基于近红外光谱技术的小龙虾新鲜度快速检测研究

小龙虾是近年来广受消费者欢迎的淡水产品,相关产业迅猛发展,产生巨大的经济利益。小龙虾整虾及虾仁、虾尾在运输过程中极易腐败变质,产生有害物质。如果不能对小龙虾新鲜度进行及时检测,任由腐败小龙虾进入食品流通环节,极易酿成食品安全事故,危害消费者生命安全,对整个产业链造成不良影响。挥发性盐基氮(TVBN)是衡量水产品新鲜度的主要指标,也可以用于衡量小龙虾的新鲜度,但传统的挥发性盐基氮检测方法存在步骤复杂、检测时间长和化学试剂污染的等问题,无法满足小龙虾庞大产业链的检测需求。近红外光谱技术是一种快速、无损、环境友好的分析技术,在食品分析领域中已有较为广泛的应用。本研究基于近红外光谱分析技术(NIR),结合化学计量学方法提出一种小龙虾新鲜度的快速检测方法。使用偏最小二乘算法(PLS)建立小龙虾虾尾挥发性盐基氮定量分析模型。为了提高模型的预测能力,使用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、连续小波变换(CWT)和1阶导数(1st)法对光谱进行预处理,扣除光谱背景;使用蒙特卡洛-无信息消除(MC-UVE)和随机检测(RT)算法进行波长筛选,选择光谱中有效变量。结果显示,光谱预处理和波长筛选...     

氯化钠近红外光谱检测技术研究

氯化钠(NaCl)近红外光谱分析在生物医学上有着重要的意义。钠离子(Na+)是人体血液中电解质的主要成分,而电解质有助于维持身体的酸碱平衡。采用近红外光谱技术测量氯化钠浓度,在分析钠离子近红外光谱检测机理的基础上,选定波长建立了NaCl浓度线性回归预测模型,同时为了减小温度对水吸收的扰动,使用选定光谱区建立偏最小二乘(PLS)非线性回归模型。结果表明所建立的非线性校正模型决定系数(R2)=99.82%,交叉验证均方误差(RMSECV)=14.5,剩余预测偏差(RPD)=23.7。完全满足日常生化检测精度要求,该技术可以应用于医院实验室钠离子浓度定量分析。     

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。     

近红外光谱技术快速检测莲子粉

莲子是我国重要的药食同源食物,与莲子营养价值相当、便于食用的莲子粉备受消费者青睐。为保证莲子粉的品质,利用近红外光谱(NIRs)技术对掺杂小麦粉、玉米粉和地瓜粉的莲子粉进行鉴定,在样品类别已知下利用支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)、偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)模型进行判别,在样品类别未知下基于聚类算法进行判别。同时,对莲子粉中水分含量利用偏最小二乘(PLS)回归进行定量分析。结果表明,LS-SVM模型对纯莲子粉样品与掺入小麦粉、玉米粉和地瓜粉的莲子粉样品的判别率达到100%;基于聚类算法能够有效识别掺入5%地瓜粉、小麦粉和玉米粉的莲子粉样品;PLS模型对莲子粉中水分含量预测综合性能良好,其中经过标准化预处理得到模型效果最佳,其R2_c,RMSEC,R2_p和RMSEP分别达到0.973 2,0.111 5,0.969 5和0.118 9。近红外光谱技术能为隐蔽的莲子粉掺杂的鉴别以及莲子粉中水分含量监控提供一种快速、准确、无损检测的分析方法,为保证高档次莲子品质提供一种有益的思路。     

可见/近红外光谱分析技术快速鉴别航天育种番茄

提出了利用可见/近红外光谱技术快速无损鉴别航天育种番茄品种的方法,采用偏最小二乘法对光谱特征信息进行提取,与神经网络结合建立番茄品种的鉴别模型.该模型将提取后的主成分作为神经网络的输入,加速了神经网络的训练速度.同时采用小波变换对大量光谱数据进行压缩,并结合神经网络建立番茄品种鉴别模型,该模型将压缩后的数据作为神经网络...     

基于近红外光谱技术的油菜叶片丙二醛含量快速检测方法研究

应用近红外光谱技术实现了油菜叶片中丙二醛(MDA)含量的快速无损检测.对90个油菜叶片样本进行光谱扫描,用60个样本建模,30个样本验证.经过平滑、变量标准化、一阶及二阶求导、去趋势等预处理后,建市了MDA预测的偏最小二乘法(PLS)模型.将PLS提取的有效特征变馈(LV)和连续投影算法(SPA)提取的有效波长作为最小二乘-支持向量机(LS-SVM)的输入变量,分别建立了LV-LS-SVM和SPA-LS-SVM模型.以预测集的预测相关系数(r),预测标准偏差(RMSEP)作为模型评价指标.结果表明,油菜叶片中MDA含量预测的最优模型为LV-LS-SVM模型,LV-LS-SVM在去趋势处理后的预测效果为r=0.999 9,RMSEP=0.530 2;在二阶求导处理后的预测效果为r=0.999 9,RMSEP=0.395 7.说明应用光谱技术检测油菜叶片中MDA的含最是可行的,并能获得满意的预测精度,为油菜大田生长状况的动态连续监测提供了新的方法.     

基于模拟退火算法的近红外光谱定标模型的简化

对模拟退火算法进行了优化,并以小麦粉样品的光谱为对象,利用优化后的算法在分子含氢基团一倍频区域1400-1860nm(7144-5376cm-1)优选出了分析小麦蛋白质含量的4个特征波长,结合多元线性回归(MLR)建立了定标模型.同时,利用这个谱区的全谱数据,结合偏最小二乘法(PLS)建立了另外一个模型.经过比较,发现这两个模型具有相同的预测效果.说明优化后的模拟退火算法能很好地用于近红外光谱分析中定标波长的选取,进而建立"精而简"的模型.这对于简化定标模型及确定分立波长型仪器的定标波长具有十分重要的价值.同时,对处理其他优化组合问题也有一定的指导意义.     

基于PLS-GRNN的豆粕品质近红外光谱检测研究

豆粕是大豆浸提取豆油后经适当干燥和热处理所得副产品,是制作禽畜类饲料的主要原料,其品质决定营养价值.针对现有豆粕品质检测方法存在着有毒化学试剂使用多、操作复杂、分析时间长、无法满足实际生产线快速检测及调控需求等问题,提出一种基于近红外光谱分析的豆粕品质多组分检测方法,以期用于产品质量在线检测及调控.从大豆油脂加工生产线...     

近红外漫反射光谱无损检测乳粉蛋白质的研究

利用近红外漫反射光谱技术对奶粉蛋白质含量的快速无损检测进行了研究。挑选来自国内不同地区的29种奶粉,以化学分析值作参比,采用偏最小二乘回归算法建立奶粉光谱信息和蛋白质含量的定量模型,预测均方根差(RMSEP)为0.687%。采用波长选择对模型进行优化后,波长点从1 558个减为11个,大大加快了运算速度,同时还在一定程度上提高了模型的精度。为了减小颗粒大小不均匀和粒子表面非特异性散射的影响,对光谱数据进行了标准正态变量(SNV)变换和多元散射校正(MSC),结果表明这两种方法是有效的,得到RMSEP减小了约37%。研究结果表明,近红外漫反射光谱测定奶粉中蛋白质含量实时、快速,能满足工业过程分析中的测量精度要求,为提高奶粉质量分析水平提供了新的途径。     

基于可见-近红外光谱和多光谱成像技术的梨损伤检测研究

提出了利用可见-近红外光谱技术和多光谱成像技术检测鸭梨损伤随时间及程度变化的新方法.利用可见-近红外光谱技术,分别结合偏最小二乘(panial least squares,PLS)和最小二乘支持向量机(least squares-support vector machine,LS-SVM)方法对鸭梨受损程度和受损天数进行预测.结果表明,两种方法在鸭梨损伤后期对损伤程度的判别均具有较好的效果;LS-SVM方法对鸭梨轻度损伤的损伤天数的预测精度较高,但重度损伤天数的预测效果不如PLS方法.然后利用多光谱图像预测鸭梨受损天数.研究发现,利用LS-SVM建立的模型预测效果较稳定,预测结果相关系数均在0.85左右.说明利用可见-近红外光谱分析技术和多光谱成像技术能够快速无损地检测出鸭梨的损伤程度及时间,为鸭梨检测提供了一种新方法.     

多成分有机气体的近红外光谱定量检测方法

在环境检测领域,运用近红外光谱分析技术对多成分挥发性有机物进行连续的在线监测具有重要意义。本文分析了三种挥发性有机物——丙烷、丙烯和甲苯的近红外光谱特征和丙烯浓度与吸光度的线性关系,采用线性回归建模方法——偏最小二乘法对丙烷、丙烯和甲苯混合气体存在特征吸收的近红外光谱(1 620～1 750 nm)进行了建模分析,基于该模型预测了验证集样品中三种气体的含量,并对模型进行了评价。实验结果表明,近红外光谱技术可以方便、准确的定量分析有机性挥发气体的多组分含量,可以应用于多成分挥发性有机物的连续在线监测。     

近红外光谱的河蟹新鲜度快速检测研究

河蟹的新鲜度是大多数消费者在购买时所考虑的最重要的因素,挥发性盐基氮(TVB-N)是当前国际通用的评价肉类新鲜度的指标,但其检测工序繁琐、耗费时间长,无法满足当前市场对河蟹新鲜度评价的迫切需求。因此,建立一种快速检测河蟹新鲜度的方法是当前急需解决的一大难题。将购于水产市场的河蟹,采用聚乙烯充氧袋快速运至实验室,样本数共126只。在洁净的工作台上处理后,将螃蟹分为42个实验样品,每个样品3只鲜活螃蟹;42个实验样品放在低温4℃的恒温生化培养箱中贮藏,每天从培养箱中按时取出6个螃蟹样品进行光谱数据采集及新鲜度指标TVB-N的测定,历时7 d。采用近红外光谱(NIRS)对贮藏在不同时间下的河蟹新鲜度进行评价,使用挥发性盐基氮(TVB-N)作为评价河蟹新鲜度的指标,首先通过比较经五折交叉验证(5-fold CrossValidation)算法、 kennard-stone(KS)算法、光谱-理化值共生距离(SPXY)算法三种样本划分方法处理后所建模型的预测效果确定最优样本划分方法,最终采用五折交叉验证(5-fold CrossValidation)算法对样本进行划分。其中的32个样品被划分为训练集进行模型构建,其余的10个样品被划分为测试集用于模型检验。然后在经过五折交叉验证法对样本进行划分的基础上,分别采用小波变换(WT)、 Savitzky-Golay平滑、一阶导数法(Db1)、二阶导数法(Db2)这4种单一算法以及小波变换(WT)与Savitzky-Golay平滑相结合的算法进行预处理,通过比较预处理后所建模型的预测效果,确定了小波变换(WT)预处理为最优光谱预处理方法,从而消除了光谱中的无用信息并提高了信噪比。再次,在WT预处理的基础上,分别采用主成分分析(PCA)法和连续投影(SPA)算法提取光谱特征波段,通过建模比较确定主成分分析(PCA)法为最优波长选择方法,以所选的16个特征波长作为模型的输入,不仅提高了模型的运行速度还可以提高模型的稳定性。最后,在经过PCA特征提取后,分别采用偏最小二乘回归(PLSR)算法和多元线性回归(MLR)算法构建TVB-N定量预测模型,通过比较两种模型的预测效果,确定了偏最小二乘回归(PLSR)模型为最优建模方法,最终确定的最优模型为基于WT-PCA-PLSR建立的模型,模型预测决定系数R^2为0.89,预测均方根误差RMSEP为3.00。综上所述,所建立的预测模型具有较高的精度,可以实现对河蟹新鲜度的快速检测,具有较好的市场应用前景。     

近红外光谱与烟草样品总糖含量的非线性模型研究

针对烟草样品的近红外 (NIR)光谱与其总糖含量非线性相关的特点 ,提出了一种混合算法用于建立近红外光谱的非线性模型。该算法结合了偏最小二乘法 (PartialLeastSquare ,PLS)算法和人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork ,ANN) ,把模型分成两个部分 :线性部分与非线性部分 ,并分别进行建模。与传统的多元校正算法PLS ,主成分回归 (PrincipleComponentRegression ,PCR) ,非线性PLS(NonlinearPLS ,NPLS)等相比 ,该混合算法所建的非线性参数模型的预测结果有明显的改善 ,从而为建立非线性模型提供了一种快速、准确的算法 ,可用于烟草样品总糖含量的定量分析。     

基于偏最小二乘增量式神经网络的近红外光谱定量分析模型

提出了一种基于偏最小二乘增量式神经网络的近红外光谱定量分析模型。该模型采用典型三层反向传播神经网络(BPNN),不同波长吸光度和成分浓度是模型的输入和输出。在使用历史样本训练之前先进行偏最小二乘(PLS)回归,所得自变量和因变量的历史负荷矩阵分别用于确定模型输入层和输出层的初始权值,且自变量的主成分个数作为隐层的节点数。当获得新的样本时,对新数据与历史负荷矩阵组合后进行PLS回归,将所得新的负荷矩阵与历史负荷矩阵融合后作为模型输入层和输出层新的初始权值,接着使用新样本对模型进行训练来实现增量式更新。将所提模型与PLS、BPNN、基于PLS的BPNN、递归PLS在天然气燃烧烟气近红外光谱数据上测定后比较。对于烟气中二氧化碳浓度的预测,所提模型的预测均方根误差(RMSEP)分别降低了27.27%,58.12%,19.24%和14.26%;对于烟气中一氧化碳浓度的预测,所提模型的RMSEP分别降低了20.65%,24.69%,18.54%和19.42%;对于烟气中甲烷浓度的预测,此模型的RMSEP分别降低了27.56%,37.76%,8.63%和3.20%。实验结果表明,所提模型不仅通过PLS对BPNN结构和初始权重的优化,使模型具有较强的预测能力,而且能在已建模型信息的基础上,不访问旧数据而用新增样本即可完成自身的增量式更新,从而使模型具有较好的稳健性和泛化性。     

基于近红外光谱的生药醇提物抗氧化性预测

应用近红外光谱技术,以偏最小二乘算法,计算预测了37种生药药材甲醇提取物的抗氧化活性。以交叉验证相关系数(R2),交叉验证误差均方根(RMSECV)为指标,考察、比较了光谱预处理方法对模型效果的影响,以预测误差均方根(RMSEP)和相对分析误差(RPD)考核了样本的预测效果,采用1,1-二苯基-2-苦肼基(DPPH)法进行了验证。研究表明,采用一阶导数+矢量归一化预处理法和筛选的近红外波段建模,预测性能最优,校正模型的R2为0.896 0,RMSECV为4.35%;预测样本的RMSEP为3.62%,RPD为2.38。近红外光谱分析技术便捷快速,可信度较高,可以用于生药抗氧化性质的整体评价。     

近红外光谱和化学计量方法用于火箭煤油快速分析检测的研究

基于火箭煤油的近红外光谱数据和化学计量学方法,成功地对火箭煤油的密度、馏程、粘度、碘值等四种特性指标进行了测定.本文测定了70多个火箭煤油样品的近红外光谱,在适当的光谱区间内用偏最小二乘法(PLS)法建立模型,各参数的相关性R2在0.862～0.999之间.用该模型对10个未知样品进行测定,近红外光谱法预测的准确度均符合标准分析方法的要求.研究表明,该方法为火箭煤油分析检测提供了一种简便、快捷、准确的方法.     

基于特征波段的黄酒近红外光谱检测模型递归更新方法

近红外光谱是一种快速、无损的定量分析工具。为了提高黄酒关键参数的检测水平,采用近红外光谱法进行定量分析。检测过程中,由于受环境波动、仪器老化、原料变化等因素的影响,基于旧样品所建的模型的精确度逐渐下降。为保持模型的预测精度,引入递归偏最小二乘(recursive partial least square, RPLS)对模型进行更新。以往此方法多使用全谱信息扩充建模集并进行递归计算,光谱的变量多,且包含环境影响等干扰信息,更新计算量大,且精度的提升效果不明显。考虑到黄酒生产过程中特征波段变化小的特性,提出了一种基于特征波段的黄酒近红外光谱检测模型递归更新方法。先采用相关系数法提取特征波段建立低维模型,在采集到新样品理化值后,再利用其特征波段光谱信息,使用递归偏最小二乘对低维模型进行更新。此方法被应用于黄酒总酸的近红外检测模型更新。模型评价使用相关系数r,预测标准偏差RMSEP和预测相对分析误差RPD三个指标。结果表明：采用本方法后,模型稳定性显著优化,计算效率有所提升,模型预测效果良好,三个评价指标分别达到0.965 7,0.184 3和3.736 2,较全谱PRLS时分别提高3%,24%和31%,在实际应用中有一定的参考价值。     

葡萄糖溶液近红外光谱的测量与分析

葡萄糖是人身体中的重要组成物质，其浓度的高低对身体的健康有着重大影响。本文在实验测量的基础之上，经过分析，在近红外光谱区找到了随葡萄糖浓度变化而变化的区域，并运用PLS法（Partial Least-Square，偏最小二乘法）在该区域内对葡萄糖溶液进行定标，取得了较好的结果。     

近红外光谱预测猕猴桃硬度模型的简化研究

为简化猕猴桃硬度的预测模型,利用标准正态变量变换对猕猴桃1 000～2 500 nm近红外光谱进行预处理,在优选建模波段和采用净分析物预处理（NAP）降低建模主因子数两个方面简化猕猴桃硬度偏最小二乘（PLS）模型。结果表明,优选5 189～5 370 cm^-1,4 549～4 620 cm^-1,6 049～6 230 cm^-1,6 999～7 730 cm^-1,6 249～6 614 cm^-1等5个波段进行建模,NAP/PLS模型性能最佳,主因子数为5,校正集相关系数R2和均方根误差RMSECV分别为0.819 41和0.701 77,预测集相关系数R2和均方根误差RMSEP为0.780 67和0.882 71。与简化前的PLS模型相比,模型不仅更加简洁,而且预测能力和精度均有所提高。     

一种基于近红外光谱的天然产物抗氧化活性预测评价方法

提出了一种基于近红外(NIR)光谱的黄酮类提取物抗氧化活性计算预测新方法。采用1,1-二苯-2-苦肼基(DPPH)法测定28种黄酮类中药材提取物的抗氧化活性,并在4 000～10 000 cm-1范围扫描样品的红外光谱,采用偏最小二乘(PLS)算法建立了黄酮类组分近红外光谱与抗氧化活性之间的校正模型。建模过程中,以交叉验证相关系数(R2),交叉验证误差均方根(RMSECV)为指标,确定了用于建模的最优近红外波段和光谱预处理方法。校正模型的RSECV为9.50%,R2为 0.901 7,预测误差均方根(RMSEP)为14.8%。该方法快速无损、操作简便,可用于中药及天然产物提取物抗氧化活性的快速评价。