卷积神经网络用于近红外光谱古筝面板木材分级

目前,我国乐器制作行业在古筝面板用木材等级的筛选上主要依赖于技师主观评判,但此法缺少科学理论的依据,效率低,客观性及出材率的提高等方面受到限制,无法满足乐器市场的大量需求。实现古筝面板用木材快速、智能化的分级工作是一个急需解决的课题。近红外光谱非常适用于测量含氢的有机物质。古筝面板木材主要化学成分的化学键均由含氢基团组成,不同等级板材的化学成分存在差异,这些差异反映在近红外光谱中,为判断木材等级提供了可能。同时卷积神经网络对非线性数据具有较强的特征提取能力,所以提出一种应用卷积神经网络模型对光谱数据进行分析的方法,进而判别木材的等级。应用了Savitzky Golay一阶、二阶微分两种预处理方法和核主成分分析、连续投影算法两种数据压缩方法,通过所设计的卷积神经网络模型以样本识别准确率和模型构建过程中的损失值作为判定指标选出最佳预处理和数据压缩方法。为了提高模型提取分析光谱数据的能力和避免过拟合现象,应用了多通道卷积核、批量归一化和early stopping策略,将通过两层卷积层提取的特征信息送入全连接层,从而充分提取剩余信息,通过Softmax函数获得板材的最终预测等级,从而确定了最终模型。最终Savitzky Golay一阶微分和核主成分分析为最佳数据处理方法,同时得出用于区分不同等级的古筝面板用木材的主要关键谱带,分别为1 163~1 243, 1 346~1 375和1 525~1 584 nm。将该模型应用于测试集样本,古筝面板用木材的等级识别准确率为95.5%。实验结果表明所提出的方法可以高效地处理光谱数据,有效识别区分不同等级的古筝面板用木材的关键特征,从而为广阔的乐器市场提供一定的技术支持。     

应用可见-近红外光谱技术进行白醋品牌和pH值的快速检测

提出了一种基于可见-近红外透射光谱技术快速判别白醋品牌和测定pH值的方法。应用可见-近红外透射光谱获取不同品牌白醋的透射光谱曲线,并对获得的原始光谱数据进行平滑、变量标准化以及一阶导数等预处理,然后利用主成分分析对原始光谱数据进行聚类分析,根据主成分的累计贡献率选取主成分数,并将所选取的主成分作为三层BP神经网络的输入。通过定标集样本对BP神经网络进行训练,得到三层优化神经网络结构：5输入层节点,6隐含层节点和2输出层节点,各层传递函数均采用Sigmoid函数。利用该模型对预测集样本进行预测。实验结果表明在阈值设定为±0.1的情况下该模型对预测集样本品牌鉴别准确率达到了100%,pH预测值与实际测量值偏差小于5%,得到了理想的结果。所以利用可见-近红外光谱技术结合主成分分析和神经网络算法能够快速准确的判定白醋品牌和pH值。     

可见-近红外光谱用于鉴别山羊绒与细支绵羊毛的研究

近红外光谱作为快速、无损的检测技术,近年来在国内外越来越受到广泛关注。针对山羊绒与细支绵羊毛的可见／近红外光谱的特点,提出了应用主成分分析(PCA)结合人工神经网络（ANN）进行山 羊绒与细支绵羊毛的鉴别,并建立了羊毛、羊绒分析模型。应用可见／近红外反射光谱获取山羊绒与细支绵羊毛的光谱曲线,利用主成分分析对原始光谱数据进行处理,根据主成分的累计贡献率99.8%选 取主成分数6,并将所选取的6个主成分作为三层BP神经网络的输入。通过定标集样本对BP神经网络进行训练,用优化的BP神经网络模型对预测集样本进行预测。实验结果表明,16个未知样本的鉴别全部 正确,表明可见／近红外光谱结合主成分分析和神经网络技术对山羊绒与细支绵羊毛进行快速鉴别是可行的。     

应用近红外光谱技术快速检别酱油品牌的研究

提出了一种采用近红外光谱快速鉴别酱油品牌的新方法,对不同品牌的酱油建立相应的指纹模型。对市场上8种典型品牌的酱油,通过近红外透射获取光谱曲线,选择了其中噪声较小的7 625～3 684 cm-1共3 942个波段作为建模分析数据。为了减少原始数据量,提高数据处理效率,对原始数据进行了多项式平滑拟合等预处理,采取主成分分析法,得到能反映酱油99.99%光谱信息的8个主成分。由这8个主成分得到的得分图,可以区分其中某几个品牌,但是不能做到区分全部品种,因此选取了人工神经网络进行了进一步信息提取与种类判别。将8个主成分作为人工神经网络的输入,对应的酱油品牌作为输出,通过不断调整参数,建立了最优的BP神经网络。8个品牌共242个样本作为建模学习样本,每个品牌各10个共80个样本作为检验样本。结果表明,在0.98的置信区间里取得了98.75%的识别正确率,为不同等级和品牌的酱油鉴别提供了一种新的方法。     

近红外光谱结合主成分分析和BP神经网络的转基因大豆无损鉴别研究

为探究无损鉴别转基因大豆的可行性,利用近红外光谱分析仪对大豆扫描得到反射光谱,应用主成分分析结合BP神经网络方法进行分析鉴别。首先应用主成分分析法,得到包含大豆99.03%的光谱信息的6个主成分,再将其作为BP神经网络的输入,对应的大豆种类作为输出,建立一个三层BP神经网络模型。该模型对于转基因大豆的正确识别率为100%,说明近红外光谱结合主成分分析和BP神经网络的方法能无损快速准确地鉴别转基因大豆。     

基于独立主成分和BP神经网络的干红葡萄酒品种的鉴别

为了实现葡萄酒品种的快速无损鉴别,选用五种干红葡萄酒,进行可见和近红外光谱实验,提出了一种用可见和近红外光谱技术快速鉴别葡萄酒品种的新方法.采用独立主成分分析进行模式特征分析,经过选用不同的独立主成分数进行建模和预测,确定最佳独立主成分数为20.将这20个主成分作为神经网络的输入变量,建立三层BP神经网络,实现类别预测的同时也完成了数学建模与优化分析工作.5个品种的葡萄酒样本数均为35,共计175个样本.在神经网络学习中,将其分成训练集样本150个和预测集样本25个.对25个未知样本进行预测,准确率为100%.该研究在独立主成分分析的基础之上,根据干红葡萄酒各独立主成分的混合矩阵向量载荷图,选取了两个波段(400～430 nm与512～532 nm)作为葡萄酒的独立主成分分析的特征波段.说明该文提出的基于光谱技术和模式识别的方法不仅对葡萄酒具有很好的分类和鉴别能力,并且可以提取出葡萄酒的指纹特征,可用于葡萄酒的检测与技术开发.     

基于可见/近红外光谱技术的番茄叶片灰霉病检测研究

利用可见/近红外光谱技术对感染灰霉病的番茄叶片感染程度进行了检测。提出了主成分分析结合BP神经网络的数据处理方法。采用主成分分析进行数据的降维,减少了计算量,提高了建模精度。通过主成分分析中的载荷值,定性地分析了不同波段对病害程度检测的重要性。将得到的最主要的几个主成分输入BP神经网络进行建模,预测结果显示,当主成分数为8,隐含层结点数为11的时候,病害程度的检测模型对未知样本预测的相关系数达到0.930,SEP为0.068 7,模型具有良好的检测效果。说明基于光谱技术和化学计量学方法的灰霉病检测模型具有很好的检测能力,为光谱技术应用于病害检测提供了新的方法。     

基于近红外光谱技术和人工神经网络的玉米品种鉴别方法研究

提出了一种采用近红外光谱技术结合人工神经网络对玉米品种进行鉴别的方法。在3 800～10 000 cm-1(波长1 000～2 632 nm)范围内采集四种玉米单粒完整籽粒的近红外漫反射光谱,经Savitky-Golay平滑和多重散 射校正预处理后,对数据进行主成分分析,再结合人工神经网络技术进行品种鉴别。主成分分析表明,前8个主成分的累积贡献率达到99.602%。以前8个主成分作为网络输入,品种类型作为输出,建立三层LMBP神经网络模型。每个品种 各取30粒共120个样本用于建模,10粒共40个样本用于预测。模型对建模集120个样本鉴别率为100%,对预测集40个样本的鉴别率为95%。实验结果说明该方法能快速无损地鉴别玉米品种,为玉米的品种鉴别提供了一种新方法。     

基于近红外光谱技术与支持向量机的苜蓿秋眠类型测定研究

提出出了一种基于近红外光谱分析技术快速无损测定苜蓿秋眠类型的新方法.应用近红外光谱漫反射技术测定苜蓿样本的光谱并对其进行主成分分析(PCA),根据主成分的累积贡献率选取前10个主成分建立支持向量机(SVM)分类模型,并对其参数及核函数类型进行了详细的分析和讨论.试验结果表明,当c=0.339 2,g=32时,测试集的预测准确率可达98.182%,可以作为初步测定苜蓿秋眠类型的手段之一.同时,与主成分回归分析、偏最小二乘法、BP神经网络、LVQ神经网络等方法相比较的结果表明,PCA-SVM模型可以有效地解决小样本问题,且可以避免陷入局部极小.     

基于可见-近红外反射光谱技术的葡萄品种鉴别方法的研究

提出一种利用可见-近红外反射光谱技术快速无损鉴别葡萄品种的新方法.采用主成分分析法对三个葡萄品种的光谱进行聚类分析.结果表明, 黑提葡萄能够被区分.进一步采用人工神经网络技术对马奶子和木拉格两种葡萄进行品种鉴别.以前10个主成分作为神经网络的输入, 品种类型作为神经网络的输出, 建立三层BP神经网络模型.结果显示, 这两个品种的识别准确率达到98.28 %, 结果优于簇类独立软模式(SIMCA).同时提出葡萄品种鉴别的四个敏感波段: 452、493、542和668 nm.基于敏感波段光谱的BP神经网络预测准确率为97.41%.说明采用可见-近红外光谱分析技术结合主成分分析和人工神经网络的方法能够快速无损鉴别葡萄的品种, 为葡萄品种的鉴别提供了一种新方法.     

基于光谱技术的杨梅汁品种快速鉴别方法的研究

为了实现杨梅汁品种的快速无损鉴别,提出了一种用可见和近红外光谱技术快速鉴别杨梅汁品种的新方法。首先采用偏最小二乘法进行模式特征分析,经过交互验证法判别,确定最佳主成分数为9。完成特征提取后,将这9个主成分作为神经网络的输入变量,建立了三层BP神经网络,实现类别预测的同时也完成了数学建模与优化分析工作。3个品种的杨梅汁样本数均为20,共计60个样本。在神经网络学习中,将其分成训练集样本51个和预测集样本9个。对9个未知样本进行预测,准确率为100％。说明本文提出的基于光谱技术和模式识别的方法具有很好的分类和鉴别能力。     

基于近红外光谱的粳稻种子快速鉴别方法研究

黑龙江省是我国最大的粳稻产区和商品粮生产基地。水稻种植过程中,选择合适的水稻品种是实现高产的关键环节。在农业生产中,水稻品种的选择受多方面因素影响,一般说来,同一积温带所种植的不同水稻品种在外观上差别不大,甚至没有差别,很难通过肉眼观察进行准确区分。为了快速鉴别肉眼不便区分的不同类别粳稻种子,提出了一种基于近红外光谱技术的粳稻品种快速无损鉴别方法。以黑龙江垦区大量种植的3种不同品种的粳稻种子（垦粳5号、垦粳6号和绥粳4号）作为研究对象,每个品种选取40个样本,其中30个样本做为建模集,10个样本作为预测集,扫描获取全部120个样本的近红外光谱数据。对原始光谱数据（11 520～4 000 cm-1）两端进行裁剪,选取吸光度较强的8 250～5 779cm-1范围内的光谱数据进行研究。首先建立参照模型,即直接对光谱数据建立BP模型1, 同时光谱数据经过一阶导数和Savitzky-Golay平滑预处理后建立BP模型2。模型1的分类正确率为93.3%,预测集均方根误差RMSEP=0.232 8,迭代时间t=3 882.9 s。模型2的分类正确率为100%,RMSEP=0.070 6,迭代时间t=954.5 s。比较两种模型的评价参数RMSEP发现FD+SG预处理可以提高模型的预测能力,但是由于两种模型未进行降维处理,数据量过大,模型的输入节点过多,迭代时间太长,不利于实际应用。因此利用小波变换多分辨率的特点对数据进行降维处理,采用预测集残差平方和Press值作为评价指标,在多个小波类别和参数中选取分解尺度为5的sym2（symlet2）小波对光谱数据进行压缩和降维处理,将光谱数据由601维降到21维。以小波变换结果作为神经网络输入,建立模型3,并与模型1比较,模型3的分类正确率为93.3%, RMSEP=0.225 0, 迭代时间t缩短至198.9 s,比较结果显示小波降维可以减少神经网络的输入,简化神经网络的结构,从而提高迭代速度,但对提高模型的预测能力效果不明显。上述三种模型比较结果表明,FD+SG预处理可以提高模型的预测能力,小波降维可以提高模型的迭代速度,综合上述三种模型的比较结果分析,最终建立“FD+SG+小波降维”的21输入、15个隐层、3个输出的神经网络鉴别模型4,其分类正确率达100%,RMSEP=0.029 3, 迭代时间为98.8 s,表明模型4能够完全实现对三种不同水稻品种的快速、准确、无损鉴别。因此,所提出的基于近红外光谱的小波降维和反向传播人工神经网络鉴别模型的方法完全可以用于粳稻种子的快速无损鉴别,同时也为其他农作物种子的快速鉴别提供了参考。     

基于人工神经网络的傅里叶变换中红外光谱法对食用油油烟种类识别研究

随着餐饮业的发展,餐饮烟气已经成为某些城市三大空气污染源之一。由于餐饮烟气对人体健康威胁很大,近年来对餐饮烟气的研究愈来愈热。餐饮烟气中包含有大量食用油加热过程中裂解而产生的不饱和烃类,危害着人类健康。不同食用油裂解出来的成分以及含量有所不同,通过构建一定的分类识别数学模型,从而实现对食用油分类识别。采用自主研发的傅里叶变换红外光谱仪,采集了不同食用油油烟烟气红外光谱数据。同时构建了主成分分析(PCA)分别结合概率神经网络(PNN)以及误差反向传播人工神经网络(BPANN)的分类识别算法。将两种分类识别算法对不同食用油油烟烟气的傅里叶变换红外光谱数据进行分析。通过样本数据对数学模型进行训练,将训练好的数学模型对未知光谱数据进行分析,来确定产生油烟烟气的食用油种类。实验结果表明,两种算法都能对不同的油烟种类进行较好地分类识别。在全波段识别时,识别率分别达到90.25%和97.0%。通过对烟气光谱数据的吸收波段进行分析,提取大气窗口并且具有较强可挥发性有机物(VOCs)吸收特征的波段(1 300～700 cm-1以及3 000～2 600 cm-1);将吸光度数据分成两个分离的吸收波段,两种算法在3 000～2 600 cm-1波段都有较好的识别效果,PCA-PNN算法识别率为90.25%,PCA-BPANN算法识别率为92.25%。可见,两种人工神经网络算法都能有效对食用油烟种类进行识别。     

应用可见-近红外光谱技术快速无损鉴别婴幼儿奶粉品种

为了快速无损鉴别婴幼儿奶粉品种,提出了结合偏最小二乘(PLS)法和人工神经网络(ANN)综合预测婴幼儿奶粉品种的新方法。获取婴幼儿奶粉样本在400～1 000 nm波段的漫反射光谱,采取平均平滑法和多元散射校正(MSC)进行预处理,用PLS建立校正模型进行模式特征分析及主成分的提取。经过交互验证法判别,提取7个主成分作为神经网络的输入变量,奶粉的品种值作为输出,建立了三层BP神经网络。9个典型品种的婴幼儿奶粉各取样本30个,共计270个作为训练集。随机抽取的各个品种的10个样本,共90个作为预测检验样本,结果表明,90个未知样本的品种预测准确率为100％。说明提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为婴幼儿奶粉的品种快速无损鉴别提供了一种新方法。     

神经网络在棱镜摄谱仪定量分析光谱中的应用

给出了采用BP神经网络拟合标准光源在棱镜摄谱仪的谱平面位置和相应波长的非线性函数,省去了和标准铁谱比对测量未知谱线波长,简化了光谱的定量分析,提高了仪器的自动化和智能化水平.     

砂岩的近红外光谱特征及其含水量反演

沉积岩石的强度往往会受到水的影响，含水量不同其影响程度也不相同。因此，沉积岩石的含水量测定对于后续评估其物理力学特性具有重要的价值。在岩石含水量测定方面，传统的方法往往费时、费力，而且破坏了工程结构的完整性。近红外光谱分析技术是一种非常有潜力的方法，具有实时、无损等优点。基于近红外光谱分析技术对砂岩的光谱特征以及含水量的反演进行了研究。首先，通过室内试验获取了砂岩试样不同饱和度的近红外光谱曲线；然后，对原始光谱曲线进行了异常曲线剔除以及一阶导数预处理，消除噪声、环境等因素的影响；其次，对R1（1 400 nm）和R2（1 900 nm）附近的两个吸收峰进行光谱特征变量提取以及归一化处理，消除量纲和域值的影响；接着，基于最大信息系数对提取的光谱特征变量进行分析和筛选；最后，基于筛选后的光谱特征变量采用自行搭建的BP神经网分类器对砂岩的含水量进行了反演。结果表明：（1）含水砂岩的近红外光谱吸收曲线在1 400和1 900 nm附近有着明显的吸收峰，位于1 400 nm附近的吸收峰，谱带比较宽缓，位于1 900 nm附近的吸收峰，谱带比较尖锐；随着含水量的增加，近红外光谱曲线在1 400和1 900 nm附近吸收峰的吸收强度也在增加，具有明显的正相关性，可作为砂岩含水量分析、反演的主要谱段。（2）根据计算的最大信息系数值，1 400 nm附近的峰高与含水量的相关性最强，同样1 900 nm附近的峰高与含水量的相关性最强；1 400 nm附近的峰面积、峰高和1 900 nm附近的峰高、峰面积、半高宽、右肩宽，共6个光谱特征变量，其最大信息系数值＞0.9，可作为BP神经网络反演砂岩含水量的特征变量。（3）利用最大信息系数筛选出1 400和1 900 nm附近两个吸收峰的特征变量进行BP神经网络建模，所建立的砂岩含水量反演模型训练集准确率为90.3%，测试集的准确率为83.9%，说明基于近红外光谱分析技术砂石含水量的反演方法是可行的。     

基于光谱技术的航天育种番茄品种鉴别方法的研究

为了实现航天育种番茄不同品种的快速光谱鉴别,采用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析,并将小波变换用于对大量光谱数据的压缩,同时结合神经网络建立了番茄品种鉴别模型.该模型将压缩后的数据作为神经网络的输入,加速了神经网络的训练速度.通过对太空育种突变株M1和M2及其亲本番茄品种的共105个番茄叶片样本建立训练模型,并用每个品种15个样本,共45个番茄叶片的样本进行预测.结果表明,用该方法对航天育种番茄不同品种的鉴别正确率达到97.8%.说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为航天育种番茄不同品种的快速鉴别提供了一种新方法.     

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。     

辐照处理对油菜籽光谱特性影响的研究

针对油菜籽经过核辐照处理后其光谱反射特性会发生改变的特点,提出了应用可见／近红外光谱技术进行油菜籽的快速无损鉴别。利用偏最小二乘法和BP神经网络建立鉴别模型,并比较了不同光谱预处理方法、主成分数据变换方式及隐含层节点数对模型预测结果的影响。实验采用五种剂量辐照(50, 100, 150, 200Gy和不经核辐照处理)的油菜籽共135个样本进行建模,49个进行预测。结果显示,最优模型是原始光谱数据先经过中值滤波平滑法、附加散射校正及一阶求导法预处理。经PLS方法提取6个主成分经自然对数变换后,选取神经网络隐含层结点数为4个或9个。最优模型对是否经过核辐照处理的样本识别率达100%,对核辐照剂量预测精度为85.71%, 说明提出的方法可以用于评估核辐照处理对油菜籽光谱特性产生的明显影响。