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。     

基于自编码网络流形学习的毛竹笋不溶性膳食纤维含量红外光谱建模

提出了一种结合自编码网络(AN)流形学习和偏最小二乘(PLS)法的红外光谱建模方法AN-PLS。AN-PLS方法首先用AN算法对红外光谱数据进行非线性降维,再结合PLS建立回归模型。利用该方法建立了毛竹笋中不溶性膳食纤维含量的近红外光谱和中红外光谱回归模型。结果表明,用AN-PLS方法建立的回归模型,比用其他常用光谱数据预处理方法结合PLS及用单独PLS算法建立的模型具有更小的预测均方根误差RMSEP和更高的决定系数R2,因此,AN-PLS具有较优的建模与预测能力,利用近红外光谱和中红外光谱技术结合AN-PLS建模,可实现毛竹笋中不溶性膳食纤维含量的准确测量。     

烟叶重要香味物质的近红外快速测定

建立近红外光谱技术快速无损检测烟草重要香味成分茄酮的方法.收集近500个具有代表性样品的光谱,建立其相应指标的近红外模型.在所有的校正模型中,原始谱图经过二阶导数和偏最小二乘(PLS)处理,20个外部样品用于所建模型的验证,实际和预测的平均相对偏差＜5%.该结果表明,近红外光谱技术能够应用于烟草重要香味成分茄酮的分析.作为一种快速高效的方法,香味成分的近红外光谱快速测定将为卷烟配方设计和质量控制提供有力的支持.     

双层PLS算法及其在近红外光谱分析中的应用

针对近红外光谱数据局部效应显著,变量个数多,且彼此间常存在严重的复共线性,并与样品组分含量呈非线性关系,构建了一种双层非线性偏最小二乘回归 (DNPLSR)算法。它将非线性回归和偏最小二 乘(PLS)相结合,先在外层由PLS从样本数据中提取成分,并实现每对成分间的非线性映射,再在内层实施PLS算法,将外层因变量成分的拟合误差反馈计算转换权向量的增量,进一步修正转换权向量,以使外层所提取的成分对因变量具有更优的解释能力。最后,将该法应用于80个谷物样品的水组分含量与其近红外光谱的定量关系建模,效果良好,显示出很强的学习能力,所建模型的预报性能也优于其他方法。     

虫草氨基酸的人工神经网络-近红外光谱快速测定方法

提出了用近红外漫反射光谱技术快速检测发酵冬虫夏草中氨基酸含量的新方法。采用比色法测定虫草菌粉中氨基酸含量。用BP神经网络建立了近红外光谱数据与氨基酸、精氨酸和总氨酸含量间的定量关联模型。通过比较不同的光谱预处理方法及光谱范围, 得到最优模型,即在7 501.7～6 097.8,5 453.7～4 246.5 cm-1区域内,近红外光谱的一阶微分光谱与其氨基酸含量之间建立模型。甘氨酸、精氨酸和总氨基酸的预测标准偏差分别为0.08,0.07和0.36,均优于主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLS)等线性模型的处理结果。结果表明,该方法是一种有效实用的非线性校正方法。为近红外光谱快速测定中药组分含量提供了一条新途径。     

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。     

一种近红外光谱特征子区间选择新算法

为了简化光谱模型和提高模型精度,在传统遗传算法中引入Metropolis接受准则,提出了一种新的模拟退火-遗传区间选择算法(SAA-GA-iPLS),用于快速提取近红外光谱特征子区间,采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱模型。以黄瓜叶近红外光谱数据及其类胡萝卜素含量为例,将全光谱分为40个区间,模拟退火-遗传算法能快速优选出7个子区间(分别为第3,5,14,18,21,32,33子区间),在所选7个子区间的基础上建立了黄瓜叶类胡萝卜素PLS光谱模型。与传统遗传算法的比较结果表明:无论是建模效果还是算法执行效率,模拟退火-遗传算法均优于传统遗传算法。     

FT-NIR光谱分析技术测定烟草中总氮、总糖和烟碱

应用傅里叶变换近红外（FT－NIR）光谱分析技术测定近1000个具代表性的烤烟样品的近红外光谱数据，采用PLS1数学方法建立了测定烤烟中总氮、总糖和烟碱含量的数学模型。通过对模型进行数理统计检验，在显著性水平为5％的条件下，其测定结果与流动注射分析（FIA）技术测定的结果对比，两者不存在显著性差异。该分析技术已应用于现场快速测定烟草中总氮、总糖和烟碱的含量，结果令人满意。     

近红外光谱在发射药成分检测中的应用

采用傅里叶变换近红外光谱法测定发射药中外挥发分和内挥发分的含量.本文提出了一种混合算法,该算法将偏最小二乘法(PLS)和人工神经网络(ANN)结合起来,同时利用马氏距离(Mahalanobis)法对异常样品进行剔除.与传统的多元校正算法PLS和主成分回归(PCR)相比,该算法所建模型的预测精度有明显的提高.结果表明,该算法可以满足发射药成分含量的快速分析的需要.     

利用多光程光谱法检测血液多种成分含量的研究

为研究利用血清多光程光谱信息检测血液成分含量的可行性,通过设计自动微位移测量装置实现了对200份血清样品0～4.0 mm(间隔0.2 mm)近红外多光程光谱的测量。利用多光程光谱的非线性特性,使用血清多光程光谱共同参与建模的方法,对血清样品的葡萄糖(GLU)、总胆固醇(TC)、总蛋白(TP)和白蛋白(ALB)四种成分含量进行定量分析。采用偏最小二乘法(PLS)对160个血清样本的多光程近红外吸收谱与全自动生化分析仪得到的生化分析结果建立校正模型,并对预测集40个样本进行预测。４种血液成分预测值与生化分析结果的相关系数(r)分别为0.932 0,0.971 2,0.946 2和0.948 3。研究结果证明多光程光谱法建模方法用于血液成分含量分析的可行性,为利用多光程光谱法实现方便、快捷的检测血液以及其他液体成分含量奠定了基础。     

葡萄浆果糖度可见/近红外光谱检测的研究

针对可见/近红外光谱与水果糖度存在非线性相关的特点,利用漫反射光谱测定方法获取了葡萄浆果的可见/近红外光谱,提出了应用偏最小二乘（PLS）结合人工神经网络（ANN）建立葡萄浆果糖度的预测模型,利用偏最小二乘法（PLS）对原始光谱数据进行处理,得出交叉检验的最佳主因子数为3,并将3个主因子的得分作为三层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。PLS-ANN模型对样本的预测模型检验参数r2为0.908,RMSEP为0.112,Bias为0.013,好于只使用PLS模型的预测模型检验参数r2为0.863,RMSEP为0.171, Bias为0.024。结果表明,利用近红外光谱技术无损检测葡萄浆果糖度等内部品质是可行的,为今后进一步分析建立浆果内部品质预测模型奠定了基础。     

随机森林算法的水果糖分近红外光谱测量

近年来,有关水果糖分等内部品质的近红外光谱测量方法研究很多,并有部分商业化仪器问世。但由于近红外光谱复杂多变,模型的传递性较差,往往所建模型只能针对特定品种甚至特定产地的水果。随机森林(RF)是一种基于决策树的集成算法,通过对分类回归树(CART)模型的集成来提高预测精度。相对于偏最小二乘法(PLS),多元线型回归法(MLR)等方法,随机森林回归方法对非线性数据的解析能力较强。考虑到RF模型的随机性, 通过调试决策树数量(ntree)和分裂变量数目(mtry)等变量来进行模型优选。尝试使用随机森林对不同种类的水果(苹果、梨)糖分进行预测。实验表明,对于同一种类的水果,随机森林和PLS的建模和预测结果均较好。但对于不同种类的水果,随机森林明显增加了模型的预测能力,将建模R2由PLS的0.878提高到了0.999,将建模的RMSEC由0.453降低到了0.015。经过独立的预测集样品对最优RF模型进行检验,预测R2由PLS的0.731提高到为0.888,预测RMSEP由1.148降低到0.334。随机森林在对多种水果糖分预测时,具有明显的优势。这一研究证明了随机森林有望应用于多种水果糖分的近红外光谱测定,进而解决模型的普适性和传递性问题。     

局部偏最小二乘回归建模参数对近红外检测结果的影响研究

报道了在局部加权(LWR)回归方法基础上,自主改进的更简单、实用的局部偏最小二乘回归(LPLS)的原理和方法。并以云南优质烤烟为实验材料,在国产光栅漫反射型近红外仪器上,研究了主成分数以及局部建模样品数对检测结果的影响。结果表明：应用交叉验证方法推荐的尼古丁组分模型主成分数并不是最优,通过适当降低主成分数可提高检测效果;局部建模样品数为30～50个时总糖、总氮、尼古丁预测准确度的提高幅度可分别达7%,14%,10%以上。该方法能有效提高近红外数学模型的预测准确度,是建立具有高度适应性近红外数学模型的有效方法。     

FT-NIR光谱仪测定烟草化学成分不同谱区范围对数学模型影响的研究

应用傅里叶近红外技术建立快速定量分析烟草化学成分的数学模型 ,使用BrukerOptics公司的MPA型傅里叶变换近红外光谱仪 ,谱区扫描范围 12 0 0 0～ 4 0 0 0cm- 1 ,选择不同的谱区范围对烟碱、总糖和总氮三种组分的数学模型进行优化 ,结果显示不同谱区范围对同一组分数学模型影响有明显的差异 ,而且不同组分所选择的最佳建模谱区范围是不一样的 ,说明在模型优化过程中选择最佳谱区范围是非常关键的 ,烟碱、总糖和总氮三种组分模型的最佳谱区范围分别是 95 0 0～ 4 2 31 2cm- 1 ,75 0 2 1～ 4 2 4 6 7cm- 1 ,75 0 2 1～4 5 97 7cm- 1 ,三种组分最佳模型交叉检验的均方差 (RMSECV)分别为 0 0 815 ,0 80 8,0 0 5 6。     

潜变量聚类分析法在近红外光谱波长范围选择中的应用研究

介绍了潜变量聚类分析方法的基本原理,并将该方法应用于近红外光谱定量模型的谱区选择。以烟草样品为例,对107个样品的光谱进行处理,将光谱分为5簇,从化学角度分别解释了这5簇各自反映的信息。在此基础上,选择相应的波长范围用PLS方法建立了总糖、还原糖和尼古丁的定量分析模型。与全谱模型相比,3个模型的交互验证相关系数(Rtraining)分别由0.977 1,0.917 2,0.987 4提高到0.995 5,0.975 1,0.994 4;验证样品相关系数(Rtest)由0.977 8,0.941 2,0.993 2提高到0.992 7,0.967 9,0.994 0;交互验证均方差(RMSECV)由1.09,1.43,0.14降为1.05,1.05,0.13;预测残差均方差(RM-SEP)由0.92,1.17,0.16降为0.39,0.63,0.11;预测样品间平均标准误差(D)由1.274%,1.972%,0.829%降为0.711%,0.843%,0.768%,表明用该方法建立模型的预测准确度和精密度均有所提高,对实际应用有一定的指导作用。     

近红外光谱法快速检测猪肉中挥发性盐基氮的含量

为了实现快速无损地检测猪肉新鲜度的目的,应用近红外光谱法测定猪肉新鲜度重要指标一挥发性盐基氮(TVB-N)的含量.猪肉原始光谱经标准偏差归一化方法(SNV)预处理后,用联合区间偏最小二乘法(siPLS)建立猪肉预处理后光谱和TVB-N含量的校正模型并与经典偏最小二乘法(PLS)模型、间隔偏最小二乘法(iPLS)模型作比较.试验结果表明,利用联合区间偏最小二乘法所建的预测模型最佳,其校正集相关系数(Rc)和交瓦验证均方根误差(fRv)分别为0.8332和3.75,预测集的相关系数(Rp)和预测均方根误差(fRP)分别为0.8238和4.17.研究结果表明利用近红外光谱和联合区间偏最小二乘法可以快速地测定猪肉中挥发性盐基氮的含量.     

NIR光谱的LLE-PLS非线性建模方法及应用

传统的偏最小二乘(PLS)建模方法不能有效反映近红外(NIR)光谱与分析样本的物理化学性质之间存在的非线性关系。局部线性嵌入(LLE)是一种新的非线性降维方法,属于流形学习方法,它能有效地发现高维数据中的本真低维结构。结合LLE和PLS,提出一种近红外光谱非线性建模的新方法,并用于建立丹参多酚酸盐柱层析过程中丹酚酸B含量的回归校正模型。该方法首先用LLE对NIR光谱数据降维,再用PLS建立校正模型。结果表明,与多元散射校正、一阶导等预处理方法结合PLS建模比较,参数优化后的LLE-PLS方法能更准确地预测丹酚酸B的含量,其交叉验证均方根误差为0.128 mg·mL-1、决定系数为0.998 8。基于NIR光谱及LLE-PLS建模,可实现丹参多酚酸盐柱层析过程的在线检测。     

FT-NIR法测定烟草中的镁

应用傅里叶变换近红外光谱分析技术,采用偏最小二乘法建立了近红外光谱与烟草中镁含量的数学模型。经检验,近红外测定值与化学测定值间的平均相对误差为9.09%。该技术简捷、快速、精密度高,可用于烟草中镁的快速测定。