基于SVM算法的近红外光谱技术在鱼糜水分和蛋白质检测中的应用

采用支持向量机(support vector machine,SVM)建立了鱼糜样品中水分和蛋白质含量的近红外光谱校正模型,并采用独立样本集进行了预测。光谱数据经间隔两点一阶导数(DB1G2)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)相结合的方法预处理后,用偏最小二乘(PLS)降维处理,取前15个投影变量为自变量。获得水分模型的校正相关系数R_c、预测相关系数R_v、定标标准差SEE、预测标准差SEP; 蛋白质模型的校正相关系数R_c、预测相关系数R_v、定标标准差SEE、预测标准差SEP,有较好的预测准确性。基于SVM算法的近红外光谱技术可用于鱼糜水分和蛋白质含量的快速检测。     

基于卡尔曼滤波的近红外光谱特征波长变量优选方法

将经典的卡尔曼滤波器与近红外光谱分析技术相结合,提出了一种新的特征波长变量选择方法——卡尔曼滤波法。分析了卡尔曼滤波器用于波长优选的原理,设计了波长选择算法并将其应用到大豆油脂酸价的近红外光谱检测中。首先利用偏最小二乘法(PLS)对油脂不同吸收波段建模,初步筛选出4 472～5 000 cm-1油脂酸价特征波段共132个波长点,然后进一步利用卡尔曼滤波器进行特征波长选择,从中优选出22个特征波长变量建立PLS校正模型,预测集决定系数R2、预测误差均方根RMSEP分别为0.970 8和0.125 4,与利用132个波长点建立的校正模型预测结果相当,而波长变量数减少到原来的16.67%。该波长变量选择算法是一种确定性的迭代过程,无复杂的参数设置和变量选择的随机性,物理意义明确。优选出少数对模型影响较大的特征波长变量以代替全谱建模,在简化模型的同时提高了模型的稳健性,为开发专用油脂近红外光谱分析仪器提供了重要参考依据。     

小波变换和连续投影算法在火龙果总酸无损检测中的应用

应用可见/近红外光谱技术、小波变换(WT)和连续投影算法(SPA),对火龙果总酸含量(TA)进行精确、快速的无损检测,为火龙果内部品质无损检测提供科学依据。利用Maya2000光纤光谱仪采集380～1 099 nm范围的火龙果漫反射光谱数据,通过WT消噪、SPA优选波长和偏最小二乘回归(PLSR)分析方法,建立了火龙果总酸的定量预测模型。试验结果表明：经过WT消噪联合SPA优选波长压缩光谱变量后建立的WT-SPA-PLSR模型,预测精度都高于全谱PLSR模型。由全部样本的原始光谱变量作为输入变量建立PLSR模型的预测相关系数(R_p)为0.851 394, 预测均方根误差(RMSEP)为0.086 848;全部样本的原始光谱数据使用dbN(N=2,3,…,10)小波进行分解消噪,其中消噪效果最优的是db4小波2层分解(db4-2),WT-PLSR模型的R_p为0.915 635,RMSEP为0.066 752,小波变换消噪后的光谱预测模型精度明显提高;原始光谱经过db10-3小波消噪联合SPA算法,从570个光谱变量中优选出530,545,604,626,648,676,685,695,730,897,972,1 016 nm共12个变量作为输入变量,建立WT-SPA-PLSR预测模型,模型的R_P为0.882 83, RMSEP为0.077 39。SPA算法适合火龙果TA模型的光谱变量选择,能够有效提取与总酸相关度高的波长变量,增加了预测模型的精度和稳定性。研究结果表明小波变换技术联合连续投影算法的漫反射近红外光谱无损检测火龙果总酸含量具有可行性。     

LS-SVM的梨可溶性固形物近红外光谱检测的特征波长筛选

为提高梨可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)的近红外光谱模型的精度和稳定性,以160个梨样品为实验对象,分别对原始光谱、多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)处理后的光谱,经无信息变量消除算法(UVE)挑选后,再结合遗传算法(GA)和连续投影算法(SPA),筛选梨可溶性固形物的近红外光谱特征波长。将筛选后的波长作为输入变量建立梨可溶性固形物的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。结果表明经过SNV-UVE-GA-SPA从全波段3112个波长中筛选出的30个特征波长建立的梨可溶性固形物LS-SVM模型效果最好,该模型的预测集相关系数(R_p)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.956和0.271。该模型简单可靠,预测效果好,能满足梨的可溶性固形物含量的快速检测,为在线检测和便携式设备开发提供了理论基础。     

采用可见/近红外光谱检测大麦叶片过氧化氢酶与过氧化物酶含量的研究

采用可见/近红外光谱对丙酯草醚胁迫下大麦叶片过氧化氢酶(catalase, CAT)与过氧化物酶(peroxidase, POD)含量预测进行研究。对500～900 nm光谱采用移动平均法(moving average, MA)11点平滑方法进行预处理。采用蒙特卡罗-偏最小二乘法(monte carlo-partial least squares, MCPLS)方法分别对于CAT与POD的含量预测剔除7个与8个异常样本。基于全部光谱建立了CAT与POD含量预测的PLS,最小二乘支持向量机(least-squares support vector machine, LS-SVM)与极限学习机(extreme learning machine, ELM)模型,ELM模型对CAT含量预测效果最好,建模集相关系数(correlation coefficient of calibration, R_c)为0.916,预测集相关系数R_p为0.786;PLS模型对POD含量预测效果最佳,R_c为0.984,R_p为0.876。采用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)算法分别为CAT与POD预测选择了8个与19个特征波长,基于特征波长建立的PLS,LS-SVM与ELM模型中,ELM模型对CAT与POD含量预测效果均最佳,CAT含量预测的相关系数为R_c=0.928,R_p=0.790;POD含量预测的相关系数R_c=0.965,R_p=0.941。基于全谱与基于特征波长的回归分析模型预测效果相当,且对POD含量的预测效果优于对CAT含量的预测效果,而这需要进一步研究以得到精度和稳定性更高的预测模型。研究结果表明,采用可见/近红外光谱结合化学计量学方法可以实现对除草剂胁迫下大麦叶片CAT与POD含量的预测。     

紫花苜蓿粗蛋白和粗纤维近红外分析模型的建立

采用近红外漫反射光谱技术,结合偏最小二乘法(PLS),以152个来源不同的紫花苜蓿样品建立了粗蛋白和粗纤维含量的近红外定量分析校正模型。在近红外光谱范围内(950～1 650 nm)对紫花苜蓿样品采集光谱数据时,分别设置了粗磨样、细磨样两种样品的状态和1,2,5 nm三种光谱扫描间隔,对建立的模型进行准确性和重复性的验证,比较其优劣。结果显示：光谱扫描时样品为细磨样,光谱扫描间隔为2 nm时所建立的粗蛋白和粗纤维含量的校正模型最佳,其相关系数(R2_cal)分别是0.97和0.94,最佳因素数时的定标标准差(SECV)分别是0.42和0.78。所建近红外定量分析模型对独立检验集样品粗蛋白和粗纤维含量的预测值与化学值的相关系数(R2_val)分别为0.96和0.92,预测标准差(SEP)分别为0.43和0.79。该研究结果表明：利用近红外漫反射光谱法测定紫花苜蓿内在主要品质性状是可行的,为紫花苜蓿粗蛋白和粗纤维含量的检验提供了新的方法模式。     

基于GA和CARS的真空包装冷却羊肉细菌菌落总数高光谱检测

在光谱建模过程中,采用不同的变量筛选算法进行光谱特征波段的提取已成为提高模型效果的重要方法。以真空包装的冷却羊肉细菌菌落总数作为研究指标,比较了两种变量筛选算法对其高光谱偏最小二乘(partial least squares, PLS)模型效果的影响。研究提取了样品肌肉感兴趣区域(ROIs)的羊肉光谱并进行预处理,进而采用遗传算法(genetic algorithm, GA)和竞争性自适应重加权法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)分别对预处理后的473～1 000 nm范围光谱进行特征波段的提取,对比分析了不同波段下羊肉细菌菌落总数的GA-PLS, CARS-PLS和全波段PLS(W-PLS)模型效果。结果表明,GA-PLS和CARS-PLS的模型效果均优于W-PLS,且CARS-PLS模型效果最好,其校正集的决定系数(R2_c)和均方根误差(root mean square error, RMSEC)分别为0.96和0.29,交互验证的决定系数(R2_cv)和均方根误差(root mean square errorof cross validation, RMSECV)分别为0.92和0.46,预测集的决定系数(R2_p)和均方根误差(root mean square error of prediction, RMSEP)分别为0.92和0.47,预测相对分析误差(relative prediction deviation, RPD)为3.58。因此利用高光谱图像技术结合CARS-PLS可以实现羊肉细菌菌落总数快速无损准确检测。     

近红外漫反射光谱法测定玉米秸秆体外干物质消化率

以不同生态环境、不同年份,不同品种和自交系类型、不同生长发育时期以及不同部位的600个样品中选出161份玉米秸秆为材料,应用傅里叶变换近红外光谱技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),通过比较不同光谱范围和光谱预处理方法,在6 101.7～5 773.8 cm-1和4 601.3～4 246.5 cm-1谱区内,建立了适合不同品种类型、不同生长发育时期和不同部位且适配范围广的近红外漫反射光谱(NIRS)测定玉米秸秆体外干物质消化率(in vitro dry matter digestion,IVDMD)的稳定校正模型。其交叉验证和外部验证决定系数(R2_cv,R2_val)分别为0.907 3和0.906 6,预测标准偏差为2.08%, 预测值与化学值间的相关系数(r)达0.956。结果表明, 近红外光谱技术可以用于快速、准确测定玉米秸秆IVDMD,该结果对青贮玉米育种过程中的秸秆材料快速鉴定和筛选具有重要的意义。     

西瓜检测部位差异对近红外光谱可溶性固形物预测模型的影响

西瓜可溶性固形物含量的无损检测对提升其内部品质十分重要。为实现近红外光谱对小型西瓜表面各部位可溶性固形物含量的准确预测,减小检测部位差异对预测模型的影响,以“京秀”西瓜为研究对象,分别采集赤道、瓜脐和瓜梗三部位的漫透射光谱信息,利用偏最小二乘算法(PLS)建立并比较单一检测部位和混合所有检测部位的西瓜可溶性固形物近红外光谱预测模型,并分别采用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)对西瓜可溶性固形物近红外光谱变量进行特征波长筛选。结果显示,相比于单一检测部位的模型,混合所有检测部位的校正集样本建立的模型取得了较优的预测结果。同时,利用CARS算法筛选的42个特征波长变量建模,对三种检测部位预测集样本的预测结果分别为赤道R_P=0.892和RMSEP= 0.684 °Brix,瓜脐R_P=0.905和RMSEP= 0.629 °Brix,瓜梗R_P=0.899和RMSEP= 0.721 °Brix。模型得到了很大的简化,且预测精度较高。比较发现,利用SPA算法筛选的19个特征波长变量所建模型的预测精度较低。利用三种检测部位的西瓜样本建立的PLS混合预测模型,结合CARS算法进行有效特征波长变量筛选,可提高西瓜可溶性固形物预测模型的精度,实现西瓜表面各部位可溶性固形物含量的准确预测,减小检测部位差异对近红外光谱预测模型的影响。结果为今后开发便携式设备检测西瓜表面各部位可溶性固形含量提供参考依据。     

区间极限学习机结合遗传算法用于红外光谱气体浓度反演的研究

提出一种新的有效的FTIR光谱气体浓度反演的方法。 该方法将区间划分的思想用于红外光谱波长优化筛选,即将红外光谱在给定波长范围内划分为若干个子区间,在每个子区间中利用遗传算法(genetic algorithm, GA)优化后的极限学习机(extreme learning machine,ELM)建立浓度预测模型,根据每个子区间测试集均方根误差RMSE和相关系数R2的大小评价模型的泛化性能,筛选出最优子区间组合建立预测模型。 通过含干扰组分(CO₂,N₂O)的CO气体的 FTIR光谱对提出的算法进行了验证,在波段为2 140～2 220 cm-1范围内利用区间法筛选出的最优组合作为变量,应用GA-ELM建立的浓度反演模型,其决定系数R2为0.987 4,均方根误差RMSE为154.996 3,建模时间仅为0.8 s,表明该算法(Interval-GA-ELM, iGELM)的应用不仅缩短了建模时间,而且在干扰组分存在的情况下,依然可以准确筛选出特征波长,从而提高了模型稳定性和预测精度,为大气污染气体遥测分析提供了行之有效的方法。     

Characterization of a wavelength selection method using near-infrared spectroscopy and partial least squares with false nearest neighbors and its application in the detection of the chemical oxygen demand of waste liquid

Abstract

The spectral wavelength selection method is important in near-infrared spectroscopy. Eliminating redundant information and extracting useful information can improve the prediction accuracy and modeling efficiency of the quantitative analysis model for spectral analysis to obtain a near-infrared calibration model with strong predictability and good robustness. This paper proposes a wavelength selection method for near-infrared spectroscopy by combining the partial least squares and false nearest neighbor methods. In this method, the correlation between the characteristic wavelength variables and the measured index is assessed by means of a similarity-based distance measure of the characteristic wavelength variable, and the characteristic wavelength is selected according to the order of the correlation. The method was used to select characteristic wavelengths from the near-infrared spectrum of waste liquid to establish a prediction model for the chemical oxygen demand. Compared with the full-spectrum partial least squares and interval partial least squares based models, the number of characteristic wavelength variables is reduced from 1557 to 176, and the prediction accuracy of the model is improved. This method both simplifies the model and achieves higher prediction accuracy. Therefore, this study provides a novel solution for wavelength selection for multivariate calibration in near-infrared spectroscopy.     

一种结合直接正交信号校正与蒙特卡罗的波长选择方法

在近红外光谱数据分析中,全光谱数据具有波长点多、冗余量大、共线性关系严重的特点,导致了部分波长点对建立校正模型没有积极作用,甚至还会降低模型的预测能力。波长选择被证明是有效避免上述问题的重要方法。针对近红外光谱的特性,提出了一种基于直接正交信号校正(DOSC)与蒙特卡罗方法(Monte Carlo,MC)结合的波长选择算法。与大多数根据波长的“重要性”进行选择的方法不同,MC-DOSC依据波长的“不重要”性进行选择。波长“不重要”性通过DOSC的权重w来度量。首先将w归一化作为波长被滤除的概率,以此建立波长选择的概率模型,并使用蒙特卡罗随机抽样得到N个波长子集的集合。在每一次抽样过程中,用选择的波长点建立PLS模型,计算相应的交叉验证均方根误差(RMSECV)。经过N次随机抽样后,以RMSECV最小时的PLS模型对应的波长子集作为备选子集。将备选子集包含的光谱数据作为新的光谱阵,重复上述过程直到RMSECV不再下降为止。迭代停止后,将RMSECV最小的备选子集作为最佳波长子集。采用玉米数据集和汽油数据集对该算法进行测试,同时与蒙特卡罗无信息变量消除法(MCUVE)、遗传算法(GA)、竞争性自适应权重取样法(CARS)三种算法进行比较。实验结果表明：该算法能大幅度减少波长点个数,并且相应的PLS模型的预测能力也提高了。玉米数据集的实验运行结果,波长点个数从全光谱的700个减少到15个,预测集相关系数从0.828 2提高到0.931 4,RMSEP从0.109 8减少到0.071 3。汽油数据集的实验运行结果,波长点个数从全光谱的301个减少到31个,预测集相关系数从0.987 5提高到0.993 9,RMSEP从0.255 5减少到0.178 8。该算法在2个数据集中的表现均优于对比的三种算法。     

最小相关系数的多元校正波长选择算法

在近红外光谱的定量分析中,由于仪器的精密程度越来越高,采集的光谱数据通常具有很高的维度.因此,波长选择对于剔除噪声及冗余变量,简化模型,提高模型的预测性能是必不可少的.近红外光谱特征波长选择方法众多,但变量间的多重共线性问题仍是导致模型效果较差的一个关键问题.变量间共线性可以通过相关系数进行分析,当相关系数高于0.8,...     

土壤碱解氮含量可见/近红外光谱预测模型优化

可见/近红外光谱技术是土壤成分检测的有效工具。波长筛选对可见/近红外模型土壤属性的预测精度有重要影响。以宁夏吴忠地区75个水稻土样为研究对象,利用可见/近红外光谱技术采集土壤样品光谱,采用SPXY （Sample set partitioning based on joint X-Y distance）方法选取了校正集和预测集样本,比较了分别采用Savitzky Golay平滑（SG smoothing）、多元散射校正（Multiple scatter correction,MSC）、标准正态变量变换（Standard normal variate,SNV）3种预处理方法对光谱数据处理后建立土壤碱解氮偏最小二乘法模型和原始光谱数据建模的效果。在此基础上,分别采用遗传算法（Genetic gorithms,GA）、连续投影算法（Successive projections algorithm,SPA）、竞争性自适应重加权算法（Competitive adaptive reweighted Sampling,CARS）、随机蛙跳（Random frog,RF）进行波长筛选,最后应用偏最小二乘法建立基于不同波长筛选方法的土壤碱解氮含量预测模型。研究表明,由于仪器性能稳定,样品的颗粒度比较小和均匀,本次实验原始光谱数据建模效果最好;各种波长筛选方法均可有效减少参与建模的波长数,且连续投影算法优于全谱建模,所选波长数仅为全谱波长数的1%,其预测决定系数（R²）、预测均方根误差和相对分析误差值分别为0.726,3.616,1.906。这表明连续投影算法可以有效筛选水稻土碱解氮敏感波段,为土壤碱解氮传感器开发提供技术支持。     

基于近红外光谱分析技术测定库尔勒香梨硬度

采用近红外(NIR)漫反射光谱法对新疆特色梨果库尔勒香梨的五种不同果（包括青头、粗皮、脱萼、宿萼、突顶果）的硬度进行测定。由于近红外光谱数据量大且原始光谱噪声明显、测定水果时散射严重等导致光谱建模时关键波长变量提取困难。以新疆库尔勒香梨为研究对象,为了有效地消除固体表面散射以及光程变化对NIR漫反射光谱的影响,首先采用标准正态变量变换（SNV）和多元散射校正（MSC）对库尔勒香梨的原始光谱进行预处理。为寻找适合近红外光谱检测库尔勒香梨硬度的最佳特征波长筛选方法,进行香梨近红外光谱的特征波长变量选择方法的比较与研究。研究比较了两种特征波长筛选方法对库尔勒香梨硬度偏最小二乘法（PLS）建模精度的影响。同时使用反向偏最小二乘（BiPLS）和遗传算法结合反向偏最小二乘（BiPLS-GA）在全光谱范围内筛选香梨硬度的特征波长变量,将校正均方根误差（RESMC）、预测均方根误差（RESMP）以及决定系数（R2）作为模型的评价标准,并最终确定最优波段选择方法及最佳预测模型。基于选择的特征波长变量建立的PLS模型（BiPLS-GA）与全光谱变量建立的PLS模型进行比较发现BiPLS-GA模型仅仅使用原始变量中6.6%的信息就获得了比全变量PLS模型更好的库尔勒香梨硬度的预测结果,其中R2,RMSEC和RMSEP分别为0.91,1.03和1.01。进一步与基于反向偏最小二乘算法（BiPLS）获得的特征变量建立的PLS模型比较发现,BiPLS-GA不仅可以去除原始光谱数据中的无信息变量,同时也能够对共线性的变量进行压缩去除,使得建模变量从301个减少到20个。极大地简化模型的同时有效地提高了模型的预测精准度和稳定性。因此该方法能够有效地用于近红外光谱数据变量的选择。证明了近红外光谱分析技术结合BiPLS-GA模型能够高效地选择出建模变量,去除与库尔勒香梨硬度无关的近红外光谱信息,显著地提高库尔勒香梨硬度定量模型的预测精度。这不仅为新疆地区特色梨果库尔勒香梨的快速、精确、无损优选分级提供一定的技术支持,同时也为基于近红外光谱分析技术预测水果内部品质的研究提供了参考。     

近红外光谱法分析油页岩含油率中波长选择方法的研究

波长选择是光谱建模分析的重要步骤。研究了近红外光谱法分析油页岩含油率过程中的波长选择方法,用以剔除光谱数据中的冗余信息和干扰信息,提高分析模型的建模效率和预测能力。分别采用相关系数法(CC)、移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)和无信息变量消除法（UVE）对油页岩近红外漫反射光谱数据的波长区间进行了选择,研究了不同阈值、窗口宽度和噪声矩阵对上述方法的影响,建立了所选择波长处的反射率数据和样品含油率标准值间的偏最小二乘（PLS）分析模型,比较了上述方法的选择效果。结果表明：与使用全谱数据建模相比,采用上述方法筛选过的光谱数据均能提高模型的建模效率和预测能力,其中经UVE法筛选后的光谱数据仅占全谱数据总数的22.8%,模型的RMSECV却降低了9.3%,RMSEP降低了4.5%。     

西范坪矿区土壤铜元素的高光谱响应与反演模型研究

为解决传统的土壤地球化学测量方法成本高、效率低等问题,研究了利用可见-近红外光谱技术检测土壤重金属含量的简易方法。研究对西范坪矿区土壤反射光谱进行微分、连续统去除等六种变换,利用逐步回归法和皮尔逊相关系数选出对土壤铜含量敏感的特征波段,组成综合特征变量集,再应用不同的特征变量选取方法和参数建立估算模型并检验。结果表明：不同的光谱变换方法对土壤铜含量信息提取能力不同,每种光谱变换都对应特定的敏感波谱区间;基于综合光谱变换信息建立的土壤铜含量反演模型精度优于基于单种光谱变换信息建立的模型;利用综合光谱变换信息建立土壤铜含量反演模型,后向剔除法优于前向引入法和逐步回归法,当Removal取0.20时得到最优回归模型,其模型决定系数R2和预测模型决定系数R2_pre分别达到了0.851和0.830,建模均方根误差RMSEC和预测均方根误差RMSEP分别为0.349和0.468 mg·kg-1,能较好地检测土壤铜含量,同时为其他土壤重金属元素的光谱检测提供了思路。     

甘蔗清糖浆锤度近红外光谱分析的模型优化

采用偏最小二乘法(PLS)和光谱Savitzky-Golay(SG)平滑方法,建立甘蔗清糖浆锤度近红外光谱分析的优化模型。基于最优单波长模型预测效果划分定标集和预测集。全谱(400—2500nm)经过SG平滑处理后用PLS方法建模。建立计算机算法平台,把483种SG平滑模式和1—40的PLS因子数任意组合分别建立PLS模型,根据预测效果选出最优模型,最优模型的SG平滑模式为二阶导数平滑、4、5次多项式类型、43平滑点数,PLS因子数为13,预测均方根偏差(RMSEP)、相对预测均方根偏差(RRMSEP)和预测相关系数(rP)分别为0.433%、0.69%和0.978。预测精度很高,并且大幅度优于未做SG平滑处理直接PLS建模的预测效果。从而表明,SG平滑模式和PLS因子数的联合大范围筛选能够有效地应用于近红外光谱分析的模型优选。     

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。     

基于近红外光谱的杂交水稻种子发芽率测试研究

现阶段水稻种子发芽率测试仍然按照传统的农作物种子发芽技术规定进行发芽试验,此方法存在试验周期长、成本高、专业性要求高等缺点,本研究提出一种基于近红外光谱技术的快速、无损测试杂交水稻种子发芽率的新方法。采用人工老化方法在温度45 ℃、湿度100%的条件下分别老化处理2个品种杂交水稻种子0,24,48,72,96,120,144 h;用近红外光谱仪分别采集2个品种不同老化时间段杂交水稻种子光谱数据共280份,随机分成校正集(168份)和检验集(112份);测试不同老化时间段的水稻种子发芽率;以偏最小二乘算法(PLS)建立了回归模型,分析不同光谱波段和比较不同光谱预处理方法对模型精度的影响。2个品种的水稻种子光谱数据采用全波段和标准化＋正交信号校正预处理时模型最优,模型校正集决定系数(R_C)与验证集相关系数(R_P)分别为0.965和0.931,校正标准误差(SEC)与预测标准误差(SEP)分别为1.929和2.899,验证集预测值与真实值之间的相对误差在4.2%以内。研究结果表明利用近红外光谱分析技术进行杂交水稻种子发芽率的快速无损检测是可行的。