SVM回归法在近红外光谱定量分析中的应用研究

研究了基于统计学习理论的支持向量机（SVM）回归法在近红外光谱定量分析中的应用。以66个小麦样品为实验材料,由33个小麦样品作为校正样品,采用4种不同核函数方法对小麦样品蛋白质含量与小麦样品近红外光谱进行SVM回归建模。以所建4种不同SVM回归模型对33个小麦预测样品的蛋白质含量进行了预测;不同回归模型的预测结果与凯氏定氮法确定的蛋白质含量的标准化学值间的相关系数均在0．97以上,平均绝对误差小于0．32。为了考察SVM回归校正模型的预测效果,同所建PLS回归模型的预测结果进行了比较,表明所建预测小麦样品蛋白质含量的SVM回归模型亦可通过近红外光谱进行实际样品的定量分析,且有较好的分析效果。     

有监督主成分回归法在近红外光谱定量分析中的应用研究

介绍了运用有监督主成分回归法建立近红外光谱定量分析模型的原理和方法.利用该方法先进行近红外光谱定量分析建模的波长信息选择,达到降低光谱数据维数的目的,然后建立数学模型,并用其分析预测集样品.文中以66个小麦样品为实验材料,随机选择其中40个样品建立小麦样品中蛋白质含量的近红外光谱定量分析模型,首先优选出4个波长点:4 632,4 636,5 994,5 997 cm-1,利用这4个波长点处光谱信息建立主成分回归模型预测26个样品的蛋白质含量,其结果与凯氏定氮法分析结果的相关系数为0.991,平均相对误差为1.5%.该方法从大量光谱数据中筛选出最重要的部分波长信息,实现了"少而精"的波长点选择,对建立抗共线性信息干扰的光谱定量分析模型,同时对指导专用近红外分析仪器设计中波长点的选择等方面都有一定的意义.     

岭回归在近红外光谱定量分析及最优波长选择中的应用研究

以66个小麦样品为试验材料,研究岭回归方法在近红外光谱定量分析中的应用。用44个小麦样品的近红外光谱数据建立测定蛋白质含量的近红外-岭回归模型,预测其余22个小麦样品的蛋白质含量。预测结果与凯氏定氮法分析结果(化学分析值)的平均相对误差为1.518%,与偏最小二乘法(PLS)预测结果进行比较,显示岭回归方法可用于近红外光谱定量分析;进一步,为了减少无关信息对定量分析模型预测能力的干扰,一种有效的方法就是进行波长信息的选择。从1297个波长点中优选出4个波长点,利用这4个波长点处的光谱信息建立近红外-岭回归模型预测22个样品的蛋白质含量,预测结果与凯氏定氮法分析结果之间的平均相对误差为1.37%,相关系数达到0.9817。结果表明岭回归方法从大量光谱信息中筛选出了最重要的波长信息、不仅简化了模型,有效的减少了光谱信息共线性的干扰,而且对特定分析选择出适用的波长对指导设计专用近红外定量分析仪器亦有实际意义。     

MAXR回归法在近红外光谱定量分析及最优波长选择中的应用研究

介绍了运用MAXR回归法建立傅里叶变换近红外光谱定量分析模型的原理和方法。以此方法,由Madab语言设计程序,进行近红外光谱定量分析建模的波长信息选择。并以小麦样品为实验材料,建立了蛋白质含量的近红外光谱定量分析模型,其中优选出2个和3个波长点处光谱信息建立的多元回归模型的预测结果与凯氏定氮法分析结果相关系数分别为0．9771和0．9765,标准差分别为0．335和0．340。MAXR回归法在进行波长信息,选择时可建立分别包含1,2,…,k个波长点信息的最优回归模型,且计算量适中,因此是一种实用的选择“最优”波长信息的回归方法。该方法不仅可少而精选择波长信息,建立抗共线性信息干扰的光谱定量分析模型,而且对于特定样品、特定待分析组分,选择最优波长信息建模分析的工作,可指导专用近红外分析仪器的设计。     

PLS-GRNN法近红外光谱多组分定量分析研究

研究了偏最小二乘(partial least squares,PLS)与广义回归神经网络(generalized regression neural networks,GRNN)联用在近红外光谱多组分定量分析中的应用.以饲料样品为实验材料,采用PLS-GRNN法建立了饲料中水溶性氯化物、粗纤维、脂肪三项组分含量近红外光谱定量分析模型.马氏距离法剔除强影响点和奇异点,用PLS法将原始数据压缩为主成分,取8个主成分吸收峰与4个原始图谱特征峰值输入GRNN网络,网络光滑因子σi为0.1.PLS-GRNN模型对样品3个组分含量的预测决定系数(r2)分别为:0.984 0,0.987 0,0.983 0;样品平行扫描光谱预测值的标准偏差分别为:0.003 26,0.065 5,0.031 4.结果表明所建PLS-GRNN模型通过近红外光谱能够准确预测饲料中水溶性氯化物、粗纤维、脂肪三项组分含量,为近红外光谱进行多组分定量分析提供了新思路,同时为解决近红外快速检测技术在预测组分含量较低的样品时误差相对较大的问题提供了可靠的方法.     

近红外光谱波段优化选择在驴奶成分分析中的应用

近年来,驴奶引起了越来越多研究者的注意.与牛奶相比,驴奶的营养成分更接近母乳,且有着许多独特的优势.由于驴奶与牛奶成分差别较大,适用于牛奶的模型无法直接应用于驴奶的成分分析中.但目前还未见将近红外光谱分析技术应用到驴奶成分分析中的研究报道.文章采用傅里叶变换近红外光谱法,快速测定了新疆疆岳驴奶中脂肪、蛋白质、能量和灰分的含量.其含量分布范围分别为:1.15%～2.54%,0.34%～2.67%,355.87～565.17 cal·kg-1,0.28%～0.57%.光谱扫描区为3 899.6～12 493.4 cm-1,扫描间隔1 cm-1.采用PLS回归算法对光谱信息阵X提取主成分时附加约束,使X的主成分与待分析组分Y相关.并利用优化波段和不同预处理方法优化组合,建立了PLS回归预测模型,并与PLS全谱区建模预测进行了比较.结果表明波段优化组合建模分析效果整体优于全谱区建模结果,驴奶样品中脂肪、蛋白质、能量和灰分的近红外光谱定量分析模型预测值与化学分析实测值在水平α=0.05下显著相关,其含量分析模型的校验集(RMSEP)值分别为0.18,0.117,23.5,0.040 6,表明预测值有较好的精度.结果表明建立近红外光谱定量分析模型用于驴奶样品成分分析是可行的,波段优化选择与全谱建模分析效果比较表明,建立定量分析模型对波段优化组合选择是必要的,当模型中包含了与组分无关的信息时,对模型定量分析将起干扰的作用,会影响模型的分析效果.因此进行谱段信息选择建立相应组分分析模型是数据预处理的有效环节.样品各组分标准值的测定结果的准确度和精确度都影响近红外定量分析的准确度.以近红外光谱法进行定量建模分析时,扩大组分含量的分布范围,提高标准数据的分析精度和准确度都是很必要的.     

近红外光谱温度修正定量分析模型的研究

以小麦粉末样品为实验材料,研究了环境温度对近红外光谱定量分析结果的影响。将环境温度作为外部变量,使用不同温度下的45个样品建立了测定小麦蛋白质含量的温度修正模型,预测不同温度下的小麦样品的蛋白质含量,结果同以22℃恒温下45个样品建立的模型进行了比较。分析结果表明：温度修正模型的预测标准差(SEP)平均为0．333,而恒温模型(22℃)的预测标准差随着环境温度与建模时温度差的增大而增大,当环境温度4℃时,SEP=0．6016。温度修正模型可以有效的提高近红外光谱定量分析精度。     

新鲜苹果汁可溶性固形物含量的傅里叶变换近红外光谱检测

用傅里叶变换近红外(FTNIR)光谱透射方式对新鲜苹果汁溶性固形物含量(SSC)进行了快速定量分析.实验共测定了60个果汁样品的SSC,并采集了样品的近红外光谱数据.42个样品用来建模,剩下的18个用来验证模型的性能.对实验室测得的SSC与FTNIR光谱数据进行相关性分析,以TQ 6.2.1定量分析软件中集成的主成分回归法(PCR)和偏最小二乘回归法(PLS)建立了检测模型.该研究对比了不同光谱范围内建立的检测模型的性能.根据预测平方根误差(RMSEP)和相关系数(r2)进行不同模型的预测性能,最好的新鲜苹果汁SSC预测模型的RMSEP=0.603°Brix,r2=0.997.结果表明FT-NIR可以作为一种可靠、准确、快速的无损检测方法来评价新鲜果汁的可溶性固形物含量.     

近红外光谱定量分析技术在枇杷可溶性固形物无损检测中的应用

应用近红外漫反射光谱定量分析技术对两个产地三个品种枇杷的可溶性固形物进行无损检测试验研究.通过分析,发现在波长1 400～1 500 nm和1 900～2 000 nm两段范围,样品的可溶性固形物与光谱吸光度之间的相关系数较高;用偏最小二乘回归PLSR、逐步多元线性回归SMLR和主成分回归PCR三种方法分别建立这两个波段和全波段范围的模型,全波段的PLSR模型的效果较优.研究发现一阶和二阶微分光谱建立的模型均不如原始光谱建立的模型效果好.最终建立三个品种枇杷样品的原始光谱在全波段范围经17点平滑后的PLSR模型,模型的校正集和预测集的相关系数分别为0.96和0.95.研究表明近红外光谱检测技术可用于枇杷可溶性固形物含量的定量分析.     

秸秆热值近红外光谱模型的外部验证结果间的统计比较分析

从全国24个省(市)收集到222个秸秆样品,包括172个稻秸样品和50个麦秸样品.采用近红外光谱技术,结合主成分回归、偏最小二乘回归和改进的偏最小二乘回归建立了秸秆热值的定量分析校正模型.近红外光谱模型的建立与优化过程中使用了不同的散射校正方法和光谱导数处理来帮助改善模型精度.对得到的54个模型采用统计学的方法分析外部验证的结果,通过比较外部验证的系统偏差(Bias)和Bias校正的预测标准差(SEP(C)),考察了不同光谱预处理和回归方法对秸秆热值的近红外模型预测性能的影响.结果表明:近红外光谱技术能够快速、准确地分析秸秆的热值,模型的SEP(C)在134～178 J·g-1之间;对外部验证结果的统计分析,能够有效地选择较好的建模方法,确定较优模型.     

潜变量机器学习方法在咖啡NIR定量分析中的应用

采用近红外（NIR）光谱快检技术实现对咖啡蛋白质的定量检测,研究支持向量机（SVM）和极限学习机（ELM）等机器学习方法在建模分析中的实用性。结合潜变量分析技术,建立潜变量SVM（LV-SVM）模型和潜变量ELM（LV-ELM）模型,通过调试潜变量个数和机器学习关键参数的联合优选,实现数据降维和机器学习关键参数的同过程优化。运用定标-验证-测试机制,利用定标集样本建立咖啡蛋白质的NIR分析模型,随参数变动形成三维随动优选结构的建模预测结果,结合验证集样本对模型进行联合优选,然后将优化模型应用于测试集样本进行模型评价。LV-SVM建模优选的验证集预测均方根误差为6.797,对应的测试集预测均方根误差为8.384。LV-ELM建模优选的验证集预测均方根误差为6.118,对应的测试集预测均方根误差为7.837。与常规偏最小二乘（PLS）方法相比较,LV-SVM和LV-ELM方法均取得更好的预测结果,验证了潜变量机器学习方法在近红外定量分析中的应用优势,该方法有望应用于不同类型的咖啡各成分含量检测。     

局部建模方法用于烟草样品的近红外光谱定量分析

采用近红外光谱在主成分空间的距离作为样本相似性的判据,建立了一种用于近红外光谱定量分析的局部建模方法。该方法首先对校正集的光谱进行主成分分析(PCA),然后基于主成分空间中预测样本与校正集样本的距离选择校正子集并建立局部偏最小二乘(PLS)回归模型。对欧氏距离和马氏距离的比较表明,欧氏距离可以更好地表达样本之间的相似性。将所建立的方法用于烟草样品中氯和尼古丁含量的测定,结果表明局部建模方法比常用的全局建模方法具有更好的预测准确性,特别是在低含量成分的预测中具有明显优势。     

小麦PLS近红外定量分析中温度修正的研究

以45个小麦籽粒为实验样品,研究样品温度对小麦PLS近红外定量分析的影响,并提出引入温度修正量对样品光谱进行修正的方法.采用PLS算法将光谱受温度影响部分剔除后,得到不受温度影响的光谱,再进行模型建立与样品分析.实验结果表明:引入温度修正可以有效的消除温度对模型预测结果的影响,从而提高模型的稳定性及应用范围.     

利用近红外光谱快速检测牛奶中三聚氰胺的可行性研究

采集了22个合格液态牛奶样品,并制备了50个掺入不同含量三聚氰胺(0.1～1 500 mg·kg-1)的牛奶样品,应用近红外光谱仪扫描其透射光谱,研究利用近红外光谱快速检测牛奶中三聚氰胺的可行性.采用偏最小二乘法建立近红外光谱与牛奶中三聚氰胺含量之间的定量模型,结果表明近红外光谱受检测限的限制,难以准确预测牛奶中掺入的三聚氰胺的含量.而应用近红外光谱,结合判别偏最小二乘法建立定性模型,则可以实现对合格牛奶及掺入三聚氰胺的牛奶的定性鉴别,正确识别率达100%.因此,基于近红外光谱的检测方法可以初步判断牛奶中是否含有三聚氰胺,作为高效液相色谱法的补充,为定量检测做初步的筛查,可大大提高检测效率.     

近红外透射和紫外吸光度法检测水质化学需氧量的研究

化学需氧量(COD)是表征水体中有机物污染程度的一个综合性指标.基于光电检测技术发展起来的红外透射法和紫外吸光度法相较于传统湿化学法有着精度高,速度快,非接触,无二次污染等优点.以邻苯二甲酸氢钾配置的标准液为实验对象,分别采用近红外透射法和紫外吸光法采集标准液的近红外光谱和紫光吸光度光谱,对光谱进行不同的预处理后运用偏...     

利用近红外光谱技术预测粗皮桉木材弹性模量

采用近红外光谱分析技术,对粗皮桉木材弹性模量进行了快速预测研究.使用快速傅里叶变换(FFT)分析法和常规力学测试方法测定了粗皮桉木材无疵小试样的弹性模量,并用近红外光谱仪采集试样径切面和弦切面的近红外漫反射光谱,对原始光谱进行二阶导数预处理,并选择410～2 480 nm光谱段建立回归模型.以2/3的试样作为校正集建立弹性模量的偏最小二乘法校正模型,以1/3/的试样作为预测集对模型进行验证.结果表明,粗皮桉木材的弹性模量与近红外光谱之间有较好的相关性,纵向弹性模量和抗弯弹性模量的预测模型的相关系数分别为0.93和0.81,相对分析误差分别为2.70和1.71.利用近红外光谱分析方法可以实现对粗皮桉木材无疵小试样弹性模量的快速预测.