木材不同切面的近红外光谱信息与密度快速预测

用近红外光谱对木材密度进行了研究。发现木材三个不同切面(横切面、径切面、弦切面)的近红外光谱有较大的差异;结合偏最小二乘法(PLS),根据三个切面采集到的光谱数据与木材密度建立了校正模型,横切面预测集的相关系数r为0.94,径切面和弦切面分别为0.85和0.81。结果表明,从横切面采集到的光谱建立的预测模型效果最好。用该模型对随机抽取、未参与建模的15个样品的密度进行了预测,r2=0.977, 标准偏差：STDEV=0.006。     

水果坚实度的近红外光谱检测分析试验研究

应用傅里叶漫反射近红外光谱技术探讨了水果坚实度无损检测的方法。利用偏最小二乘法建立了坚实度与漫反射光谱的无损检测数学模型,同时对不同光谱预处理方法和不同建模波段范围对模型的预测性能进行了对比分析。结果表明：利用傅里叶变换光谱仪采集的原始光谱的平滑预处理对结果并没有太大影响;原始光谱在800～2 500 nm范围的模型得到了最好的预测结果：校正集样本的相关系数r为0.869,校正均方根误差RMSEC为3.88 N;预测集样本的相关系数r为0.840,预测均方根误差RMSEP为4.26 N。 通过本研究得出：应用近红外漫反射光谱检测水果坚实度是可行的,为今后快速无损评价水果成熟度提供了理论依据。     

近红外漫反射光谱法测定川产黄柏中小檗碱含量

提出了用近红外光谱技术快速测定川产中药黄柏中指标成分小檗碱含量的方法。对小檗碱含量在2.155%～8.245%范围的不同来源的黄柏,根据其在12 500～3 600 cm-1的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘算法(PLS)建立了校正模型,比较了光谱不同预处理方法对校正结果的影响 。当采用二阶导数处理方法时能最有效地提取光谱的信息,此时校正集相关系数(r2)为0.922 1,校正集标准偏差(SEC)为0.337,预测集标准偏差(SEP)为0.251 。该方法快速简便,适合于中药指标成分的快速分析。     

近红外光谱结合人工神经网络分析蔗汁的锤度和旋光度

应用中波近红外(NIR)光谱结合误差反传人工神经网络(BP-ANN)方法,建立蔗汁锤度、旋光度的定量分析模型。光谱范围为1 000～1 800 nm,采用2 mm光程透射方式获得蔗汁吸光度光谱。对蔗汁的吸光度光谱进行Savitzky-Golay求导和均值中心化处理,然后通过相关系数法结合样品特征吸收优化建模波长范围,再采用PLS降维获取主成分并输入BP-ANN建立校正模型,用验证样品对校正模型进行验证。结果显示,BP-ANN法建立的锤度和旋光度的预测相关系数(R2)分别为0.982,0.979,预测标准偏差(SEP)分别为0.159和0.137,均优于偏最小二乘(PLS)建模方法结果,可较好地用于蔗汁锤度、旋光度的快速测定。     

基于OSC-PLS算法对大麦蛋白质含量进行定量分析的研究

用色散扫描型仪器采集大麦样品的近红外光谱,扫描出的光谱携带了大量样品化学值信息,采用正交信号校正(OSC)预处理方法对这些原始光谱进行处理,剔除噪声等不相关因子以后建立偏最小二乘(PLS)近红外光谱分析模型(OSC-PLS),预测大麦蛋白质的含量,并与传统PLS建模方法进行对比。基于OSC-PLS算法的蛋白质含量近红外光谱分析模型的测定系数R2为0.901,检验集的化学值与模型预测值的相关系数r达到0.971 7,分析模型的预测标准偏差SD为0.545 0,相对标准偏差RSD为4.2%。结果表明,OSC-PLS回归方法能在较大程度上消除无关因素的影响,在简化模型的同时提高了模型的可解释性,能够建立准确的大麦蛋白质含量近红外预测模型,可代替经典分析方法,满足农产品快速分析的需要。     

可见/近红外光谱漫透射技术检测西瓜坚实度的研究

西瓜是一种广受世界各国消费者喜爱的水果,坚实度是西瓜的一个重要品质指标,文章利用可见/近红外漫透射光谱技术进行了西瓜坚实度(FM)的无损检测研究。采用偏最小二乘法(PLS)和主成分回归法(PCR)建立了FM与漫透射光谱的无损检测数学模型,对比分析了不同光谱预处理方法(原始光谱%T,一阶微分处理光谱D1(%T ),二阶微分处理光谱D2(%T )以及光谱的Savitsky-Golay法滤波)对模型预测性能的影响。根据模型相关系数(r)及预测平方根标准偏差(RMSEP)进行了不同模型的预测性能对比,结果表明：光谱经二阶微分处理并使用Savitsky-Golay法滤波后,采用PLS法可以得到最好的FM建模结果(r=0.974,RMSEP=0.589 N)。研究表明：应用可见/近红外漫透射光谱技术检测西瓜的坚实度是可行的,为今后快速无损评价大果形厚果皮类水果坚实度提供了理论依据。     

SG平滑和IBPLS联合优化水中油分析方法的研究

快速准确地检测水中矿物油的种类与含量对污染源及时排查和控制具有重要的意义,而红外光谱分析技术检测水中矿物油具有高效、快速、无污染的优势。为获得更加可靠的分析结果应用傅里叶变换衰减全反射红外光谱(FTIR-ATR)技术获取矿物油样品的光谱信息,采用SPXY法划分样本集。对偏最小二乘法(PLS)和迭代Bagging偏最小二乘法(IBPLS)这两种建立回归模型的方法进行对比分析,还比较了采用Savitzky-Golay(SG)平滑方法与迭代Bagging偏最小二乘法(IBPLS)相结合和单一采用迭代Bagging偏最小二乘法建立回归模型的区别。通过对预测回归曲线进行对比,得出通过SG平滑的预测效果明显优于未做的。而且采用SG平滑方法和IBPLS相结合的方法建立回归模型时,汽油模型参数RMSEP为0.001 125 g·mL-1,r为0.992 5;柴油模型参数RMSEP为0.001 384 g·mL-1 ,r为0.989 3。     

蜜瓜品质光谱检测中异常建模样品的综合评判

针对蜜瓜可溶性固形物含量透射光谱检测中,异常建模样品对模型精度的影响及多种可能来源,提出异常样品的综合评判方法。为防止漏判,分别针对不同来源,采用基于预测浓度残差、Chauvenet检验法及杠杆值与学生残差T检验准则对85个建模样品(偏最小二乘法建模)进行初步判别,共判别出9个疑似异常样品。为防止误判,对疑似样品逐一回收,考察其对建模与预测精度的影响。先后回收5个样品后,所建校正模型相关系数r为0.889,均方根校正偏差RMSEC为0.601°Brix,对35个未知样品的均方根预测偏差RMSEP为0.854°Brix,比未剔除异常样品前所建模型(r=0.797, RMSEC=0.849°Brix, RMSEP=1.19°Brix)精度明显提高,比剔除全部疑似异常样品所建模型(r=0.892, RMSEC=0.605°Brix, RMSEP=0.862°Brix)更稳定,预测精度更高。     

近红外光谱和电子鼻技术用于葡萄酒发酵过程中酒精度的定量分析

采用近红外光谱和电子鼻对葡萄酒的酒精发酵过程进行了动态采样检测,通过主成分回归和偏最小二乘回归对酒精度变化进行了监控和预测研究。分别建立了近红外光谱、电子鼻以及二者融合数据对酒精度定量分析的主成分回归和偏最小二乘回归模型。结果表明,近红外光谱数据和电子鼻数据的主成分回归和偏最小二乘回归模型的相关系数(r)均大于0.99,但校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)较大。近红外光谱和电子鼻数据融合后,模型质量得到提高,建立的偏最小二乘模型r为0.999 2,RMSEC和RMSEP分别降低为0.206%和0.205%(v/v),定量精度较高。近红外光谱和电子鼻均适用于红酒发酵过程中对酒精度的定量分析,且二者结合应用能提高定量精度。     

梨可溶性固形物含量的在线近红外光谱检测

应用近红外透射检测技术在线检测梨的可溶性固形物(SSC)。在实验台上以0.5 m·s-1的速度,300 W的光照强度,采用半透射方式检测梨的光谱。实验采用的梨样品为187个,其中147个样品为校正集,40个样品为预测集,应用偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PCR)建立梨可溶性固形物的在线预测模型。选取550～700 nm, 700～850 nm, 550～850 nm为建模波段范围,发现无论对于PLS还是PCR,都是550～850 nm波段的建模结果好。本实验还研究对比不同的光谱预处理方法(光谱平滑,一阶微分,二阶微分等)对预测模型性能的影响,其中5点S-G(Savitzky-Golay)光谱平滑能有效地提高光谱的信噪比,改善模型预测精度,而一阶微分、二阶微分对模型性能改善基本上没有影响;最好的预测模型相关系数r=0.948 8, 校正标准差RMSEC=0.236,预测标准差RMSEP=0.548。结果表明：PLS模型预测性能较好,梨可溶性固形物的在线检测具有可行性。     

基于小波压缩的马铃薯全粉还原糖近红外光谱检测研究

为探讨小波压缩算法结合近红外光谱技术在马铃薯全粉还原糖含量检测中的可行性,采用傅里叶变换近红外光谱仪采集了250份马铃薯全粉样品的近红外光谱。分别优化了消失矩、小波系数和主成分因子数,优化结果为10,100和20。基于db小波函数将1 501个马铃薯全粉的近红外光谱变量压缩成100个小波系数。分别以1 501个光谱变量和100个小波系数为变量分别建立了偏最小二乘(PLS)校正模型。以62个未参与建模的样品作为预测集,考察模型的预测能力。经比较,小波压缩结合PLS的校正模型预测结果最优,模型预测相关系数为0.98,预测均方根误差为0.181%。实验结果表明小波压缩算法结合近红外光谱技术有效地保留了有效光谱信息,实现了光谱数据降维,简化了马铃薯全粉还原糖PLS校正模型,提高了模型的预测能力。     

黄酒糖度预测的可见-近红外光谱方法研究

提出了用可见近红外光谱结合不同化学计量学方法预测黄酒糖度的新方法。用240个黄酒样本建模,60个样本进行预测。通过对光谱数据进行平滑、变量标准化及一阶导数等预处理,建立并比较了偏最小二乘法,小波变换与偏最小二乘法相结合,主成分分析与人工神经网络相结合以及主成分分析与最小二乘支持向量机相结合四种不同建模方法的预测精度,以相关系数r、预测标准差、偏差等为评判标准,得到黄酒糖度预测的最优模型为最小二乘支持向量机模型。该模型对黄酒糖度预测的相关系数为0.962、预测标准差为0.021、偏差为-0.001,获得了理想的预测精度。结果表明应用可见近红外光谱对黄酒糖度进行预测是可行的,且最小二乘支持向量机模型能得到最优的预测结果。     

拉曼光谱结合偏最小二乘的甲醇汽油甲醇含量快速定量分析方法研究

甲醇汽油是一种用以替代传统汽油的新型燃料,其品质受到甲醇含量的严重影响。因此,甲醇汽油中甲醇含量的快速分析对其品质把控具有深远意义。基于拉曼光谱（Raman）结合偏最小二乘（PLS）建立了一种甲醇汽油中甲醇含量快速定量分析方法。采用激光拉曼光谱仪对49组甲醇汽油样品的Raman光谱进行采集,并进行光谱解析。比较了五种光谱预处理方法对甲醇汽油原始Raman光谱的预处理效果,并采用变量重要性投影（VIP）对小波变换（WT）预处理后的甲醇汽油Raman光谱数据进行了特征变量提取。其次,采用五折交叉验证（5-flod cross-validation (CV)）对PLS校正模型的潜变量数目（LVs）及VIP阈值进行优化。在最优输入变量和模型参数下,分别构建了基于不同输入变量的PLS模型。研究表明,相较于原始光谱-偏最小二乘模型（RAW-PLS）和小波变换-偏最小二乘模型（WT-PLS）,变量重要性投影-偏最小二乘模型（VIP-PLS）可以获得更好的分析性能,其预测集决定系数（R2_p）为0.960 4,均方根误差（RMSEP）为0.0341。因此,Raman光谱结合PLS是一种快速准确的甲醇汽油中甲醇含量分析方法。     

基于光谱技术的芒果糖度酸度无损检测方法研究

提出了一种用近红外光谱技术结合遗传算法和人工神经网络模型的芒果糖度酸度快速无损检测的新方法。首先用偏最小二乘法计算芒果糖度酸度光谱数据的主成分得分值,以此获取芒果的近红外指纹图谱,再结合遗传算法优化人工神经网络技术(GA-BP)进行检测。PLS分析表明,主因子选取18时对糖度具有较好的聚类作用,而主因子数17个时对酸度的聚类效果好。选取最佳主因子作为芒果糖度酸度的神经网络的输入,建立三层GA-BP人工神经网络模型。用135个芒果样本的糖度酸度用来建立遗传算法优化神经网络的芒果糖度酸度检测模型,对未知的45个芒果样本进行糖度酸度的预测。结果表明,提出的遗传算法和人工神经网络模型相结合的光谱分析方法具有很好的预测能力,为芒果糖度酸度检测方法提供了一种新方法。     

近红外光谱技术用于复杂植物样品中无机离子测定的新方法

植物样品中的无机离子以一定形式与具有近红外吸收的有机基团结合, 因而可以借助近红外光谱技术测定其含量。对烟草样品近红外光谱数据及其小波变换处理后的小波系数,采用偏最小二乘法预测其中钾离子的含量,建立了小波变换与近红外光谱技术结合用于复杂植物样品中无机离子测定的新方法。结果表明：近红外光谱数据压缩为原始大小的3.3%,基本上没有光谱信息的丢失; 基于小波系数的模型优于传统的全谱模型,对于无机离子的测定可以取得较为准确的预测结果。     

光谱预处理对LIBS检测脐橙中Cu的偏最小二乘定量模型影响

应用激光诱导击穿光谱(LIBS)对脐橙中Cu元素进行快速检测,并结合偏最小二乘法(PLS)进行定量分析,探索光谱数据预处理方法对模型检测精度的影响。针对实验室污染处理后的52个赣南脐橙样品的光谱数据,进行不同数据平滑、均值中心化和标准正态变量变换三种预处理方法。然后选择包含Cu特征谱线的319~338 nm波段进行PLS建模,对比分析了模型的主要评价指标回归系数(r)、交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)。采用13点平滑、均值中心化的PLS模型3个指标分别达到了0.992 8,3.43和3.4,模型的平均预测相对误差仅为5.55%,即采用该前处理方法模型的校准质量和预测效果都最好。选择合适的数据前处理方法能有效提高LIBS检测果蔬产品PLS定量模型的预测精度,为果蔬产品LIBS快速精准检测提供了新方法。     

杉木综纤维素和木质素的近红外光谱法测定

用近红外光谱法对杉木中综纤维素和木质素含量进行了快速测定。用常规湿化学方法测定了48个杉木木材样品的综纤维素和木质素,用近红外光谱仪采集相应的光谱,进行二阶微分处理和平滑预处理后,用偏最小二乘法和完全交互验证方式建立相应预测模型。综纤维素校正模型和预测模型的相关系数分别为0.96和0.93;预测标准误差分别为0.39和0.50;木质素校正模型和预测模型的相关系数分别为0.99和0.90;预测标准误差分别为0.10和0.28。结果表明,近红外光谱法可以快速分析木材中综纤维素和木质素含量。     

杂交稻种宜香725纯度的可见-近红外反射光谱鉴定

提出了一种基于可见-近红外光谱技术快速、无损鉴定杂交稻种纯度的新方法.以FieldSpec(R)3地物光谱仪采集纯度在90%～99%范围内的杂交稻种(宜香725)光谱数据90份,随机分成校正集(75份)和检验集(15份).根据其在380～2 400 nm的反射光谱,以偏最小二乘算法(PLS)建立了回归模型,并比较了不同光谱预处理方法对模型的影响.分析表明采用一阶导数结合标准归一化处理能最有效地提取光谱信息,此时PLS模型校正集决定系数与检验集决定系数分别为0.988 4与0.922 7,校正标准误差(SEC)与预测标准误差(SEP)分别为0.002 5与0.006 6.将经一阶导数结合标准归一化处理后的光谱进行PCA降维,以前20个主成份(含原始光谱86.09%的特征信息)为输入变量,建立杂交稻种纯度鉴定的BP-ANN模型.分析表明BP-ANN模型校正集决定系数与检验集决定系数分别为0.995 2与0.936 9,SEC与SEP分别为0.001 7与0.006 1,具有比PLS模型更高的精度.结果表明以可见-近红外技术进行杂交稻种纯度的快速、无损鉴定是可行的,且PCA结合BP-ANN是一种优选方法.     

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.     

燕麦干草品质的近红外光谱定量分析

应用近红外漫反射光谱（NIRS）分析技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),建立了适合不同品种类型和不同生长发育时期的NIRS测定燕麦全株干草的粗蛋白（Crude Protein,CP）、秸秆中性洗涤纤维(Neutral Detergent Fiber,NDF)和酸性洗涤纤维(Acid Detergent Fiber,ADF)含量的稳定校正模型。结果表明,采用二阶导数（2st Deriv）+平滑处理（Norris）、多元散射校正（MSC）+二阶导数（2st Deriv）+平滑处理（Norris）、多元散射校正（MSC）,分析谱区为9 668～4 518,9 550～5 543,8 943～4 042 cm-1建立粗蛋白、中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维的校正模型,其校正和预测效果最佳。其中CP与NDF的建标决定系数（r2_cal）和交叉检验的决定系数（R2_cv）均在0.95以上,各项误差均小于3%,RPD值均大于3,逼近了化学分析的精确度,具有较好的预测效果。ADF的建模效果较CP与NDF差,其建标决定系数和交叉检验决定系数分别为0.912 0,0.855 3,建标误差（RMSEC）和检验误差（RMSECV）分别为2.33%,2.62%,接近了化学分析的精确度,且RPD值大于2.5,说明所建的ADF模型也可用于近红外预测。