图像的感兴趣区域(region of interest，ROI)，计算其平均光谱，获得光谱值，将化学值与光谱值通过The UnsecramblerX 10.4软件建立模型。利用蒙特卡洛交叉验证法剔除异常值，采用光谱理化值共生距离法(sample set partitioning based on joint x-y distance，SPXY)进行样本划分以提高模型的预测性能；对光谱采用移动平滑(moving average)、中值滤波(median filter)、归一化(normalize)、基线校准(baseline)、多元散射校正(multiple scattering correction，MSC)、去趋势(detrending)和标准正态变量变换(standard normal variate，SNV)等7种方法进行预处理；为进一步减少数据量，降低维度，提高运算速度，使用竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling，CARS)、无信息变量消除算法(uninformative variable elimination ，UVE)和连续投影算法(successive projections algorithm，SPA)提取特征波长，以期实现以少数波段代替全波段；将全波段光谱(full spectrum，FS)以及CARS, UVE和SPA三种方法提取的特征波长分别建立偏最小二乘(partial least squares wavelength regression，PLSR)和支持向量机(support vector machine，SVM)模型，从而确定最优的建模模型。利用蒙特卡洛交叉验证法共剔除7个异常样本，采用SPXY法将剔除异常样本后的157个数据区分为校正集和预测集，校正集中样本个数为117，预测集中样本个数为40。将未经光谱预处理的建模结果与分别经过七种光谱预处理的建模结果相比，选择未经光谱预处理的数据进行后续分析；将未经光谱预处理的光谱值采用CARS，UVE，SPA方法进行提取特征波长，CARS共优选出406，415，487，631，636，655，660，665，670，684，689，694，723，732，747和881 nm下的光谱变量16个，利用CARS提取出的特征波长占总波长的12.8%；UVE共优选出406，415，627，631，636，651，655，660，665，670，675，679，684，689，694，699，703，708，742，747，751，756，761，766，771，775，780，785，790，795，919和924 nm下的32个特征波长，利用UVE提取出的特征波长占总波长的25.6%；SPA共优选出401，665，684 nm三个特征波长，利用SPA提取出的特征波长占总波长的2.4%。将全波段光谱与提取出的特征波长建立PLSR模型和SVM模型，对比模型结果显示UVE-SVM模型最优，其R2_c为0.847 1，R2_p为0.714 9，说明UVE有效地对光谱进行降维，简化了数据处理过程。本研究对高光谱成像技术在水果领域的应用进行了有益探索，探究了一种全新的灵武长枣VC含量的无损检测方法，相应建立的可见-近红外高光谱模型为其他水果成分的快速检测提供了理论基础。