基于光谱技术的桔子汁品种鉴别方法的研究

为了实现桔子汁不同品种的快速光谱鉴别,首先采用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析,从定性分析的角度得到四种不同品种桔子汁的特征差异。同时将小波变换用于对大量光谱数据的压缩, 并结合RBF神经网络建立桔子汁品种鉴别的定量分析模型。该模型将小波压缩后的数据作为神经网络的输入向量,建立径向基函数RBF神经网络。4个品种共240个样本用来建立RBF神经网络的训练模型,剩余的60个样本用于预测。预测结果表明,小波变换结合RBF神经网络的桔子汁品种鉴别的准确率达到100%。说明文章提出的基于光谱技术的鉴别方法具有很好的分类能力,它为桔子汁品种的快速鉴别提供了一种新方法。     

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.     

基于可见/近红外光谱的水稻品种快速鉴别研究

提出了一种应用可见/近红外光谱技术与化学计量学相结合的快速、无损鉴别稻谷品种的新方法。收集了5个品种水稻共150个样本作为实验样本,通过可见/近红外光谱仪扫描这些样本获得了从350 nm到1 075 nm波长范围的光谱信息。将样本的光谱信息进行小波分解以消除高频噪声。将去噪声后的光谱数据经主成分分析压缩成数目较少的新变量(主成分),压缩得到的前4个主成分能够解释99.891%的原始光谱信息。将前4个主成分作为BP神经网络的输入,不同水稻品种值的二进制代码值作为BP神经网络的输出,建立稻谷品种的模式识别模型。模型的预测误差阈值是0.2,模型是3层网络结构,各层的节点分别是4,9和3。150个样本被随机的分成包含100个样本的建模集和50个样本的预测集。结果表明,预测未知的50个样本的正确率达到96%。说明该方法具有较高的鉴别准确度,为稻谷品种的快速无损鉴别提供了一种新的方法。     

应用近红外光谱快速鉴别酸奶品种的研究

提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别酸奶品种的新方法。首先应用光谱仪获得5种典型酸奶品种的光谱曲线,用主成分分析法对5种酸奶品种进行聚类分析,再结合人工神经网络技术建立模型进行品种鉴别。主成分分析表明,主成分1和主成分2的累积可信度已达98.96%,前7个主成分的累积可信度达到99.97%。以每一个样品的前7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人工神经网络模型。每个品种各27个样本,5个品种共135个样本用来建立神经网络模型,余下每个品种各5个共25个用于预测。建模品种的拟合率和预测品种的识别率均为100%。说明该方法能快速无损的检测酸奶品种,为酸奶的品种鉴别提供了一种新方法。     

应用可见/近红外光谱技术鉴别香菇品源的三维空间建模研究

应用可见/近红外吸收光谱技术对不同品源的香菇进行了无损鉴别研究。通过主成分分析法（PCA）将谱段为375～1 025 nm的光谱数据进行压缩和主成分提取,发现前3个主成分累计可信度可达94.37%,说明在三维空间建立样本 鉴别模型是可行的。提出了一种将PCA和三维空间聚类相结合的方法,应用遗传算法确定了样本空间分割平面。遗传算法以同源样本的分割平面方程符号反向次数最小作为适应度函数。还建立了将PCA和BP神经网络相结合的比较模型。选 取了195个样本,其中150个用于样本建模,其余45个用于检验模型预测能力。两个模型使用相同的建模集和预测集。结果表明,两个模型预测能力基本一样,准确率均高于91％。与BP神经网络相比,新方法更加直观简便,为仪器化鉴别 提供了新途径。     

基于可见-近红外光谱的可乐品牌鉴别方法研究

提出了一种采用可见-近红外光谱分析技术快速鉴别可乐品牌的新方法。采用美国ASD公司的便携式光谱仪对三种不同品牌的可乐进行光谱分析,各获取55个样本数据。将样本随机分成150个建模样本和15个预测样本,采用平均平滑法和标准归一化方法对样本数据进行预处理,再用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据。将建模样本的主成分数据作为BP网络的输入变量,可乐品牌作为输出变量,建立三层人工神经网络鉴别模型,并用模型对15个预测样本进行预测。结果表明,预测准确率为100%,实现了可乐品牌快速、准确的鉴别。     

应用可见/近红外光谱进行黄酒品种的判别

为了实现对黄酒品种的快速判别,采用可见/近红外光谱对不同品种的黄酒获取光谱曲线,然后采用主成分分析方法对光谱数据进行聚类分析,并将其提取的主成分作为BP神经网络的输入值,建立了黄酒品种鉴别模型。该模型将前6个主成分作为神经网络的输入变量,加速了神经网络的学习速度,提高了模型的预测精度。随机选取每个品种的15个黄酒样本,共45个样本组成预测集,剩余的145个黄酒样本组成训练集建立训练模型,并用预测集样本对其进行验证。将品种鉴别的偏差标准定为±0.1,结果表明,只有1个未知样本超出偏差范围,该方法的品种鉴别正确率为97.78％,获得了满意的结果。说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为黄酒品种的快速鉴别提供了一种新方法。     

应用可见-近红外光谱快速识别沙棘汁品牌

为了实现沙棘汁品牌的快速无损鉴别,提出了采用可见-近红外光谱分析技术(NIR)鉴别沙棘汁品牌的方法。采用FieldSpec3光谱仪对三种沙棘汁进行光谱分析,各获取40个样本数据。采用平均平滑法和多元散射校正(MSC)方法对样本数据进行预处理,再用主成分法(PCA)对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据。将120个沙棘汁样本随机分成90个建模样本和30个预测样本,把基于累计可信度选择的建模样本的8个主成分(PCs)数据作为BP网络的输入变量,沙棘汁品牌作为输出变量,建立三层反向传播(BP)神经网络鉴别模型,并对30个预测样本进行预测。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%。所以应用近红外光谱技术结合主成分分析和BP神经网络算法识别沙棘汁品牌是一种有效的方法。     

基于主成分分析和神经网络的近红外光谱苹果品种鉴别方法研究

提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别苹果品种的新方法,首先用主成分分析法对苹果品种进行聚类分析并获取苹果的近红外指纹图谱,再结合人工神经网络技术进行品种鉴别。主成分分析表明,主成分1和主成分2的累积可信度已达98％,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对不同种类苹果具有很好的聚类作用。利用主成分分析得到的载荷图可以得到对于苹果品种敏感的特征波段,用特征波段图谱作为神经网络的输入建立三层BP人工神经网络模型。每个品种各25个苹果共75个用来建立神经网络模型,余下的共15个用于预测。对未知的15个样本进行预测,品种识别准确率达到100%。说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为苹果的品种鉴别提供了一种新方法。     

一种基于可见-近红外光谱快速鉴别茶叶品种的新方法

提出了一种用可见-近红外光谱技术快速无损鉴别茶叶品种的新方法。应用可见-近红外光谱仪测定5个品种茶叶的光谱曲线,用主成分分析法对不同品种茶叶进行聚类分析并获得茶叶的可见-近红外光谱数据的主成分,再结合人工神经网络技术建立模型进行品种鉴别。主成分分析表明,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对不同种类茶叶具有较好的聚类作用,可以定性分析茶叶种类。把主成分分析得到的前6个主成分作为神经网络的输入,茶叶品种值作为神经网络的输出,通过5个茶叶品种共125个样本的训练和学习,建立了茶叶品种鉴别的3层BP人工神经网络模型,对未知的25个样本进行鉴别,品种识别准确率达到100%。说明本文提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为茶叶的品种快速鉴别提供了一种新方法。     

基于PCA-BP神经网络的光谱消光法颗粒粒径反演算法研究

光谱消光法广泛应用于颗粒粒径测量领域,在利用光谱消光法对颗粒粒径进行反演的过程中,由于颗粒的消光系数存在理论复杂、计算繁琐、收敛速度慢以及求解不稳定等问题,很大程度上影响了整个反演过程的快速性和准确性。且在众多波长的消光数据中,存在较多重复冗余的信息,也很大程度上增加了反演算法的时间。针对光谱消光法粒径反演算法计算繁琐、反演效率低的问题,提出了基于主成分分析（PCA）和BP神经网络的光谱消光颗粒粒径分析方法。基于Mie散射理论对不同粒径、不同波长下的光谱消光值进行了仿真计算,通过对光谱消光数据集的主成分分析及各个波长综合载荷系数的计算,实现了最优特征波长的选取,利用降维后的光谱消光数据训练了PCA-BP神经网络模型,并利用该网络模型计算了粒径颗粒分布。通过仿真计算,比较了PCA-BP神经网络模型与传统的BP神经网络模型的预测精度,并分析了波长数目对两种神经网络模型预测结果的影响。针对训练得到的PCA-BP神经网络模型开展光谱消光法粒径参数反演算法的验证实验,搭建了光谱消光法颗粒粒径参数测量实验系统,测量了粒径范围在0.5～9.7 μm内的6种不同粒径参数的聚苯乙烯标准颗粒。仿真和实验结果表明：基于主成分分析方法可确定各个波长向量之间的相关性,利用综合载荷系数选取最优特征波长对应的消光值对整体的光谱数据具有较好的代表性,可实现光谱数据的降维。相比传统的BP神经网络模型,基于PCA-BP神经网络模型的颗粒粒径分布的分析方法预测精度更高,对于较分散颗粒系的分布参数的预测有更加明显的优势。而且,被选取的波长数较少时,PCA-BP神经网络模型依然有较高的预测精度。利用训练好的PCA-BP神经网络模型对颗粒粒径参数进行实验验证,预测结果可瞬时输出,颗粒粒径分布误差在5%以内,验证了该算法的可行性。     

基于PCA-BP神经网络的EDXRF分析测定地质样品中铁、钛元素含量的应用研究

为实现地质样品中元素含量的准确预测,提出了基于主成分分析(PCA)的改进型BP神经网络模型。采用X荧光光谱法,对新疆西天山地质样品中Fe,Ti,V,Pb和Zn等元素进行测量,将得到的X荧光计数作为输入变量,应用该模型对未知地质样品中Fe和Ti元素进行定量预测。结果表明：主成分分析与改进型BP神经网络模型取得了较好的预测效果,预测结果与化学分析值的相对误差小于3%,为地质样品元素含量预测提供了一种新型有效的方法。     

基于激光诱导击穿光谱技术的咖啡豆中咖啡因含量快速检测方法

应用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术研究了快速检测咖啡豆中咖啡因含量的可行性。将咖啡豆磨粉压成片状作为采集LIBS光谱数据的样本,应用原子吸收分光光度计测量每个样本中咖啡因的含量。应用基线校正,小波变换和归一化等数据预处理方法;针对基于全部变量的偏最小二乘(PLS)模型会出现过拟合,分别应用回归系数和主成分分析(PCA)选择特征变量,并建立了基于特征变量的PLS和BP神经网络模型。结果表明：基于回归系数所选特征变量的PLS模型中,建模集相关系数R_c=0.96,预测集R_p=0.91;基于PCA提取特征变量的PLS模型中,R_c=0.94,R_p=0.90;基于PCA所选特征变量的BP神经网络模型中,R_c=0.96,R_p=0.96。两种方法所提取特征变量均对应C,H,O,N,Na,Mn,Mg,Ca和Fe,且基于上述两种方法所选特征变量的PLS模型均对预测集样本有较好的预测结果,说明上述元素与咖啡因含量存在联系,应用回归系数和PCA选择的特征变量是有效的,但是咖啡豆内C,H,O,N,Na,Mn,Mg,Ca,Fe与咖啡因含量的确切关系需要进一步研究。基于PCA所选特征变量的BP神经网络模型有更优的预测结果,说明所选特征变量适用于不同的建模方法。研究表明LIBS技术结合化学计量学方法可以实现咖啡豆中咖啡因含量的快速检测。     

基于舌诊NIR反射光谱血清总蛋白含量的无创测量

采用舌诊近红外反射光谱对人体血清总蛋白(TP)含量进行无创检测。采集58例舌尖反射光谱进行反射率归一化并记录相对应的血清总蛋白生化分析值,将样本分为训练集和预测集,运用主成分分析结合BP神经网络法和偏最小二乘算法分别建立预测模型。主成分分析结合BP神经网络模型对预测集进行预测,平均相对误差为7.35%,均方根误差为3.069 1 g·L-1,相关系数为0.902 1。偏最小二乘模型对预测集进行预测,平均相对误差为4.77%,均方根误差为0.130 1 g·L-1,相关系数为0.971 8。实验结果证实了舌诊近红外反射光谱可以较为准确地用于总蛋白含量的无创检测。     

三维荧光光谱结合平行因子及神经网络对清香型白酒的年份鉴别

以某清香型白酒为研究对象,将三维荧光光谱技术与平行因子分析方法(parallel factor analysis,PARAFAC)、BP神经网络结合,建立清香型白酒年份鉴别模型。首先,利用FLS920全功能型荧光光谱仪测量获得不同年份白酒的三维荧光光谱数据,对激发发射三维矩阵进行三线性分解,得到四个主成分对应的浓度得分和激发-发射光谱轮廓图。将这4个浓度得分作为BP神经网络的输入,建立10,20和30年份白酒的鉴别模型。随机选取每个年份的10个样本,共30个样本组成测试集,剩余的90个白酒样本组成训练集建立训练模型。据此对未知样品进行预测,其预测正确率分别为90%,100%和100%。同时将该方法与多维偏最小二乘判别分析法(multi-way partial least squares discriminant analysis, NPLS-DA)进行了比较。研究结果表明：平行因子结合神经网络的判别模型具有更强的预测能力,该方法能够有效提取年份白酒的特征光谱信息,同时又降低了神经网络输入变量的维数,取得较好的鉴别效果。     

近红外光谱用于盐酸左氧氟沙星针剂的定量分析

目前常用的盐酸左氧氟沙星注射液含量的测定方法是高效液相色谱法,但此法不能应用于在线分析。文章利用近红外光谱分析技术分别与偏最小二乘(PLS)以及人工神经网络(ANN)的方法相结合,对同一厂家的35个不同批号的针剂样品分别建立了定量校正模型,并对随机抽取的12个样品进行了预测。首先,利用PLS的方法建立模型,得出模型的决定系数 (R2)和预测集样本的标准偏差(RMSEP)分别为0.964和0.242 8,同时利用小波变换技术对光谱变量进行了高效的压缩,并利用了前馈神经网络建立了盐酸左氧氟沙星针剂的定量分析模型, 利用该模型所得的R2和RMSEP分别为0.944和0.572 2。文章详细比较了两种方法的建模过程,相关参数选取的优化方法,实验结果令人满意,从比较结果来看,PLS方法略优于ANN方法,可以快速准确的给出该针剂的含量,具有无损,简单,快捷的特点,为近红外光谱技术应用于针剂的定量检测提供了一个新的有效方法。     

衰减全反射红外光谱法快速分类和识别多种食用油的方法

提出了一种衰减全反射红外光谱法快速分类和识别多种食用油的方法——KL-BP模型。此模型利用KL算法对原始光谱数据分类特征进行提取并对原始数据降维,降维后的数据作为神经网络的输入建立分析模型。实验共收集了九种食用油包括芝麻油、玉米油、油菜籽油、调和油、葵花油、花生油、橄榄油、大豆油、茶籽油,共84个样品,并测定了其衰减全反射红外光谱。为了对比所提方法性能,分别建立PCA直接分类、KL直接分类、PLS-DA、PCA-BP和KL-BP模型的分类结果进行对比。研究结果表明,对所研究的9种食用油,PCA直接分类、KL直接分类、PLS-DA、PCA-BP和KL-BP方法的识别率分别为59.1%,68.2%,77.3%,77.3%和90.9%。在数据降维中,KL算法通过分别提取使类间距离和类内距离比值最大方向的特征向量提取和包含在类内离散度矩阵中的分类信息,能够比PCA方法提取了更多的分类信息;引入BP神经网络能有效地提高分类能力和分类准确率;KL-BP综合了KL对分类信息提取优势以及BP神经网络自学习、自适应、非线性的优点,在分类和识别成分相近的9种食用油中表现出了最优秀的能力。     

Year Discrimination of Mild Aroma Chinese Liquors Using Three-Dimensional Fluorescence Spectroscopy Combined with Parallel Factor and Neural NetworkSCIEI北大核心CSCD

Three-dimensional fluorescence spectroscopy coupled with parallel factor analysis and neural network was applied to the year discrimination of mild aroma Chinese liquors. The excitation-emission fluorescence matrices (EEMs) of 120 samples with various years were measured by FLS920 fluorescence spectrometer. The trilinear decomposition of the data array was performed and the loading scores of and the excitation-emission profiles of four components were also obtained. The scores were employed as the inputs of the BP neural networks and the PARAFAC-BP identification model was constructed. 10 samples were collected from 10, 20 and 30 years of liquors respectively, and 30 samples were selected as the test sets. The remaining 90 samples were used as the training sets to build the training model. The year prediction of unknown samples was also carried out, and the prediction accuracy was 90%, 100% and 100%, respectively. Meanwhile, the discrimination analysis method and the multi way partial least squares discriminant analysis were compared, namely PARAFAC-BP and NPLS-DA. The results indicated that parallel factor combined with the neural network (PARAFAC-BP) has higher prediction accuracy. The proposed method can effectively extract the spectral characteristics, and also reduce the dimension of the input variables of neural network. A good year discrimination result was finally achieved.     

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。