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。     

多种群精英共享遗传算法在异常光谱识别中的应用

提出了一种基于多种群精英共享遗传算法的异常光谱识别方法.该方法应用于红外光谱数据的分析,并在删除异常光谱样本后使用偏最小二乘方法进行建模.与使用蒙特卡洛交叉验证、留一交叉检验、马氏距离以及传统遗传算法进行异常光谱识别的方法相比,所提方法将水分预测模型的预测误差平方和(PRESS)分别降低了72.4%,39.5%,39.5%和14.5%;将脂肪含量的预测模型的PRESS值分别降低了86.2,75.9%,84.9%和19.9%;将蛋白质含量的预测模型的PRESS值分别降低了56.5%,35.7%,35.7%和18.2%.实验表明,所提方法不仅能适应不同成分光谱数据的异常识别,而且删除异常光谱数据后所建立的模型具有较高的预测能力和较好的稳健性.     

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。     

KF光谱优选的木材抗弯强度预测方法

木材抗弯强度是评价木材力学性质的重要指标,其快速准确预测具有工程应用价值和科学意义。重点研究了使用近红外光谱分析光谱特征优选的卡尔曼滤波(KF)方法进行PLS建模,完成木材抗弯强度的预测。试验用126个蒙古栎无疵试样,依据国家标准《木材物理力学性质试验方法》测量抗弯强度得到力学真值;在900～1 700 nm波段进行近红外光谱采集,一阶导数与S-G卷积结合进行光谱预处理;然后,将光谱及抗弯力学样本视为动态系统,光谱冗余波长视为噪声信号,通过KF迭代得到系数矩阵和标准方差,并运用二者比值实现特征优选;最后建立蒙古栎的偏最小二乘(PLS)抗弯强度近红外模型。结果表明,经过KF优选后,光谱变量数由117减小到18个,预测模型的相关系数ｒ=0.81、预测误差均方根RMSEP=6.59;为了进一步验证方法有效性,与无信息变量消除法(UVE)、连续投影方法(SPA)特征选择方法进行了对比,KF特征优选后的预测相关系数r分别提高了0.05和0.16,预测误差均方根RMSEP降低了2.33和7.66,采用KF特征选择建立的模型预测结果最佳。KF作为特征方法可有效选择近红外光谱特征波长,降低模型维度,提高模型的适用性与准确性。     

中红外光谱对甲醇汽油甲醇含量检测研究

甲醇汽油是一种清洁能源,甲醇汽油中甲醇的含量决定了汽油的性能。通过中红外光谱对甲醇汽油中甲醇含量进行定量检测和分析。首先,对采集的甲醇汽油原始中红外光谱进行平滑处理（smoothing）、多元散射校正（MSC）、基线校正（baseline）、归一化（normalization）等预处理,再建立PLS模型,对比选择最佳预处理方法,结果表明：在多元散射校正（MSC）处理后建立的PLS模型效果最好,模型的预测集相关系数r为0.918,预测均方根误差RMSEP为2.107。为进一步简化模型,提高预测精度,采用无信息变量消除(uninformative variable elimination, UVE)方法对波长进行筛选,将UVE波段筛选之后的作为模型的输入变量,采用偏最小二乘法（partial least squares, PLS）、主成分回归(principal components regression, PCR)和最小二乘支持向量机（least square support vector machine, LSSVM）三种方法分别建立甲醇汽油中甲醇含量的定量预测模型,并比较不同模型的预测效果和结果。结果表明,使用无信息变量消除可以较好提高数据的运算速度,其中,UVE-PLS模型建模效果最好,r和RMSEP分别为0.923和2.075。该实验表明中红外光谱检测甲醇汽油中甲醇含量是可行的并可以得到较好的效果;UVE是一种对甲醇汽油的中红外光谱非常有效的波段筛选方法,该模型的建立对石油化工领域具有较为重要的意义。     

基于高光谱成像技术的油菜叶片SPAD值检测

以油菜叶片为研究对象,利用高光谱成像技术,成功建立了叶绿素相对值SPAD值的预测模型。共采集了160个油菜叶片样本在380～1030 nm范围内的高光谱图像。选择500～900 nm之间的平均光谱作为油菜叶片样本的光谱。利用蒙特卡罗最小二乘法(monte carlo partial least squares, MC-PLS)剔除了13个异常样本,基于剩余的147个样本光谱数据与SPAD测量值进行分析,采用了不同的方法建立了多种预测模型,包括：全光谱的偏最小二乘法(partial least squares, PLS)模型,连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)选择特征波长的PLS预测模型,“红边”位置(λ_red)的简单经验估测模型,三种植被指数R₇₁₀/R₇₆₀,(R₇₅₀-R₇₀₅)/(R₇₅₀-R₇₀₅)和R₈₆₀/(R₅₅₀*R₇₀₈)分别建立的简单经验估测模型,以及基于这三种植被指数的PLS预测模型。建模结果显示,全光谱的PLS模型预测效果最为精确,其预测相关系数r_p为0.833 9,预测均方根误差RMSEP为1.52。而使用SPA算法选出的8个特征波长所建立的PLS模型其预测结果可达到与全光谱的PLS模型非常接近的水平,而且在保证一定精度的条件下减少了大量运算,节省了运算时间,大幅提高了建模的速度。而基于红边位置和选择的三种植被指数而建立的简单经验估计模型其预测结果虽与基于全光谱的PLS预测模型有一定差距,但模型简单、运算量小,适合用于对精度要求不高的场合,对后续的便携仪器设备开发有一定的指导作用。     

激光诱导击穿光谱联合UVE变量优选检测大豆油中的铬含量

利用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对大豆油中的重金属Cr进行检测研究。以松木木片对重金属Cr进行富集,采用AvaSpec双通道高精度光谱仪在206.28~481.77 nm波段范围内采集松木木片样本的LIBS光谱,利用无信息变量消除(UVE)方法筛选与重金属Cr相关的波长变量,应用偏最小二乘(PLS)回归建立大豆油中重金属Cr的定标模型,并与单变量及全波段PLS定标模型进行比较。结果表明,相比单变量及全波段PLS定标模型,UVE-PLS定标模型的性能更优,其相关系数、校正均方根误差、交互验证均方根误差及预测均方根误差分别为0.990,0.045,0.050及0.054 mg·g-1。经UVE变量筛选后,UVE-PLS定标模型所用的波长变量数仅为全波段PLS的2%。由此可见,UVE是一种有效的波长变量筛选方法,能有效筛选出与重金属Cr相关的波长变量。     

近红外光谱法分析油页岩含油率中异常样品识别和剔除方法的研究

研究了漫反射近红外(NIR)光谱法分析油页岩含油率过程中异常样品的识别和剔除方法。在近红外光谱定量分析中,环境变化和操作失误等都会产生异常样品,异常样品的存在会导致模型的预测能力下降,因此异常样品的剔除是建模过程中的关键步骤。分别采用主成分分析—马氏距离(PCA-MD)法和半数重采样(RHM)法识别油页岩光谱数据中的异常样品,通过剔除异常样品后所建的偏最小二乘(PLS)分析模型的性能来评价PCA-MD与RHM方法对异常样品的识别能力。实验中考察了不同MD阈值和RHM置信度对异常样品剔除结果的影响,比较了单独和同时应用PCA-MD及RHM法识别并剔除异常样品后所得PLS模型的预测能力。结果表明：与所有样品参与建模时预测偏差均方根(RMSEP)相比,采用PCA-MD法时阈值取平均值与标准偏差之和时RMSEP降低了48.3%;采用RHM法时置信度取85%时RMSEP降低了27.5%;同时采用PCA-MD法和RHM法时RMSEP降低了44.8%,研究内容有效地提高了分析模型的预测能力。     

基于高光谱成像技术的三文鱼肉水分含量的可视化研究

提出了一种利用高光谱成像技术检测三文鱼水分含量并实现其可视化的新方法。采集不同水分含量的共100个鱼肉样本的高光谱图像,并提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。75个样本用于建模集,采用连续投影算法对原始光谱提取特征波长,利用提取的特征波长替代原始光谱,采用PLS建立预测模型,对25个预测集样本的水分含量进行预测,预测决定系数(R2)为0.904,预测均方根误差(RMSEP)为1.169%,获得了满意的预测精度。最后,用所建模型对预测集图像上每个像素点的水分含量进行预测,利用Matlab语言编程,三文鱼肉表面不同部位的水分分布采用不同颜色表示,进而实现三文鱼肉水分含量的可视化。结果表明,高光谱成像技术与化学计量学结合可以准确预测鱼肉的水分含量,与图像处理方法结合可以实现预测时间的可视化,能形象、直观地展示出鱼肉的水分含量分布情况,为实现水产品加工的自动化奠定了基础。     

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。     

基于衰减全反射-傅里叶变换红外光谱技术的气溶胶中水溶性无机离子定量分析方法研究

利用衰减全反射-傅里叶变换红外(ATR-FTIR)光谱技术探讨了气溶胶颗粒物中SO2-₄,NO-₃,NH+₄三种水溶性无机离子的快速无损测量方法。利用IC法测量三种无机离子含量的对照值,结合偏最小二乘(PLS)法建立了三种无机离子的定量分析模型,并对模型进行了评价;利用马氏距离判别法对异常值进行了判别与剔除,并探讨了不同光谱预处理方法和不同光谱范围对建模结果的影响,确定了最佳建模参数。结果表明剔除异常值之后经二阶微分处理的模型预测性能较好,SO2-₄在1 220～900 cm-1光谱范围内预测性能较好,NO-₃在1 521～900 cm-1光谱范围内预测性能较好,NH+₄在1 521～1 220 cm-1光谱范围内预测性能较好,预测均方根误差分别为1.736 7,1.023 9和1.482 3。所建立的模型为实现对大批量气溶胶样品中三种无机离子的实时快速定量分析建立了基础。     

特征变量优选在苹果可溶性固形物近红外便携式检测中的应用

为实现苹果可溶性固形物(SSC)的便携式快速检测,利用环形光纤探头和微型光谱仪搭建便携式苹果可溶性固形物光谱采集系统,结合无信息变量消除(UVE)、遗传算法(GA)、竞争性自适应加权(CARS)算法筛选基于偏最小二乘(PLS)的苹果可溶性固形物的近红外光谱特征波长。另外,采用反向区间最小二乘支持向量机(BiLS-SVM)和GA算法优选基于LS-SVM的特征波长变量,分别建立所选特征波长和全波段的PLS模型和LS-SVM模型。试验结果表明,经过GA-CARS算法从全波段1 512个波长中筛选出的50个特征波长建立的PLS模型效果最好,其预测相关系数和预测均方根误差分别为0.962和0.403°Brix。利用该检测装置结合GA-CARS筛选的特征波长,可有效简化苹果可溶性固形物近红外便携式检测模型并提高模型的预测精度,为进一步构建便携式苹果可溶性固形物检测设备奠定了基础。     

基于波长选择的纸页厚度太赫兹时域光谱检测新方法

光谱数据的波长选择是太赫兹光谱定量分析的关键。以纸页厚度检测为例,提出了一种基于波长选择的纸页厚度太赫兹相位谱检测新方法。首先采用离散离子群算法进行太赫兹相位信号优选,并应用偏最小二乘法建立纸页厚度定量模型,以模型的预测均方根误差作为太赫兹相位信号优选的评价标准,选择出预测效果最优的太赫兹相位信号,进行纸页厚度预测。最后将本文方法的预测结果与采用全谱和单频相位信号的预测结果进行比较,结果表明,提出的方法预测结果最好。     

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。     

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。