荧光光谱法结合Fisher判别分析在西洋参鉴别中的应用

旨在建立可靠的Fisher判别模型,以实现西洋参及其常见伪品饮片的快速、客观、准确鉴别,采用自组的凝视式光谱成像仪,对90份不同市售来源的中药材饮片(西洋参、人参、桔梗各30份)进行了荧光光谱成像实验,波长范围为400~720 nm,成像间隔为5nm。采用标准正态变量(SNV)变换对原的光谱数据进行预处理,以减少光谱数据中的噪声干扰。比较了主成分分析(PCA)与逐步判别分析(SDA)的原理特点及对模型的优化效果,联合这两种分析方法,首先,应用PCA对预处理后的光谱数据进行处理,使光谱数据中的主要信息集中分布在前面的主成分中,然后应用SDA从65个主成分中筛选出判别能力较强的12个主成分建立Fisher判别模型。由所建模型的两个判别函数作样品得分散点图,各类样品在图中表现出良好的聚类现象。以待判样品点与各种类中心点之间的欧氏距离作为依据,得出模型的准确判别结果。结果显示,所建Fisher判别模型在训练集和预测集中的判别正确率分别为98.33%和 96.67%,具有较高的可信度与准确度,因此,荧光光谱法结合Fisher判别分析可用于快速鉴别西洋参及其伪品饮片。     

荧光光谱成像技术结合聚类分析及主成分分析的藻类鉴别研究

为探讨快速、实时藻类检测方法,实验通过荧光光谱成像技术结合模式识别方法对不同藻类进行鉴别研究。发现藻类样本存在着显著的荧光特性,通过采集40个藻类样品的荧光光谱图像,对图像进行去噪、二值化处理,确定有效像素后,根据光谱立方体绘制每个样本的光谱曲线,将所得400～720 nm区段范围内的光谱数据作鉴别分析,再利用系统聚类分析及主成分分析两种不同的模式识别法对光谱数据进行处理。系统聚类分析结果表明： 采用欧氏距离法及平均加权法计算样本间的聚类距离,在距离L=2.452以上水平处可将样本正确分类,准确率为100%;主成分分析结果表明： 通过对原始光谱数据进行一阶微分、二阶微分、多元散射校正、变量标准化等预处理后,再对数据进行主成分分析,其中二阶微分预处理后鉴别效果最佳,八种藻类样品在主成分特征空间中独立分布。因此,利用荧光光谱成像技术结合聚类分析法及主成分分析法对藻类进行鉴别是可行的,操作简便、快速、无损。     

基于叶绿素荧光光谱和反射光谱的甜瓜种子品种鉴别

甜瓜的品种多样,富含多种营养成分,甜瓜种子品种不纯将对甜瓜生产造成一定危害,研究采用种子的叶绿素荧光光谱结合反射光谱的分析方法鉴别甜瓜种子品种,以甜瓜品种“一特白”、“一特金”、“京蜜7号”、“京蜜11号”、“伊丽莎白”为研究对象。构建了甜瓜种子品种鉴别光谱系统,包括激发光源单元、光谱数据采集单元和数据处理单元,使用该系统获取不同品种甜瓜种子的光谱数据。对光谱数据分别进行一阶导数(first derivative, FD),Savitzky-Golay(SG) 平滑,FD结合SG平滑预处理。采用主成分分析(principal component analysis, PCA)方法降低光谱数据的维数,提取主成分。使用两种不同分组方法将样品按照3∶1的比例分为训练集和验证集,并分别采用Fisher判别和Bayes判别分析方法建立甜瓜种子品种的判别模型。本文比较了仅使用叶绿素荧光光谱与使用叶绿素荧光光谱结合反射光谱建立判别模型的判别结果,结果显示,使用叶绿素荧光光谱结合反射光谱建模的判别结果优于仅使用叶绿素荧光光谱建模的判别结果,Fisher判别分析和Bayes判别分析的验证集样品品种的判别正确率均达到98.0%。研究结果表明,采用叶绿素荧光光谱结合反射光谱鉴别甜瓜种子品种具有可行性。     

基于潜在语义分析与NIR的中药材分类研究

基于近红外光谱(NIR)和潜在语义分析(LSA)方法,对5种典型壮阳中药材进行分类鉴别研究。利用潜在语义分析对光谱预处理后的5种壮阳中药材光谱数据进行特征提取和鉴别分类后,将经光谱预处理和主成分分析(PCA)提取特征后的光谱特征数据分别带入K近邻(KNN)、BP神经网络(BP-ANN)和偏最小二乘支持向量机(LSSVM)三种典型的分类模型进行分类,并将结果与潜在语义分析模型结果进行对比。在4119.20~9881.46cm-1波数范围内,NIR光谱数据经多元散射校正(MSC)预处理后,代入潜在语言空间维数为3时所建立的LSA分类模型,训练集和测试集准确率均达到了100%。结果表明,在壮阳类中药材的近红外光谱分析鉴别中,潜在语义分析可以作为一种全新的提取光谱信息并分类的方法,具有较好的运用前景和实际意义。     

近红外光谱技术快速鉴别蜂胶品种的可行性研究

不同植物源的蜂胶物质组成不同,其生理和药理活性也存在着一定的差异。目前主要是根据蜂胶中物质组成及其含量的不同来鉴别蜂胶植物源,存在着一些局限性。因此,建立一种快速、准确鉴别蜂胶植物源的方法具有重要的意义。以三种不同植物源的蜂胶(杨树型蜂胶、桦树型蜂胶和橡树型蜂胶)为研究对象,利用傅里叶变换近红外光谱仪对蜂胶的无水乙醇溶液进行光谱扫描,采用主成分分析结合马氏距离判别法和典型判别分析分别建立蜂胶品种的判别模型并对其性能进行检验。结果表明： 在经过光谱预处理和主成分分析后,得到最佳的光谱建模波段为4 500～12 000 cm-1,最佳的光谱预处理方法为一阶导数+Savitzky-Golay(7)平滑;主成分分析结合马氏距离判别法建立的判别模型校正集和检验集的判别准确率分别为93.62%和82.61%;典型判别分析建立的判别模型的判别准确率为91.4%,交叉检验的判别准确率为88.6%。由此可知,主成分分析结合马氏距离判别法与典型判别分析对蜂胶样品的分类效果均较好。近红外光谱技术结合化学计量学方法应用于蜂胶植物源的快速、准确鉴别具有一定的可行性和实用性。     

三维荧光光谱结合PCA-SVM对几种浓香型白酒的鉴别

提出一种利用三维荧光光谱技术鉴别不同品牌浓香型白酒的方法。运用FLS920荧光光谱仪测量了七个不同品牌浓香型白酒的三维荧光光谱,不同品牌浓香型白酒的荧光光谱特征相似,仅凭荧光特征参数较难区分。采用求偏导和小波压缩相结合的数据预处理方法,求解光谱数据中每一激发波长下,荧光强度对发射波长的一阶和二阶偏导数,选取db7紧支撑正交小波对数据进行压缩,选择4尺度分解后的近似系数作为新的数据矩阵,然后做主成分分析(PCA)。将提取的主成分作为支持向量机(SVM)的输入,并利用K-fold交叉验证的方法寻找支持向量机的最优参数c和γ,建立不同品牌白酒的分类鉴别模型。从每个品牌白酒中随机选取14个样本,共98个样本组成训练集,其余的42个样本组成预测集。分别比较了数据不求偏导,对数据求一阶偏导和二阶偏导的预处理后对鉴别模型的影响。结果表明：三维荧光光谱经过二阶偏导的预处理后,结合主成分分析和支持向量机能很好地实现不同品牌浓香型白酒的分类鉴别,模型的准确率为98.98%,预测集的准确率为100%。该方法具有简单,快速,成本低的优点,可为中国白酒的检测和鉴别技术的发展提供帮助。     

近红外光谱技术鉴别海面溢油

为快速了解和掌握海面溢油的种类,以便采取应急措施,提出了近红外光谱技术结合模式识别鉴别海面溢油的方法。自行配制了56个汽油、柴油、润滑油的模拟海水样品,用有机溶剂萃取出海水中的溢油后记录其近红外光谱,将原始光谱进行多元散射校正(MSC)和Norris一阶导数平滑预处理后,在主成分分析(PCA)提取不同种类溢油样品特征的基础上引入马氏距离建立溢油样品的识别模型。研究了光谱预处理对溢油鉴别的影响;探讨了马氏距离阈值的确定。结果表明,主成分分析可将原始数据压缩而马氏距离判别可给出离群点的阈值,本文建立的校正模型能正确判别浓度在0.4 μL·mL-1以上的溢油类别,为近红外光谱结合化学计量学方法建立校正模型进行海面实际溢油样品的分类提供了思路。     

基于无机元素分析对地理标志五常大米鉴别技术的研究

五常大米是我国著名地理标志产品之一,品质高、产量低,导致制假售假的现象严重。为维护五常大米的品牌形象和消费者利益,急需一种有效鉴别五常大米的方法。应用电感耦合等离子体光谱及电感耦合等离子体质谱测定大米中无机元素含量,结合主成分分析(PCA)、Fisher判别、人工神经网络(ANN)对五常大米鉴别模型进行研究。结果表明：PCA法对样品的分类效果较差,采用Fisher判别和ANN则可准确识别五常地区的大米样品和其他地区的大米样品。Fisher判别法对校正集和验证集样品平均准确识别率分别为93.5%,而ANN法对同样的校正集和验证集样品的平均准确识别率为96.4%,优于Fisher判别法。可准确对五常大米进行鉴别,为该产品的地理标志保护提供了一种技术手段。     

近红外光谱快速鉴别不同产地药用植物重楼的方法研究

重楼属植物极具药用价值,野生资源主要分布在我国西南省区。应用近红外漫反射光谱,以贵州、广西和云南三个不同产区的70份野生药用植物重楼为研究对象进行产地鉴别。采用多元信号校正、标准正态变量、一阶导数、二阶导数、Norris平滑和Savitzky-Golay滤波六种方法,对训练集(50份样品)原始光谱进行优化处理。结果表明,多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱效果最好。采用光谱标准偏差选择光谱波段(7 450~4 050cm-1),结合主成分-马氏距离(principal component analysis-mahalanobis distance,PCA-MD)建立分类模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.44%,97.58%,0.179 6,0.266 4,预测正确率90%;采用变量重要性图选择光谱波段(7 135.33~4 007.35cm-1),结合偏最小二乘判别分析法(partial least square discrimination analysis,PLS-DA)建立判别模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.28%,95.88%,0.234 8,0.348 2,预测正确率为100%。比较两种方法的结果可知:采用变量重要性图方法选择光谱波段结合偏最小二乘判别分析法建立的判别模型能更准确地鉴别不同产区的重楼,该方法的建立为中药材真伪和品质评价奠定基础。     

主成分分析排序和模糊线性判别分析的生菜近红外光谱分类

贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为此,在当地超市购买60份新鲜生菜样品,存放于冰箱中待用。首先,通过Antaris Ⅱ近红外光谱检测仪采集生菜样品的近红外光谱数据,每隔12小时检测一次,每个样本检测重复三次,并取三次平均值作为实验数据。其次,利用多元散射校正（MSC）减少近红外光谱中的冗余信息。为了进一步去除近红外光谱中的无用信息以及简化随后的数据分类过程,分别运用主成分分析（PCA）和排序主成分分析 (PCA Sort)。其中,PCA Sort通过改进对主成分的排序方法能提高分类准确率,同时便于模糊线性鉴别分析（FLDA）进一步提取特征。PCA和PCA Sort的计算仅运用了前15个主成分（能充分反映光谱的主要信息）。最后,利用模糊线性鉴别分析算法（FLDA）和K近邻算法（KNN）进一步分类所得的低维数据。基于PCA和KNN算法的模型鉴别准确率达到43%,而基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率可达83%。上述结果说明基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率已经得到较大程度提高。当用PCA Sort替代了模型中的PCA算法后,结合FLDA和KNN算法则鉴别准确率达到98.33%。实验结果表明PCA Sort结合FLDA和KNN所建立的模型是有效的生菜贮存时间鉴别模型。     

红外光谱法与荧光光谱成像技术结合神经网络对正毛化橘红的快速鉴别

为探究一种快速、可靠的化橘红检测方法,本实验分别采用傅里叶变换衰减全反射红外光谱法和荧光光谱成像技术结合多层感知器(MLP)神经网络所构建的模式识别方法,对化橘红进行鉴别,并对两种方法进行了比较。实验以81个正毛化橘红,37个其他品种橘红共118个样品为研究对象,采集所有样品的红外光谱和荧光光谱图像。根据光谱曲线中不同样品间的差异,取红外光谱中550-1800 cm-1区段范围内的光谱数据和荧光光谱曲线中的400～720 nm区段的光谱数据进行分析,应用主成分分析法(PCA)对化橘红的光谱数据进行降维处理,再结合MLP神经网络对化橘红样品进行判别分析。实验中分别使用多元散射校正(MSC)、标准正态变量校正(SNV)、一阶导(FD)、二阶导(SD)以及Savitzky-Golay(SG)平滑数据预处理方法,并比较他们对鉴别模型的影响。分析结果表明：利用红外光谱法(FTIR/ATR),经由Savitzky-Golay(SG)平滑预处理得到的数据,通过隐层函数为sigmoid的三层MLP模型,能够得到最优正毛化橘红识别率,其结果训练集和测试集的识别率都为100%;利用荧光光谱成像技术,由多元散射(MSC)预处理的结果是最理想的。经过预处理的数据,通过隐层函数为sigmoid函数的三层MLP模型,训练集识别率达到100%,测试集识别率达到96.7%。由此可见,衰减全反射红外光谱法(FTIR/ATR)和荧光光谱成像技术分别与MLP神经网络构建的识别模式,均可对化橘红的判别达到快速、可靠的效果。     

高光谱成像技术鉴别菠菜叶片农药残留种类

利用高光谱成像技术无损鉴别菠菜叶片农药残留种类。采用高光谱成像仪采集900~1 700 nm波段内的光谱数据,采用多元散射校正对光谱数据进行预处理。利用主成分分析对不同种类菠菜样品的光谱数据进行分析,结果表明主成分分析能在可视化层面对不同种类的农药残留菠菜样品进行有效判别。另外,将卡方检验特征选择算法分别与支持向量机、朴素贝叶斯、决策树和线性判别分析算法结合,并采用10-fold交叉验证评价方法,筛选出最佳波段和最优判别模型（线性判别模型）。筛选出的8个特征波长为1 439.3,1 442.5,1 445.8,1 449,1 452.3,1 455.5,1 458.7,1 462 nm,模型的预测准确率达到0.993且10次交叉验证的标准差为0.009。结果表明,基于高光谱成像技术能准确地识别菠菜叶片上的农药残留种类。     

植物叶片可见与近红外光谱反射率数据库的建立与主成分分析

可见与近红外波段光谱反射率数据库是颜色科学与技术和遥感目标地物分类识别领域等研究与应用的基础数据。主成分分析(PCA)在光谱数据分析、光谱重建、高光谱数据降维以及遥感图像分类等方面有广泛应用。测量并建立了云南公园常见绿化植物柳树、樟、红花檵木、蓝花楹等48种植物150条叶片从可见光到近红外波段光谱反射率数据库,波长范围400～1 000 nm、间隔4 nm。并且分别对可见与可见到近红外两种波段范围进行PCA研究。结果表明：不同植物叶片按照红、绿、黄相同色相的光谱反射率曲线基本相似;但对于同一种植物,在可见光波段400～700 nm,因为体内叶绿素、叶黄素、叶红素和花青苷含量的不同,光谱反射率曲线有较大的差异;在近红外波段700～1 000 nm,所有植物叶片光谱反射率仅仅是大小不同,而同一植物光谱反射率基本不随波长变化。PCA分析表明：在可见光和可见与近红外波段前三个主成分的累积贡献率分别达到98.62%和94.97%。数据库及其PCA分析结果将为自然物体光谱重建、多光谱成像技术和遥感目标地物分类识别等领域应用提供支撑。     

中药黄连饮片活性成分分布的检测研究

为了实现中药饮片的活性成分空间分布检测,有效地对药用部位进行质量评价,以中药黄连饮片为研究对象,运用光谱成像分析技术进行检测.首先获取检品的荧光光谱立方体,根据中药鉴定学知识,人工提取3个不同组织结构处的光谱曲线;进而运用主成分分析法重构光谱图像,将3个不同组织结构的特征差异集中于前几个主成分图中;最后采用阈值法对第一主成分图像进行分割,获得了不同组织结构的空间分布情况及各组织结构有效成分的相对含量.实验结果显示光谱成像技术可以提供中药饮片有效成分的空间分布状态,为人药部位的选择提供依据,且检测过程无损、快速.     

基于叶绿素荧光光谱技术的茶叶藻斑病模型研究

茶叶是我国重要的经济作物,对茶叶病害的及早发现与诊断,有利于农业生产者及时采取有效的防护措施。为了实现对茶叶病害的准确判别,采用叶绿素荧光光谱对茶叶的光谱特性展开研究。实验采集了健康茶叶样本90片,藻斑病轻度病害叶片90片,藻斑病重度病害叶片90片,并根据Kennard-Stone算法将样本数按3∶1划分训练集和预测集样本数,其中校正集为200个、验证集为70个。采用叶绿素荧光光谱采集系统对茶叶藻斑病、正常叶片进行光谱采集,其中采集参数设置为：积分时间20 ms,激光功率40 mW。分别分析了患病叶片和正常叶片的光谱响应特性,总体上看,三种叶片光谱主要存在吸收强度差异,光谱走势基本一致。在685和740 nm附近存在叶绿素的荧光峰,其差异主要表现在正常叶片光谱较另外两种叶片光谱吸收强度较高,而重度病害强度最低。然后使用多项式平滑（Savitzky-Golay）对原始光谱进行平滑和降噪处理,建立了偏最小二乘判别模型（PLS-DA）,在PLS-DA建模集模型中,误判样品数为3个,误判率为3%;PLS-DA预测集模型中,误判样品个数为5个,误判率为7.1%。然后建立4种不同核函数的支持向量机模型进行比较得到,由RBF作为核函数,经主成分分析法(PCA)降维后的变量建立的SVM模型误判率最低,准确率达到95.72%,最后采用PCA结合线性判别分析方法（LDA）建立的模型效果最好,准确率达到98.9%。其中最优主成分数的选取由留一验证法取得,选用前10个主成分进行建模时,交叉验证准确率最高,达98%。通过模型对比得到PLS-DA建模集和预测集精度都达到90%以上,以四种核函数建立的支持向量机模型中,径向基核函数模型效果较优,达到95.72%。经主成分分析后建立的LDA效果最好,识别率为98.9%。该研究采用叶绿素荧光光谱结合化学计量学对茶叶病害进行识别,为茶叶病害的快速、准确预测提供一种新方法。     

近红外光谱技术鉴别花椒产地

采集四川、重庆、云南、贵州、陕西五省市8个不同产地205个花椒样品的近红外光谱,使用主成分分析(principal component analysis, PCA)、判别偏最小二乘法(discriminant partial least squares, DPLS)分析了花椒产地的分类鉴别。结果表明：在12 500～3 800 cm-1波数范围内,采用不同的光谱预处理方法可以建立较为稳健的DPLS模式识别模型,对不同产地的花椒有较好的分类鉴别。其校正集交叉验证除了经一阶微分预处理的模型识别率为99.39%外,其他预处理方法识别率均为100%,独立验证集总体识别正确率在85.37%~97.56%之间,其中经标准正态变量变换(standard normal variate, SNV)、多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)预处理后的DPLS判别模型效果最好,误判数仅分别为1个,表示该方法在花椒产地识别中具有可行性。