实用化商品玉米籽粒的近红外光谱品种判别方法研究

近年来利用近红外光谱进行农作物品种判别成为农产品检测的一个新兴方向.该文提出一种基于近红外光谱的新的实用化商品玉米品种判别系统,此系统既能对系统学习过的品种做出准确判别也能对未学习过的品种做出准确拒识.首先采用一阶导数法对原始光谱进行预处理,光谱数据经主成分分析后,根据仿生模式识别理论建立判别模型.在建市模型时文章使用了基于二维单形的Ψ-3神经元作为覆盖单元,并提出了包含指数的概念以辅助判定样品的唯一归属.测试结果表明,该系统对参与建模的品种有较强的判别能力,即使建模品种达到34个时系统平均正确判别率仍达到91.8%.同时对于未参与建模的品种也有较强的拒识能力,平均正确拒识率达到95%以上.     

近红外光谱漫反射和漫透射测量方法在玉米品种真实性鉴定中的应用研究

研究了适合进行玉米群体样品品种真实性鉴定的光谱测量方法。分别用近红外光谱仪的全波漫反射和短波漫透射测量方法采集8个玉米品种的光谱数据,对预处理后的数据做偏最小二乘分析(PLS-DA),建立8个玉米品种的仿生模式识别模型。分别统计用两种方法所测数据建立的品种识别模型对本类样品的平均正确识别率和对异类样品的平均正确拒识率,漫反射方法达到94.5%和96.71%,漫透射方法达到98.50%和98.00%,均满足玉米品种初筛所要求的精度,其中短波漫透射方法建立的模型对测试样本的平均正确识别率和拒识率分别比全波漫反射方法高出4%和1.3%。     

玉米品种近红外光谱的特征分析与鉴别方法

以玉米种子的4 000~12 000 cm-1波段的漫反射近红外光谱为研究对象,提出了一种鉴别玉米品种的新方法。采用主成分分析法(PCA)来研究数据特征,发现近红外光谱在特征空间中具有显著的长条状分布特征,为此我们研究了改变样本点在PCA空间中的分布对品种鉴别的影响,并提出了归一化主成分分析(NPCA)的特征提取算法,同时还根据近红外光谱的数据分布特点提出了一种主方向仿生模式识别的分类算法,进一步提高了鉴别正确率。鉴别模型对第一测试集的平均正确识别率达到了97.67%,平均正确拒识率达到了98.40%,30个品种中的13个达到了100%的正确识别率;对第二测试集的平均正确拒识率达到了98.90%,有11个品种达到了100%的正确拒识率,具有较高的鉴别准确度。     

鉴别玉米杂交种纯度的近红外光谱分析技术研究

以不同产地和年份的农华101(NH101)玉米杂交种和母本种子为对象,研究了鉴别玉米杂交种子纯度的近红外光谱分析方法。 光谱采集时间跨度达10个月,运用傅里叶变换(FT)近红外光谱仪器,在不同季节用23天(分五个时间段)采集了这些样品共920条玉米单子粒近红外漫反射光谱。 全部原始光谱用移动窗口平均、 一阶差分导数和矢量归一化进行预处理,使用主成分分析(PCA)方法和线性判别分析(LDA)方法降维,采用仿生模式识别(BPR)方法建立模型。 通过对光谱预处理校正光谱失真,使样品光谱集在特征空间分布的范围收缩,相对距离增大了近70倍,实现了母本和杂交种子的鉴别。 通过代表性样品的选择,提高了模型对光谱采集时间、 地点、 环境等条件变动的应变能力,也提高了模型对样品种子制种时间与地点变动的应变能力,增强了模型的稳健性,使测试集玉米单子粒杂交种和母本种子的平均正确识别率达到95%以上,而平均正确拒识率也达到85%以上。     

SVDD的近红外光谱定性分析光谱质量判定方法

近红外光谱属微弱信号,其质量易受被测物体自身状态及各种外界因素干扰,具体而言,在近红外光谱定性分析中,影响光谱质量的因素主要有光谱仪状态改变、光谱采集人员错误操作、奇异样本干扰等。建模时若混入质量较差的光谱易影响所建模型的稳健性与适用性,因此光谱质量判定是确保模型预测能力的一项重要工作。目前用于定量分析的光谱质量判定研究较多,而用于定性分析的光谱质量判定研究较少,为此,提出一种基于支持向量机数据描述的近红外光谱定性分析光谱质量判定方法,采用自制漫透射近红外光谱装置采集单籽粒玉米光谱,以正常状况下采集的某品种玉米单籽粒漫透射光谱作为正常样本,而人为漏光、近红外探测器窗口覆盖玉米表皮碎屑、光源强度改变、光源与被测玉米籽粒距离改变、相近品种玉米籽粒混入等几种情况下所采集光谱作为异常样本,在此数据集基础上研究了基于支持向量机数据描述的定性分析光谱质量判定模型建立的原理与方法,其后将支持向量机数据描述方法与常用的马氏距离法、局部异常因子法等光谱质量判定方法进行了对比,并以正常样本正确识别率与异常样本正确拒识率的均值作为评价标准,对实验结果进行分析,由实验结果可以看出相比其他两种方法,基于支持向量机数据描述的光谱质量判定方法具有最优判定能力,建模集正常样本数目会影响光谱质量判定能力,在实际使用光谱质量判定方法时,建模集应包含足量样本。在近红外定性分析时可以将该方法作为剔除异常光谱的手段,在预处理、特征提取,模式分类等近红外光谱定性分析步骤前首先进行基于支持向量机的光谱质量判定步骤,并剔除异常光谱,可有效提高近红外光谱定性分析模型的可靠性,亦为近红外光谱定性分析光谱质量判定提供新的方法参考。     

基于近红外自相关谱检测奶粉中的三聚氰胺

发展了一种基于近红外自相关谱定性定量分析掺三聚氰胺奶粉的检测方法。分别配置40个纯奶粉样品和40个不同质量百分比浓度的掺三聚氰胺奶粉(10-4%～40%, w/w)样品,采集了所有样品的一维近红外漫反射光谱,以奶粉中掺入的三聚氰胺浓度为外扰进行相关计算,选择随浓度变化敏感的7 000～4 200 cm-1为建模区间。在提取自相关谱信息的基础上,建立了定性定量分析掺三聚氰胺奶粉的偏最小二乘模型,并与常规一维近红外谱模型的预测结果进行了比较。所建立的方法对未知样品的识别正确率为100%,预测均方根误差(RMSEP)为0.63%;而一维近红外谱的识别正确率为96.2%,RMSEP为0.84%。研究结果表明：相对于常规一维近红外谱,所建立的方法能提供更好的预测结果,其原因可能是自相关谱能提取更多的特征信息。     

基于遗传算法与线性鉴别的近红外光谱玉米品种鉴别研究

结合遗传算法与线性签别分析(LDA)提出了一种玉米品种的快速鉴别方法.该方法是一种基于近红外光谱的新方法,通过采集玉米种子(实验共37个种类)的近红外光谱数据,使用遗传算法进行特征光谱波段的选择,使用线性鉴别分析的方法提取光谱特征并分类.结果表明,遗传算法能有效地剔除光谱噪声波段,并提高 LDA 的泛化能力.同时,为简化运算,剔除了大量冗余数据,结合遗传算法选择的特征谱区,使参与鉴别的数据维数从2 075降到了233.对测试集1的300个样本的平均正确识别率与平均正确拒识率均达到99.30%,其中73.33%的玉米品种的正确识别率达到了100%;对测试集2(均为未参加训练品种的样本)的175个样本的平均正确拒识率达到99.65%.与常用的 PCA 等方法相比,运算时间更短,正确率更高.     

利用近红外光谱快速检测牛奶中三聚氰胺的可行性研究

采集了22个合格液态牛奶样品,并制备了50个掺入不同含量三聚氰胺(0.1～1 500 mg·kg-1)的牛奶样品,应用近红外光谱仪扫描其透射光谱,研究利用近红外光谱快速检测牛奶中三聚氰胺的可行性。采用偏最小二乘法建立近红外光谱与牛奶中三聚氰胺含量之间的定量模型,结果表明近红外光谱受检测限的限制,难以准确预测牛奶中掺入的三聚氰胺的含量。而应用近红外光谱,结合判别偏最小二乘法建立定性模型,则可以实现对合格牛奶及掺入三聚氰胺的牛奶的定性鉴别,正确识别率达100%。因此,基于近红外光谱的检测方法可以初步判断牛奶中是否含有三聚氰胺,作为高效液相色谱法的补充,为定量检测做初步的筛查,可大大提高检测效率。     

基于Adaboost及谱回归判别分析的近红外光谱固态发酵过程状态识别

为了实现固态发酵过程状态的快速监测,以饲料蛋白固态发酵为实验对象,开展了基于近红外光谱分析技术的饲料蛋白固态发酵过程状态定性识别研究。首先利用Antaris Ⅱ型傅里叶变换近红外光谱仪采集140个固态发酵物样本的近红外光谱,并采用标准正态变换(SNV)光谱预处理方法对获得的原始光谱进行预处理;其次,采用谱回归判别分析(SRDA)法对预处理后的近红外光谱进行特征提取;最后,采用最近邻(NN)分类算法作为弱分类器建立固态发酵过程状态识别模型,并对测试集样本进行识别。结果显示,与利用主成分分析(PCA)法和线性判别分析(LDA)法提取的光谱特征建立的识别模型结果相比较,SRDA-NN识别模型获得的结果最佳,在测试集中的正确识别率达到94.28%;为了进一步提高识别模型的准确率,将自适应提升法(Adaboost)与SRDA-NN方法结合,提出了Adaboost-SRDA-NN集成学习算法来建立饲料蛋白固态发酵过程状态的在线监测模型。通过Adaboost算法提升后的SRDA-NN模型预测性能得到了进一步增强,Adaboost-SRDA-NN模型在测试集中的正确识别率达到100%。试验结果表明：在近红外光谱定性分析模型校正过程中,SRDA方法能有效地对近红外光谱数据进行特征提取,以实现维数约简;另外,Adaboost算法能很好地提升最终分类模型的预测精度。     

基于高光谱图像技术的玉米杂交种纯度鉴定方法探索

对玉米种子高光谱图像的光谱维信息进行分析,探索利用高光谱图像技术鉴定玉米杂交种纯度的可行性。实验中利用高光谱成像系统采集玉米品种农华101的母本和杂交种的高光谱图像, 波长范围871～1699 nm;在每个玉米样本上提取感兴趣区域的平均光谱信息,利用处理后的数据建立农华101母本和杂交种的鉴定模型。讨论了样品的摆放方式(种子胚正对光源和背对光源,种子在样品台上的位置)和实验环境对鉴定模型性能的影响。鉴定模型对不同摆放方式和实验环境下获得的同种样品的光谱的正确识别率和正确拒识率均达到90%以上,模型稳健性良好。利用Qs方法选择特征波段[1],发现在1 230 nm附近(1 195～1 246 nm)农华101的母本和杂交种差异最大。实验中利用特征波段内的数据进行建模和测试,正确识别率和正确拒识率达到90%以上,与利用全波段(925～1597 nm)获得的识别效果相当。分析结果表明,利用高光谱图像技术鉴定玉米杂交种纯度是可行的。     

近红外光谱技术的乳粉品牌溯源研究

采用近红外光谱漫反射模式,结合简易分类技术(soft independent modeling of class analogy, SIMCA)对不同品牌乳粉进行了分类溯源研究。实验共采集了四种不同品牌乳粉,包括光明乳粉54组,荷兰乳粉43组,雀巢乳粉33组以及伊利乳粉8组共138组样品的近红外光谱,通过对预处理后的训练集全谱段数据变量进行主成分分析,得出前三个主成分的累积方差贡献率为99.07%。利用SIMCA类建模法建立的乳粉主成分回归模型对预测集乳粉进行分类,研究结果表明,光明乳粉、荷兰乳粉、雀巢乳粉的识别率分别为78%, 75%, 100%,拒绝率分别为100%, 87%, 88%。因此,近红外光谱结合SIMCA建立的模型具备较好的乳粉品牌溯源能力,为快速、准确鉴别乳粉品牌提供了新思路。     

掺有植物性填充物牛奶的近红外光谱判别分析

为探索近红外光谱技术在生鲜牛奶掺假检测中的应用, 寻找一种快速的检测方法,以分别掺有植物奶油、植物蛋白、淀粉的牛奶为材料,利用傅里叶变换近红外光谱仪对样品进行扫描并得到光谱数据, 应用Fisher线性判别分析和偏最小二乘法对试验数据进行了多元统计分析。分析结果表明,利用Fisher判别分析建立的掺假牛奶判别模型的正确判别率达到97.78％,对未知样进行检验,正确判别率达到94.44%;利用偏最小二乘法建立的各掺假物质掺入量的定量检测模型,各掺假牛奶的校正集决定系数(R2)均在99.0%以上,各掺假牛奶的验证集决定系数均在98.5%以上,模型的预测效果良好。上述2种方法说明了近红外光谱技术可以实现对掺有植物性填充物牛奶的快速定性、定量鉴别。     

基于太赫兹光谱的奶粉中葡萄糖及蔗糖定性定量检测方法

奶粉富含人体所需的五大营养物质,是婴幼儿主要的营养来源之一,奶粉中的营养成分对婴幼儿的生长发育具有重要影响,除乳糖外的糖类含量超标可能对婴幼儿健康产生不良影响。由于奶粉成分复杂,目前的色谱法和近红外光谱法检测技术都难以满足奶粉糖分快速无损检测的要求,因此亟须探索一种奶粉中葡萄糖、蔗糖含量快速无损检测方法。太赫兹波对不同大分子物质的吸收峰具有“指纹”特性,可利用该特性对不同的大分子物质进行识别。应用太赫兹时域光谱技术（THz-TDS）并结合化学计量学方法对奶粉中葡萄糖、蔗糖两种糖分的定性定量检测方法进行了研究。实验装置采用TAS7500TS太赫兹光谱系统,实验样品为不含糖的婴幼儿奶粉和纯度大于99%的葡萄糖、蔗糖晶体及不同梯度浓度的奶粉-葡萄糖、奶粉-蔗糖混合物,实验分别采集了3种纯品样品及15种不同梯度浓度的奶粉-葡萄糖、奶粉-蔗糖混合物样品的太赫兹时域信号,每个样品采集三次并取平均值作为其时域光谱信号,经快速傅里叶变换（FFT）得到各样品的太赫兹频域信号,再根据Dorney提出的光学参数提取公式计算得到各样品的吸收系数谱和折射率谱。最后分别基于两组混合物样品的吸收系数谱和折射率谱数据,采用偏最小二乘法（PLS）建立相应的定量分析模型,校正集和预测集样品比例为2∶1。实验结果表明,奶粉在太赫兹波段无明显特征吸收峰,葡萄糖和蔗糖分别在1.45,1.8,1.98,2.7 THz和1.5,1.9,2.6 THz频率处有较强的特征吸收峰,可根据两种物质的太赫兹指纹特征峰进行定性分析。不同梯度浓度的两组混合物的整体吸收峰位置与葡萄糖、蔗糖纯品太赫兹吸收峰位置基本一致,具有稳定的吸收特性。基于吸收系数谱和折射率谱数据建立偏最小二乘法模型,均可实现奶粉中葡萄糖和蔗糖的定量分析,且由折射率谱建立的葡萄糖、蔗糖定量回归模型效果均优于由吸收系数谱建立的模型效果,其中,奶粉-葡萄糖混合物中葡萄糖含量PLS模型的校正集相关系数（R_c）及均方根误差（RMSEC）分别为0.99和0.18%,预测集R_P及RMSEP分别为0.96和0.66%,奶粉-蔗糖混合物中蔗糖含量PLS模型的校正集R_c及RMSEC分别为0.96和0.55%,预测集R_P及RMSEP分别为0.99和0.25%,葡萄糖和蔗糖定量模型的预测效果均较为理想。研究结果表明THz-TDS技术可有效用于奶粉中葡萄糖和蔗糖定性定量分析,为运用THz-TDS技术开展奶粉掺假及品质快速检测方法研究提供参考。     

牛奶中三聚氰胺的可见/近红外光谱快速判别分析方法的研究

为探讨基于可见一近红外光谱技术快速检测牛奶中是否含有三聚氰胺的可行性.文章通过往液态奶中添加不同含量的三聚氰胺,共制备样本160个.利用Handheld Field Spec光谱仪获取样本光谱,其后采用不同的预处理方法对光谱数据进行预处理,然后分别建立数学模型,比较模型的好坏,得到采用移动平均平滑作为数据的预处理方法较好.从160个样本中随机的取出120个样本建模,剩下的40个样本作为独立的验证集.采用偏最小二乘回归法(PLS)和最小二乘支持向苗机法(LS-SVM)方法分别建立判别分析模型,利用独立的验证集对判别模型进行了预测验证.预测结果的预测相关系数(R2)分别为0.917 4(PLS)和0.910 9(LS-SVM),预测标准误差(RMSEP)分别为0.030 4(PLS)和0.046 7(LS-SVM).研究结果表明近红外反射光谱可以作为一种快速检测牛奶中三聚氰胺的方法.     

基于支持向量机算法的红外光谱技术在奶粉蛋白质含量快速检测中的应用

蛋白质是奶粉中重要的营养成分,实现对奶粉中蛋白质含量的快速、无损检测十分重要。文章采用近红外及中红外光谱技术检测了不同品种奶粉的蛋白质含量。采用最小二乘支持向量机对光谱透射率值和蛋白质值建模。模型在全波段对样本蛋白质含量预测得到了较好的结果,绝对系数(R2_p)达到0.9517,预测误差均方根(RMSEP)为0.520 201。预测结果要优于传统的偏最小二乘回归(PLS)的预测结果,说明红外光谱技术能够实现奶粉蛋白质含量的无损检测,且检测过程比传统化学检测方法简单,操作性强。文章同时还研究了分别基于中红外光谱范围和近红外光谱范围的建模。模型预测结果显示中红外光谱区域的建模效果要优于近红外光谱区域。该研究为今后奶粉蛋白质含量快速无损检测提供了新的方法。     

二维相关近红外光谱检测牛奶中的三聚氰胺

配置合格的纯牛奶样本及含有三聚氰胺质量浓度范围为0.01g/L～3g/L的掺杂牛奶样本各20个,并采集其近红外光谱。以牛奶中掺杂三聚氰胺浓度为外扰,构建二维相关同步谱,研究其相关谱特性。在此基础上,结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)建立定性模型,可以实现纯牛奶与掺伪牛奶的定性鉴别,正确识别率达100%。同时,将二维相关近红外同步谱矩阵与偏最小二乘法(PLS)结合起来,建立定量分析牛奶中掺杂三聚氰胺的数学模型。对未知样品的预测相关系数R达到0.98,预测均方根误差(RM-SEP)为0.18g/L,说明基于同步相关谱矩阵建立定量分析的数学模型是可行的。该方法无需样品处理,成本低,为快速检测掺伪牛奶提供了一种新的途径。     

应用可见-近红外光谱技术快速无损鉴别婴幼儿奶粉品种

为了快速无损鉴别婴幼儿奶粉品种,提出了结合偏最小二乘(PLS)法和人工神经网络(ANN)综合预测婴幼儿奶粉品种的新方法。获取婴幼儿奶粉样本在400～1 000 nm波段的漫反射光谱,采取平均平滑法和多元散射校正(MSC)进行预处理,用PLS建立校正模型进行模式特征分析及主成分的提取。经过交互验证法判别,提取7个主成分作为神经网络的输入变量,奶粉的品种值作为输出,建立了三层BP神经网络。9个典型品种的婴幼儿奶粉各取样本30个,共计270个作为训练集。随机抽取的各个品种的10个样本,共90个作为预测检验样本,结果表明,90个未知样本的品种预测准确率为100％。说明提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为婴幼儿奶粉的品种快速无损鉴别提供了一种新方法。     

近红外吸收光谱技术快速检测奶制品中添加三聚氰胺

对奶制品中添加三聚氰胺的近红外吸收光谱快速检测技术进行了可行性研究。实验分别配置了8组不同三聚氰胺含量的纯牛奶样品,用FTIR光谱仪测量其吸收谱,并偏最小二乘法建立数学模型。研究结果表明,应用近红外吸收光谱技术可以对奶制品中添加三聚氰胺进行快速检测。