基于聚类优化FastICA的混合颜料光谱信息解混算法

提出一种聚类优化的快速独立成分分析(FastICA)解混算法,解决了FastICA在光谱信息解混过程中,对解混矩阵初始值敏感导致解混信息不稳定的问题。利用模糊C均值聚类对单一颜料光谱信息进行光谱特征降维,选择最具代表性的聚类结果作为解混矩阵初始值,通过FastICA牛顿迭代公式计算聚类优化后的解混矩阵,避免随机选取初始值对混合颜料光谱信息解混的影响。实验结果表明,与其他算法相比,解混结果平均误差值降低了0.57,平均适应度系数达到了99.67%,光谱角度匹配距离降低了0.53,所提算法增加了FastICA算法解混结果的稳定性,提高了混合颜料光谱信息解混精度。     

可见/近红外光谱快速测定土壤中的有机碳含量和阳离子交换量

为实现土壤中有机碳(TOC)含量和阳离子交换量(CEC)的快速检测, 对300个土壤样品的可见/近红外光谱数据进行了分析。使用快速独立分量分析(FastICA)算法对光谱数据矩阵进行分解, 得到独立成分和相应的混合系数矩阵, 再利用误差反向传播算法(back-propagation, BP)构造三层神经网络结构。为了克服传统BP神经网络结构难以确定和易于陷入局部极小点的缺点, 采用遗传算法优化BP神经网络结构和初始权值, 得到ICA-GA-BP模型。利用此模型对土壤中TOC含量和CEC进行预测, 根据预测相关系数(R2)和预测标准偏差(RMSEP)来评价预测模型的性能, 表明该模型对TOC含量和CEC测定的相关系数R2均达到0.98以上。说明文章提出的ICA-GA-BP建模方法具有很好的预测效果, 为土壤品质的鉴别提供了一种新方法。     

小波包分解支持下的高光谱混合像元盲分解

提出将小波包辅助下子带分解的独立成分分析用于高光谱混合像元盲分解.利用小波包分解改进独立成分分析技术,并考虑到高光谱数据的特点提出了高光谱混合像元盲分解方法,该方法能克服独立成分分析方法要求端元光谱统计独立带来的问题.利用两组合成数据和三组室内实测数据对本算法进行测试,证明了本算法能较为准确的提取端元光谱波形和端元丰度,其准确度明显优于独立成分分析方法.该方法为高光谱遥感影像的盲分解提供了一条新的途径.     

基于FastICA和神经网络的红酒主要品质参数红外检测

为实现红酒中酒精含量、pH值以及残糖量的快速检测,对44个红酒样品的红外光谱数据进行了分析。使用快速独立分量分析(FastICA)算法对光谱数据矩阵进行分解,得到独立成分和相应的混合系数矩阵,再利用误差反向传播算法(back-propagation, BP)构造了三层的神经网络结构,建立了ICA-NNR模型。利用此模型对红酒样品的酒精含量、pH值以及残糖量进行预测,根据预测相关系数(r)和预测标准偏差(RMSEP)来评价预测模型的性能,结果表明该模型对红酒酒精含量、pH值以及残糖量测定的相关系数r分别为0.953,0.983和0.994,RMSEP分别为0.161,0.017,0.181。此外,预测样品集中的22个样品ICA-NNR模型预测值与参考值相比,酒精含量、pH值以及残糖量的最大相对偏差均小于4%。这为进一步开发红酒成分红外在线分析仪奠定了基础。     

小波包分解支持下的高光谱混合像元盲分解

提出将小波包辅助下子带分解的独立成分分析用于高光谱混合像元盲分解.利用小波包分解改进独立成分分析技术,并考虑到高光谱数据的特点提出了高光谱混合像元盲分解方法,该方法能克服独立成分分析方法要求端元光谱统计独立带来的问题.利用两组合成数据和三组室内实测数据对本算法进行测试,证明了本算法能较为准确的提取端元光谱波形和端元丰度...     

湖泊水体三维荧光光谱的PARAFAC法在污染源解析中的应用

基于三维荧光光谱矩阵的PARAFAC模型中因子得分反映混合物各因子相对浓度和比例这一特征,将其应用到混合物源解析的研究。对于因子与来源物质光谱不一致的情况考虑将来源物质荧光矩阵和混合物荧光矩阵均作为模型三维数据矩阵的元素进行分析,推导出混合样品与源物质荧光矩阵之间的关系式。该关系式系数由因子得分组成,反映了混合样品各来源物贡献率的相对大小,能够作为来源物量化研究的参考指数。在湖泊污染物源解析的应用中,利用混合水样和污染源水样荧光光谱矩阵建立上述关系式,关系式各系数可作为湖泊水体污染源源解析研究的参考。     

基于改进标准加入法的碳酸饮料中防腐剂和甜味剂高通量筛查分析

利用正交设计分别配制含有三种防腐剂、四种甜味剂的模拟水样,采用核独立成分分析（KICA）处理模拟水样与加入不同含量标准品的饮料样品的紫外光谱(UV)数据,得到其中待测添加剂或背景成分的UV轮廓的独立组分(IC)信息,以IC的系数矩阵进行支持向量回归（SVR）分析,建立模拟样品中防腐剂与甜味剂的UV-KICA-SVR预测模型。添加不同含量水平添加剂的碳酸饮料样品,采用KICA处理其测试得到的UV光谱数据,得到与添加剂对应的IC信息及量,加入量与预测量线性回归方程截距即为饮料中添加剂含量。利用化学计量学“盲源信号分离”方法提取饮料样品中的待测添加剂IC信息与样品基质信息,利用SVR对解析得到的IC信号回归分析建模,改进传统单一组分测定的标准加入法,建立了碳酸饮料样品中防腐剂和甜味剂高通量筛查分析的新方法。方法用于测定碳酸饮料中山梨酸钾,苯甲酸钠、对羟基苯甲酸甲酯钠三种防腐剂与糖精钠、安赛蜜,阿斯巴甜和甘草酸铵四种甜味剂含量,检测限(LOD)为0.2～1.0 mg·L-1,测定结果与传统的色谱方法相当。     

三维荧光光谱结合自加权交替三线性分解算法检测农药类混合物

三维荧光光谱技术与自加权交替三线性分解(SWATLD)算法相结合,对三类农药混合溶液进行检测。在乙腈溶剂中配制西维因、速灭威和三唑磷不同浓度比的混合溶液为测量样品(西维因、速灭威及三唑磷的最佳激发波长/发射波长分别为285/325,305/345和265/305 nm),利用荧光光谱仪获取样品的三维荧光光谱,经过空白扣除以及激发与发射校正,有效地去除仪器误差以及散射产生的影响,得到样品的真实光谱。采用基于自加权交替三线性分解算法对测得的光谱数据进行分析,得到的三种农药的平均回收率为96.9%±1.9%,99.8%±1.0%和100.8%±3.2%。根据SWATLD算法预测结果,计算三类农药的预测均方根误差(RMSEP)值为0.616×10-2,0.539×10-2和0.374×10-2 μg·mL-1,低于平行因子(PARAFAC)分析法预测结果的RMSEP值,且最低检测限均在0.005~0.022 μg·mL-1范围内。和PARAFAC算法相比较,突出了SWATLD算法的优势,表明该算法对光谱重叠严重的三类农药混合物有较好的分解能力。     

PCA-SVR联用算法在近红外光谱分析烟草成分中的应用

由50份烟草样品的近红外漫反射光谱组成的光谱矩阵经过主成分分析降维,采用基于支持向量机回归(SVR)算法,以常规化学分析方法测定的总糖、还原糖、总氮、烟碱的含量为参考值,建立了烟草中主要成分近红外光谱定量分析定标模型,并采用留一法交叉验证(LOOCV)对模型进行验证。以内部交叉验证预测的RMSE值为判据,从核函数类型、惩罚因子C和不敏感函数ε取值等方面对定标模型进行优化,获得不同成分定标模型的优化参数。烟草总糖、还原糖、总氮、烟碱优化定标模型的RMSE值分别为1.581,1.412,0.117和0.313。同时建立了烟草以上成分的偏最小二乘回归(PLS)、多元线性回归(MLR)以及误差反向传播人工神经网络(BP-ANN)定标模型,通过内部交叉验证的RMSE值与SVR定标模型进行比较,结果表明SVR模型具有更好的预测效果。     

基于非负矩阵分解的重叠三维荧光光谱解析

重叠三维荧光光谱的解析是荧光光谱解析中的难点,非负矩阵分解(NMF)作为一种有效的盲分离方法,能够提取光谱的局部特征和内在联系,克服光谱严重重叠带来的干扰,在解析重叠光谱中具有不可比拟的优势。首先用模拟三维荧光光谱验证了NMF在三维荧光光谱解析中的有效性,然后将四种不同的NMF算法(乘性迭代算法、交替最小二乘算法、二阶方法、投影梯度算法)用于实测的酚类化合物(百里酚、间甲酚、苯酚)三维荧光光谱的解析中,并讨论了在酚类化合物分离应用中四种NMF算法的收敛速度和计算复杂度的差异。实验结果表明,四种方式的NMF标准偏差均在0.06%以下,其中交替最小二乘算法在收敛行为和鲁棒性上最为优越。     

Blind Extraction of Chaotic Signals by Using the Fast Independent Component Analysis Algorithm

We report the results of using the fast independent component analysis （FastICA） algorithm to realize Mind extraction of chaotic signals. Two cases are taken into consideration： namely, the mixture is noiseless or contaminated by noise. Pre-whitening is employed to reduce the effect of noise before using the FastICA algorithm. The correlation coefficient criterion is adopted to evaluate the performance, and the success rate is defined as a new criterion to indicate the performance with respect to noise or different mixing matrices. Simulation results show that the FastICA algorithm can extract the chaotic signals effectively. The impact of noise, the length of a signal frame, the number of sources and the number of observed mixtures on the performance is investigated in detail It is also shown that regarding a noise as an independent source is not always correct.     

基于独立成分分析的全波核磁共振信号噪声滤除方法研究

核磁共振测深(MRS)探水仪探测到的纳伏级微弱信号极易受到各种环境噪声的干扰, 严重影响信号特征参数的准确提取, 导致后续反演解释错误率增高. 针对这一难题, 提出了基于独立成分分析的快速固定点算法进行信噪分离. 首先分析了该算法用于全波MRS信号消噪的适用性; 其次, 采用数字正交法解决欠定盲源分离问题, 提出了频谱校正法实现分离信号幅值的有效恢复. 仿真结果表明, 该算法能够有效地实现全波MRS信号的信噪分离, 且数据拟合后初始振幅和弛豫时间的相对误差小于± 5.00%; 通过与其他经典算法的对比分析, 进一步证明了该算法消噪性能的优越性. 将该算法应用到野外实测信号处理, 结果证明其能有效滤除环境噪声.     

Gradient method for blind chaotic signal separation based on proliferation exponent

A new method to perform blind separation of chaotic signals is articulated in this paper, which takes advantage of the underlying features in the phase space for identifying various chaotic sources. Without incorporating any prior information about the source equations, the proposed algorithm can not only separate the mixed signals in just a few iterations, but also outperforms the fast independent component analysis(FastICA) method when noise contamination is considerable.     

基于FastICA的高光谱图像目标分割

针对高光谱图像目标识别与分类的应用背景,提出了一种基于快速独立成分分析的高光谱图像目标分割算法.通过引入虚拟维数对图像中的目标端元数量进行估计,利用基于非监督正交子空间投影的异常端元提取算法自动获取目标端元光谱,并将其作为快速独立成分分析的初始混合矩阵.采用最小噪声分量变换对原始数据进行降维,利用快速独立成分分析从降维后的主成分中依次提取出图像中的独立分量.最后,对各独立分量进行恒虚警率检测与形态学滤波,从而得到最终的目标分割结果.对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该方法可有效探测出图像中的目标,并可获得较好的分割结果.     

基于IERT的非线性全光谱复杂水体定量分析算法研究

水是一种有限的资源,对农业、工业乃至人类的生存都是必不可少的,良好的水环境是可持续发展的重要保障。对水质信息的科学监测,是实现水资源优化配置与高效利用的基础。联合国环境署（UNEP）与世界卫生组织（WHO）指出,应当加强发展中国家的水质监测网络,包括数据质量的保证和分析能力的提高。光谱法作为一种新兴的水质分析方法,相比传统的化学水质监测方法,具有“响应速度快、多参数同步、绿色无污染”的特点。传统单波长、多波长的线性模型依赖于水体对特定波长的吸收特征,不适用于多组分混合溶液且普适性较差。因此,提出了一种基于IERT的非线性全光谱定量分析算法,建立适用于多组分混合溶液浓度预测模型,达到利用全光谱信息来预测浓度信息的目的。利用实验室配置的COD,BOD₅和TOC多组分混合溶液与NO₃-N、浊度、色度多组分混合溶液作为实验样本,使用光谱仪采集样本的光谱曲线,通过全光谱数据进行浓度预测实验,结果显示,对于COD,BOD₅和TOC多组分混合溶液,本算法对于三种组分的决定系数（R2）分别为0.999 3,0.991 4和0.999 3,均方根误差（RMSE）分别为0.024 4,0.057 7和0.000 4;对于NO₃-N、浊度、色度多组分混合溶液,决定系数（R2）分别为0.983 4,0.868 4和0.981 0,均方根误差（RMSE）分别为0.100 5,0.326 4和0.120 2。通过对比本算法与偏最小二乘（PLS）、支持向量机回归（SVR）、决策树（DT）、极端随机树（ERT）对于同一组数据的实验结果,表明：在两组多组分混合溶液的实验中,本算法对于其中各组分的决定系数（R2）均为最优,相比于其他对比算法均方根误差（RMSE）均有大幅减少。本算法可利用光谱信息对多组分混合溶液进行定量分析,在计算时间相当的情况下,可有效的提高浓度预测精度,减少定量分析的均方根误差,可为光谱法水质监测提供一种新的有效途径。     

三维荧光光谱结合组合算法在环境污染监测中的应用:油种鉴别与定量分析

针对油类污染物成分复杂,光谱重叠难以识别的问题,提出采用三维荧光光谱结合组合算法对油类污染物进行了定性和定量分析。荧光光谱中存在的瑞利散射对三维荧光光谱检测有较大影响,提出了缺损数据修复-主成分分析（MDR-PCA）方法对矿物油三维荧光光谱的瑞利散射进行处理,原理是单个荧光光谱激发发射矩阵符合双线性,可用主成分分析（PCA）法来解析。MDR-PCA法首先将荧光数据中的散射干扰数据全部扣除,之后利用主成分分析（PCA）迭代过程对扣除数据进行重构修复后补全数据。该方法在消除散射干扰的同时充分利用了荧光物质光谱矩阵中的有效信息。利用不同浓度的矿物油的激发-发射荧光光谱构建了三维数据。样品数据来源于柴油、汽油和煤油三种溶质的四氯化碳溶液。常用于三维荧光光谱数据分析的三线性分解算法有平行因子分析（PARAFAC）、交替三线性分解（ATLD）和自加权交替三线性分解算法（SWATLD）等。PARAFAC基于严格意义上的最小二乘原则,具有抗噪声强、模型稳定、微小预期误差等优点,可以实现三维数据阵列的最佳拟合,但该算法收敛速度较慢,对组分数敏感。ATLD算法通过提取对角主元和切尾奇异值求解广义逆,极大提高了收敛速度并降低了对组分数的敏感度,从而实现三线性分解。然而,取对角元时易使ATLD方法对噪声敏感。SWATLD算法既继承了对组分数不敏感、收敛速度快等优点,又降低了噪声水平的影响。但是在抗共线程度方面,SWATLD算法在抵抗共线性程度方面的能力较ATLD略有降低。基于此,论文根据三线性分解算法迭代过程中损失函数的变化,对迭代过程进行划分,提出了三线性迭代方法的组合算法（algorithm combination methodology, ACM）—将ATLD, SWATLD与PARAFAC组合在一起,充分发挥各算法的优点,实现二阶校正算法的优势互补。采用ACM算法对两组分及三组分矿物油样品的三维荧光光谱数据进行解析,并对三种矿物油的回收率进行了计算。柴油的回收率为97.08%,汽油的回收率为97.34%,煤油的回收率为97.25%。解析光谱和回收率表明,ACM算法能够实现油类污染物的种类识别及浓度测量。     

基于自适应免疫算法重叠拉曼谱峰的解析

拉曼光谱测量速度快,可以实现原位实时测量,现已成为过程控制中物料检测的一种重要手段。但由于环境的复杂性以及拉曼光谱信号特点,目前在线检测时难免会出现一些重叠谱峰。基于免疫算法特点,将该方法用于芳烃重叠拉曼谱峰信号的解析中,提取混合物质中单个组分拉曼谱峰信息进行分析,结果表明该方法解析快速、定量准确,相对误差低于1%,是解析重叠拉曼光谱信号的有效方法。针对现场样品检测中出现的重叠谱峰伴随荧光背景信号,提出了结合独立成分分析的自适应免疫算法,有效地解析出荧光背景信号,为复杂样品的拉曼光谱检测分析提供了新的手段。     

直接荧光光度法同时测定水中痕量的1-萘酚、2-萘酚

基于1-萘酚、2-萘酚荧光光谱扫描时激发波长与发射波长所存在的差异,建立了一种利用荧光光度法同时检测痕量的1-萘酚、2-萘酚的方法。文章综合考虑了pH值、温度、表面活性剂等因素对目标物检测的影响,同时研究了类似有机物和无机离子对本方法的干扰情况。与传统方法相比,该方法无需采用复杂的预处理步骤,无需昂贵的仪器设备,方法简单、快速,精密度和准确度高,对1-萘酚、2-萘酚的相对标准偏差(RSD)分别为1.26 %和1.45%;检出限均为8.6×1 0-3ng·mL-1;该法用于合成样品和模拟的环境水样中1-萘酚、2-萘酚的同时测定,当1-萘酚2-萘酚比在1∶19～19∶1之间时,实验结果满意,回收率在95%～105%之间。说明本方法简单,灵敏,结果可靠,可用于环境水样中1-萘酚,2-萘酚的同时检测。