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1.
研究利用近红外光谱分析方法进行模拟复杂混合溢油源的定量分析问题。选取汽油、柴油、煤油三种轻质石油类产品,按照不同浓度比例配置成40个模拟混合溢油样本,利用傅里叶变换近红外光谱仪采集其在4 000~12 000cm-1谱区范围内的近红外光谱;采用不同预处理方法,利用偏最小二乘算法建立混合溢油样本三组分各自的浓度定量模型。汽油、柴油和煤油的最优预处理方法均为二阶导数方法,分别在8 501.3~7 999.8cm-1,6 102.1~4 597.8cm-1,6 549.5~4 597.8cm-1,7 999.8~7 498.4cm-1和6 102.1~4 597.8cm-1谱区范围内,预测模型的决定系数R2分别为0.998 2,0.990 2和0.993 6;RMSEP值分别为0.474 7,0.936 1和1.013 1;RPD值分别为25.126 9,10.517 3和13.072 0。实验结果表明:利用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法能够定量确定模拟混合溢油样本中各组分的浓度,为海洋复杂溢油源的定量检测与分析提供有效手段。 相似文献
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用近红外漫反射光谱无损检测血糖的初步研究 总被引:11,自引:0,他引:11
利用近红外漫反射光谱技术研究了无损定量监测血糖的方法。使用BRUKERVECTOR 2 2傅里叶变换光谱仪和GRACEⅡ型血糖仪对一组健康自愿受试者 (两名年轻男子和两名年轻女子 )测试后 ,获得了不同的状态条件下 2 6个样本的光谱及其血糖值 ,选择一部分有代表性的样本作为建立模型使用 ,而被预测的样本来自不参加建模的数据。选择不同的谱区、预处理方法对数据进行处理得到以下结果 :1)谱区选在 90 0 0~12 0 0 0cm- 1 选择MIN MAX归一化预处理方法建模、预测 ,预测结果差值在 36mg·dL- 1 以上 ,选择平滑和二阶导数 ,则建模结果≤ 16mg·dL- 1 ,预测结果≤ 2 5mg·dL- 1 ;另选谱区 4 0 0 0~ 5 0 0 0cm- 1 ,选择平滑和一阶导数 ,建模与预测结果的差值在 2 5mg·dL- 1 以上。 2 )选择 4 0 0 0~ 90 0 0cm- 1 谱区 ,经平滑和二阶导数处理并在此区建模并预测 ,其中建模中预测差值≤ 15mg·dL- 1 ,预测≤ 31mg·dL- 1 ;由OPU 3 0 1自动挑选的谱区6 0 0 0~ 75 0 0cm- 1 和 4 2 0 0~ 4 70 0cm- 1 ,采用平滑、一阶导数和矢量归一化在此区建模和预测 ,其中建模中预测差值≤ 11mg·dL- 1 ,预测≤ 2 2mg·dL- 1 。 3)采用个体自我建模方法 ,在 90 0 0~ 12 0 0 0cm- 1 选择平滑和二阶导数进行预处理 ,建模结果≤ 15mg 相似文献
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近红外光谱法测定绿茶中氨基酸、咖啡碱和茶多酚的含量 总被引:23,自引:0,他引:23
直接取茶叶完整叶进行傅里叶变换近红外 (FT- NIR)光谱分析测定绿茶中氨基酸、咖啡碱和茶多酚的含量。茶叶的近红外光谱划分为 3个波段 ( :1 0 0 0 0— 71 4 3cm-1 :71 4 3— 5 376 cm-1 :5 376—4 0 0 0 cm-1 ) ,偏最小二乘法建立每种成分的数学模型 ,对不同波段的近红外分析结果进行讨论。在进一步优化波长范围的基础上获得了较好的数学模型 ,氨基酸、咖啡碱和茶多酚的校正值与化学值之间的相关系数分别达到 0 .994 ,0 .92和 0 .96 ,预测均方根误差分别为 0 .1 5 ,0 .31和 1 .6 7。 相似文献
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近红外透射光谱法检测三组分食用调和油含量的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
以大豆油、花生油和玉米油三组分食用调和油为研究对象,采集样品在10 000~4 200 cm-1范围内的近红外透射光谱,对光谱进行不同预处理后结合偏最小二乘法分别建立调和油中三组分的定量分析模型,并检验模型预测的准确度和精密度.结果显示,一阶导数结合多元散射校正(FD+MSC),一阶导数结合减去一条直线(H)+SLS)以及一阶导数(FD)进行光谱预处理,可以得到大豆油、花生油以及玉米油含量的最优定标模型,分别是在5 450.1~4597.7 cm-1,7 521.3~6 098.1 cm-1和9 993.7~7 498.2 cm-1谱区范围内获得的.各预测模型的相关系数R2和预测均方根RMSEP分别为99.89%,1.09%;99.88%,1.17%;99.76%,1.48%;配对t检验值在0.371 9~0.007 9之间;预测相对标准偏差RSD均小于1.50%.表明傅里叶变换近红外透射光谱分析技术可以快速准确可靠地检测三组分食用调和油中大豆油、花生油、玉米油的含量. 相似文献
6.
智能优化算法应用于近红外光谱波长选择的比较研究 总被引:3,自引:0,他引:3
近红外光谱(NIRS)是一种间接分析技术,其应用需建立相应的校正模型。为了提高模型的解释能力、预测准确度和建模效率,需要对NIRS进行波长选择,优选最小化冗余信息。智能优化算法是以生物的行为方式或物质的运动形态为背景,经过数学抽象建立算法模型,通过迭代计算来求解组合最优化问题,其核心策略是以某种目标函数为标准,基于多元校正建模并以逐步逼近的方法筛选出有效的波长点。选用蚁群优化(ACO)、遗传优化(GA)、粒子群优化(PSO)、随机青蛙(RF)和模拟退火(SA)5种智能优化算法对烟叶总氮和烟碱近红外光谱数据进行特征波长选择,结合偏最小二乘(PLS)算法,构建了多个烟叶总氮和烟碱的校正模型,结果显示:所选用两个数据集的总氮最优模型分别为PSO-PLS和GA-PLS模型,烟碱最优模型分别为GA-PLS和SA-PLS模型,五种智能优化算法所建模型预测性能并非全部优于全谱PLS模型,但是通过智能优化算法进行波长选择后建立的PLS模型大大简化,模型的预测精度、可解释性和稳定性均有所提高。同时也对优选波长进行了解释和分析,烟叶总氮特征波长优选组合为4 587~4 878和6 700~7 200cm-1;烟叶烟碱特征波长优选组合为4 500~4 700和5 800~6 000cm-1,优选出来的特征波长具有实际物理意义。 相似文献
7.
新型L-氨基酸尾式卟啉及其锌(Ⅱ)配合物的合成与光谱性质 总被引:5,自引:1,他引:4
用L 氨基酸和 5 [邻 (2 溴乙氧基 )苯基 ] 1 0 ,1 5 ,2 0 三苯基卟啉为原料合成了三种新型L 氨基酸尾式卟啉及其锌 (Ⅱ )配合物 ,通过元素分析、红外光谱、紫外光谱、化学分析和质谱等对其进行了结构表征。测试并研究了它们在 4 0 0 0~ 4 0 0cm-1 范围内的傅里叶变换红外光谱 ,对主要谱带进行了经验归属 相似文献
8.
玉米秸秆组分近红外漫反射光谱(NIRS)测定方法的建立 总被引:18,自引:4,他引:18
玉米秸秆是我国产量最大的秸秆生物质资源,但目前还没有快速高效的组分分析方法,本研究利用傅里叶变换近红外漫反射光谱(NIRS)技术,采用偏最小二乘法(PLS),在国内首次建立了NIRS测定玉米秸秆中灰分、半纤维素、纤维素、Klason木质素、酸不溶灰分和水分含量的校正模型,该模型稳定,适合不同地区、不同品种的玉米秸秆及其不同部位.实验结果表明,采用一阶导数 Karl Norris滤波预处理,谱区在4 100~7 500 cm-1,能得到理想的预测模型.该模型对玉米秸秆各组分的交叉验证均方差(RMSECV)范围为0.090 3~1.45,预测误差(RMSEP)范围为0.256 9%~2.581 9%,预测相关系数≥0.871 1.该研究对加速我国秸秆生物质的工业转化具有重要意义. 相似文献
9.
灰度关联分析是通过关联度的计算来理清系统中各因素之间的主次关系,找出影响较大的因素。简述了灰度关联分析的基本原理,并利用其对180个烟草样品的近红外谱进行了谱区优化,选取其中120个样品用于建模,另外60个样品用于模型检验。进一步利用偏最小二乘法和径向基支持向量机法分别建立了烟草样品的总糖、还原糖、烟碱及总氮的定量分析模型。结果表明,将灰度关联分析与支持向量机法联合用于烟草近红外光谱四个组分的定量分析,其模型的泛化能力和预测精度均有较明显的提高,从而能够有效地提高建模效率。 相似文献
10.
近红外漫反射光谱法测定玉米秸秆NDF与ADF含量 总被引:21,自引:5,他引:16
应用主成分空间和傅里叶变换近红外光谱技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),在国内首次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)测定玉米秸秆中性洗涤纤维(NeutralDetergentFiber,NDF)和酸性洗涤纤维(AcidDetergentFiber,ADF)含量的稳定校正模型。结果表明,采用一阶导数 矢量归一化预处理和一阶导数 多元散射校正预处理,谱区均为7502~5450cm-1和4601~4247cm-1,所建立的NDF与ADF校正模型,其校正和预测效果最佳。其校正决定系数(R2cal)均大于094,交叉验证和外部验证决定系数(R2cv,R2val)为092~096,各项误差(RMSEE,RMSECV和RMSEP)为149%~181%。该结果对青贮玉米秸秆材料快速鉴定和筛选具有重要的意义。 相似文献
11.
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。 相似文献
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近红外光谱与烟草样品总糖含量的非线性模型研究 总被引:32,自引:5,他引:27
针对烟草样品的近红外 (NIR)光谱与其总糖含量非线性相关的特点 ,提出了一种混合算法用于建立近红外光谱的非线性模型。该算法结合了偏最小二乘法 (PartialLeastSquare ,PLS)算法和人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork ,ANN) ,把模型分成两个部分 :线性部分与非线性部分 ,并分别进行建模。与传统的多元校正算法PLS ,主成分回归 (PrincipleComponentRegression ,PCR) ,非线性PLS(NonlinearPLS ,NPLS)等相比 ,该混合算法所建的非线性参数模型的预测结果有明显的改善 ,从而为建立非线性模型提供了一种快速、准确的算法 ,可用于烟草样品总糖含量的定量分析。 相似文献
13.
烤烟的近红外光谱检测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
对杀青烟叶蛋白质和水溶性总糖含量的光谱检测,发现近红外光谱(1100-2500nm)的检测模型优于可见-近红外光谱(350-2526nm),烟粉检测模型优于片状烟叶的检测模型.通过对烟叶全部光谱数据不同的预处理来探究其蛋白质和水溶性总糖的近红外光谱的检测模型,并利用近红外有效波长对施木克值的含量进行预测.利用偏最小二乘法(PLS)通过训练集的交叉验证建立回归模型,结果表明:(1)对原始光谱进行二阶导数变换后,得到蛋白质含量预测模型的预测集r=0.9768、RMSE=0.6843;(2)对原始光谱每隔51个点进行移动平滑处理及主成分数为8时,水溶性总糖含量预测模型的预测集r=0.9495、RMSE=0.9049;(3)基于82个波长对施木克值的预测模型的预测集r=0.9356、RMSE=0.1060. 相似文献
14.
基于可见-近红外光谱技术预测茶鲜叶全氮含量 总被引:6,自引:0,他引:6
为快速无损监测茶树氮素营养及其生长状况,基于可见-近红外光谱技术建立了茶鲜叶全氮含量的预测模型。以茶鲜叶为对象,田间试验使用便携式光谱仪采集叶片漫反射光谱信息,通过不同预处理和统计分析,建立茶鲜叶全氮含量预测的光谱模型。试验共采集111个样品,其中86个样品作校正集,25个样品作预测集。通过一阶导数与滑动平均滤波相结合的预处理方法,用7个主成分建立的偏最小二乘模型最好,其校正集均方根误差(RMSEC)为0.0973,预测集的相关系数为0.8881,预测均方根误差(RMSEP)为0.1304,预测的平均相对误差为4.339%。研究结果表明,利用可见-近红外光谱技术可以很好地预测茶鲜叶全氮含量,对于快速实时监测茶树长势和施肥管理具有重要指导意义。 相似文献
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PCA-SVR联用算法在近红外光谱分析烟草成分中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
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. 相似文献
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为了探讨近红外光谱分析技术检测完整烟叶化学成分的可行性,利用近红外光谱分析技术,对初烤完整烟叶的光谱采集方式及总植物碱定量分析建模方法进行了研究。以云南省昆明市不同乡镇、不同品种的初烤烟叶为研究对象,分别采用烟叶的叶尖、叶中、叶基光谱及其平均光谱建立初烤完整烟叶总植物碱近红外偏最小二乘法(PLS)定量分析模型以选择出代表完整烟叶信息的建模光谱;分别用KS和SPXY方法对样品的校正集进行选择,采用向后区间偏最小二乘法(BiPLS)、无信息变量消除法(UVE)、竞争适应性重加权采样法(CARS)等选择特征变量,对模型进一步优化。研究结果表明,采用叶尖、叶中、叶基3个部位的平均光谱建立的模型相比单独每个部位光谱所建立模型的预测精度提高了8.5%~9.5%,与全光谱建模相比,用KS-BiPLS建立模型能明显改善模型的预测能力,模型的预测精度约提高了10%,模型的校正集决定系数和均方根误差分别为0.917 4和0.226 1,检验集决定系数和预测均方根误差分别为0.902 0和0.2007。本研究方法适用于完整的初烤烟叶,无需对样品进行预处理,对于大量的初烤烟叶,能够快速、无损测定烟叶总植物碱含量,可以节省大量的时间。同时,该研究为初烤烟叶分级、提高原料的品质提供技术支持,也将为卷烟生产的过程控制提供科学依据。 相似文献
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近红外光谱技术定量测定杨梅汁可溶性固形物 总被引:2,自引:1,他引:2
采用近红外光谱分析技术对浙江省不同产地的杨梅汁进行了光谱测定和定量分析,通过计算样品的杠杆值、学生残差和马氏距离来判别异常样品,采用偏最小二乘法(PLS)对杨梅汁的可溶性固形物进行建模分析,选取不同的分辨率和波段范围对光谱进行有效的信息提取和分析,确定了最佳的回归因子数和用于定量分析的最优波段范围.结果显示:杨梅汁样品中有一个为异常样品,在建模时予以剔除;用于杨梅汁可溶性固形物检测的最佳分辨率和最优波段分别是4 cm-1和4 000~12 267.46 cm-1,最佳的回归因子数是8,该PLS模型的相关系数为0.957 85,校正均方根误差(RMSEC)、预测均方根误差(RMSEP)和交互验证标准偏差(RMSECV)分别是0.431,0.925和1.07°Brix.研究表明近红外光谱检测技术能用于杨梅汁可溶性固形物的定量分析. 相似文献
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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 总被引:6,自引:0,他引:6
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. 相似文献
19.
人参总糖的近红外光谱定量分析 总被引:6,自引:3,他引:3
采用近红外光谱分析技术对中国人参的总糖指标进行了光谱及定量分析,并且结合偏最小二乘回归法对人参总糖进行了定标建模分析,分析结果表明该技术所给出的分析精度可以和传统化学分析方法相媲美,定标标准差(RMSEC)为1.9%,相关系数为0.951 7,而且具有分析速度快、无化学污染、样品制备简单、分析成本较低、适用于在线成分质量监控等特点. 相似文献