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相似文献
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1.
近红外光谱快速鉴别不同产地药用植物重楼的方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
重楼属植物极具药用价值,野生资源主要分布在我国西南省区。应用近红外漫反射光谱,以贵州、广西和云南三个不同产区的70份野生药用植物重楼为研究对象进行产地鉴别。采用多元信号校正、标准正态变量、一阶导数、二阶导数、Norris平滑和Savitzky-Golay滤波六种方法,对训练集(50份样品)原始光谱进行优化处理。结果表明,多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱效果最好。采用光谱标准偏差选择光谱波段(7 450~4 050cm-1),结合主成分-马氏距离(principal component analysis-mahalanobis distance,PCA-MD)建立分类模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.44%,97.58%,0.179 6,0.266 4,预测正确率90%;采用变量重要性图选择光谱波段(7 135.33~4 007.35cm-1),结合偏最小二乘判别分析法(partial least square discrimination analysis,PLS-DA)建立判别模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.28%,95.88%,0.234 8,0.348 2,预测正确率为100%。比较两种方法的结果可知:采用变量重要性图方法选择光谱波段结合偏最小二乘判别分析法建立的判别模型能更准确地鉴别不同产区的重楼,该方法的建立为中药材真伪和品质评价奠定基础。  相似文献   

2.
提出了一种采用近红外光谱技术结合人工神经网络对玉米品种进行鉴别的方法.在3 800~10 000cm-1(波长1 000~2 632 nm)范围内采集四种玉米单粒完整籽粒的近红外漫反射光谱,经Savitky-Golay平滑和多重散射校正预处理后,对数据进行主成分分析,再结合人工神经网络技术进行品种鉴别.主成分分析表明,前8个主成分的累积贡献率达到99.602%.以前8个主成分作为网络输入,品种类型作为输出,建立三层LMBP神经网络模型.每个品种各取30粒共120个样本用于建模,10粒共40个样本用于预测.模型对建模集120个样本鉴别率为100%,对预测集40个样本的鉴别率为95%.实验结果说明该方法能快速无损地鉴别玉米品种,为玉米的品种鉴别提供了一种新方法.  相似文献   

3.
蜂蜜真伪的近红外光谱鉴别研究   总被引:9,自引:0,他引:9  
如何有效鉴别蜂蜜真伪是目前我国蜂产品质量控制的难题之一。提出了一种用傅里叶变换近红外光谱结合判别偏最小二乘法(DPLS)快速鉴别蜂蜜真伪的新方法。首先采集了71个商品蜜样品的近红外光谱数据,其中包括27个纯蜂蜜和44个掺假蜂蜜,然后5次随机划分建模集样本和验证集样本,并对建模样本进行不同光谱预处理,选择并优化不同波段范围和主成分数,用DPLS法建立了5组蜂蜜样本的真伪鉴别模型,外部交叉验证法预测模型。通过对结果进行比较分析,5组校正模型中真蜂蜜和掺假蜂蜜的总体识别准确率分别为91.49%,94.68%,92.98%,93.86%,94.87%;预测样本的识别准确率为86.96%~93.75%,其中模型2,3,4中掺假蜜的识别准确率达100%。研究结果表明,该方法可作为鉴别商品蜜真伪的一种快速筛选技术,在我国蜂蜜质量监控中具有重要意义。  相似文献   

4.
食药植物玛咖富含多种营养成分,极具药用价值。采用近红外漫反射光谱,对采自秘鲁及云南共139份玛咖样品进行产地鉴别。采用多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱,利用光谱标准偏差初步选择光谱波段(7 500~4 061cm~(-1)),结合主成分-马氏距离(principal component analysis-mahalanobis distance,PCA-MD)筛选出适宜的主成分数为5。基于所筛选的光谱波段及主成分数,利用"模群迭代奇异样本诊断"方法剔除2个异常样品后,分别采用竞争自适应重加权法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、蒙特卡洛-无信息变量消除法(monte carlo-uninformative variable elimination,MC-UVE)、遗传算法(genetic algorithm,GA)和子窗口重排(subwindow permutation analysis,SPA)四种方法筛选光谱变量信息,利用模型集群分析(model population analysis,MPA)思想对所筛选的光谱变量信息进行评价。结果显示,RMSECV(SPA)RMSECV(CARS)RMSECV(MC-UVE)RMSECV(GA),分别为2.14,2.05,2.02,1.98,光谱变量数分别为250,240,250和70。采用偏最小二乘判别分析法(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)对四种方法筛选的光谱变量建立判别模型,随机选择97份样品作为建模集,其余40份样品作为验证集。通过R2,RMSEC和RMSEP分析可知,R2:GAMC-UVECARSSPA,RMSEC和RMSEP:GAMC-UVECARSSPA,且GA,MC-UVE,CARS和SPA四种方法筛选的光谱信息所建立的产地判别模型预测正确率分别为95.0%,92.5%,90.0%和85.0%。四种方法筛选的光谱信息所建立的产地判别模型均具有较好的预测性能,其中GA法所筛选的光谱信息建立的判别模型更准确。该方法的建立旨在为中药材鉴别和品质评价奠定基础。  相似文献   

5.
基于光谱分析技术的黄瓜与茎叶识别研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了能够快速实时地识别温室中的黄瓜,研究了黄瓜和其茎叶的近红外反射光谱特性。利用近红外光谱仪在室内共采集138个样本(黄瓜46个,茎46个,叶46个)的反射光谱,进行Savitzky-Golay平滑后,抽取光谱中的108个样本作为校正集,采用偏差权重法选择信息量较大的光谱波段690~950 nm进行研究。在主成分分析(PCA)的基础上,结合马氏距离建立识别模型,剔除了7个异常样本。用剩余的101个样本进行偏最小二乘法建模,对校正集之外的30个样本进行预测。结果显示预测值和实际值的相关性达0.994 1,正确识别率达100%。说明黄瓜、茎和叶的近红外反射光谱特性之间有一定差异,可以用近红外光谱技术进行鉴别,为黄瓜识别提供了一种新的方法和思路。  相似文献   

6.
近红外光谱分析技术在茶叶鉴别中的应用研究   总被引:34,自引:6,他引:28  
茶叶快速准确鉴别方法研究是当前茶叶行业亟待解决的一个重要课题.该研究采用近红外光谱结合主成分-马氏距离模式识别方法鉴别了龙井、碧螺春、毛峰和铁观音4种中国名茶.研究结果表明,在6 500~5 300cm-1波数范围内的光谱,通过MSC预处理方法,用8个主成分建立的模型最好,模型对校正集样本和预测集样本的鉴别率分别达到98.75%和95%.该研究为快速准确鉴别茶叶提供了一种新思路.  相似文献   

7.
木材的种类识别是木材加工和贸易的一个重要环节,传统的木材种类识别方法主要有显微检测法和木材纹理识别法,其操作繁琐,耗时长,成本高,不能满足当前需求。本研究利用木材的近红外光谱(NIRS)结合模式识别方法,以期实现木材种类的快速准确识别。采用近红外光谱结合主成分分析法(PCA)、偏最小二乘判别分析法(PLSDA)和簇类独立软模式法(SIMCA)三种模式识别对58种木材进行种类鉴别研究;5点平滑、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、Savitzky-Golay一阶导数(SG 1st-Der)和小波导数(WD)五种光谱预处理方法用于木材光谱的预处理;校正集和测试集样品的正确识别率(CRR)用于模型的评价。采用PCA方法,通过样品的前三个主成分空间分布图分辨木材种类的聚类情况。在建立PLSDA模型,原始光谱的正确识别率最高,分别为88.2%和88.2%;5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为88.1%和88.2%;SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为84.4%和84.5%;MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为83.1%和84.2%;SG 1st-Der处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%;WD(小波基为“Haar”,分解尺度为80)处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为87.3%和87.2%。可知,在PLSDA模型中,木材光谱未经预处理种类识别效果最后好。在建立SIMCA模型过程中,原始光谱的校正集和测试集的CRR分别为99.7%和99.4%;5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%;SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.5%和99.1%;MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.0%和98.4%;SG 1st-Der的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%;WD处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%。可知,在SIMCA模型中,木材光谱经平滑和小波导数处理后的识别效果最好,且光谱的校正集和测试集CRR都为100%。采用三种模式结合五种不同的预处理方法对木材近红外光谱进行定性建模识别时,由于木材样本属性复杂,主成分分布图相互交织,PCA无法识别出58种木材;原始光谱的PLSDA模型可以得到较好的判别模型,但校正集和测试集的CRR只有88.2%和88.2%;木材光谱经过5点平滑或WD预处理后的SIMCA模型可达到最好的识别效果,校正集和测试集的CRR均为100%,且WD-SIMCA模型因子数比5点平滑SIMCA模型小,模型更为简化,故WD-SIMCA为58种木材种类识别的最优模型。研究表明光谱预处理方法可以有效的提高木材种类识别精度,有监督模式识别方法SIMCA可以用来建立有效的木材识别模型,近红外光谱结合模式识别可以为木材种类的识别提供一种快速简便的分析方法。  相似文献   

8.
提出了一种采用近红外光谱快速鉴别转基因小麦种子的方法,对不同品种的9个转基因小麦样品种子分别建立了鉴别模型。对9个小麦样品共225个样本,通过近红外光谱仪扫描获得从4 000~12 000cm-1波段范围的光谱数据。为了消除噪声,对原始数据先进行了归一化预处理;然后使用主成分分析(PCA)方法得到能反映小麦种子97.28%光谱信息的前10个主成分,提高了数据处理效率;最后利用仿生模式识别(biomimetic pattern recognition,BPR)方法建立小麦品种的鉴别模型。对于每个样品中的25个样本,随机挑选15个样本作为训练样本,其余10个样本作为第一测试集,其他品种共200个样本作为第二测试集。在对第二测试集平均正确拒识率达到96.7%的情况下,对第一测试集中的样本取得了95.6%的平均正确识别率。实验结果表明,该方法具有较高的鉴别准确度,可以作为一种快速无损的转基因小麦种子鉴别方法。  相似文献   

9.
花生种子品质的可见-近红外光谱分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
利用600~1 100 nm波段研究花生品种的可见-近红外反射光谱,对选取的三种具有代表性的花生种子进行实验。使用近红外光纤光谱仪采集光谱数据,对原始光谱进行小波分析以提取光谱特征,再用主成分分析方法进行聚类分析,最后把每一个样品的前4个主成分得分作为识别模型的输入,品种类别作为模型的输出,以马氏距离作为判别函数,建立了线性判别分析模型。对于每个品种的50个样品,随机挑选30个样本作为训练集,剩余的20个样本作为预测集。该识别模型对3个花生品种的平均正确识别率为95%。表明该方法能有效的识别花生种子,得到较好的分类效果,为花生种子品质的区分和鉴别提供了一种新方法。  相似文献   

10.
近红外光谱技术鉴别海面溢油   总被引:13,自引:3,他引:10  
为快速了解和掌握海面溢油的种类 ,以便采取应急措施 ,提出了近红外光谱技术结合模式识别鉴别海面溢油的方法。自行配制了 5 6个汽油、柴油、润滑油的模拟海水样品 ,用有机溶剂萃取出海水中的溢油后记录其近红外光谱 ,将原始光谱进行多元散射校正 (MSC)和Norris一阶导数平滑预处理后 ,在主成分分析 (PCA)提取不同种类溢油样品特征的基础上引入马氏距离建立溢油样品的识别模型。研究了光谱预处理对溢油鉴别的影响 ;探讨了马氏距离阈值的确定。结果表明 ,主成分分析可将原始数据压缩而马氏距离判别可给出离群点的阈值 ,本文建立的校正模型能正确判别浓度在 0 4 μL·mL-1以上的溢油类别 ,为近红外光谱结合化学计量学方法建立校正模型进行海面实际溢油样品的分类提供了思路。  相似文献   

11.
现代仪器在胆结石研究中的运用   总被引:1,自引:0,他引:1  
对胆结石组分和元素进行准确的分析可为治疗胆结石和预防其复发提供重要的参考.文章综述了现代仪器在胆结石研究中运用的研究进展,这些技术包括拉曼光谱、能谱(EDX)、傅里叶红外光谱(FTIR)及其二阶导数谱、热重分析(TG)、差示扫描量热法(DSC)、原子吸收光谱、电感耦合等离子发射光谱、高效液相色谱(HPLC)、扫描电子显微镜(SEM)和透射电子显微镜(TEM)等.  相似文献   

12.
光机系统分析方法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
李福  阮萍  马小龙  赵葆常 《应用光学》2006,27(6):497-501
为了使光学仪器能在恶劣的环境下正常工作,需要对其进行详尽的工程分析。对光机系统的分析方法,包括传统分析方法、集成分析方法和统一分析方法进行了研究,说明了它们的工作原理及实现的具体步骤,分别列举了它们的优缺点。进一步指出在集成分析中热弹性分析需要解决的问题及Zernike多项式拟合中需要注意的问题,归纳了使用统一分析方法时需要特别注意的问题。在比较了3种方法优缺点的基础上,对光机分析方法进行了展望,得出集成分析方法在很长一段时间内将是光机系统分析的主要方法的结论。  相似文献   

13.
基于无机元素的含量判别食醋的种类和品牌方法研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
化学计量学广泛应用于食品种类和原产地的区分.文章采用原子吸收法测定了32个食醋样品中的Mg,K,Pb,Zn,Fe,Mn,Ca和Cu等八种无机元素含量.采用向量相似法计算了陈醋和白醋以及同一种类不同品牌食醋的相似度;通过聚类分析和主成分分析对来自北京、江西、江苏和山西4个地区品牌的食醋进行了分类,对不同种类的食醋(陈醋和白醋)也进行了分类.聚类分析和主成分分析都将食醋样品分为两大类,每个大类又将食醋样品按不同品牌分开.食醋中无机元素含量差异可作为食醋种类和品牌判别的测量指标之一.  相似文献   

14.
A power law classification scheme (PLCS) of time series correlations is proposed. It is shown that PLCS provides the ability to classify nonlinear correlations and measure their stability. PLCS has been applied to gross domestic product (GDP) per capita of G20 members and their correlations analysed. It has been shown that the method does not only recognise linear correlations properly, but also allows to point out converging time series as well as to distinguish nonlinear correlations. PLCS is capable of crash recognition as it is shown in the Argentina example. Finally the strength of correlations and the stability of correlation matrices have been used to construct a minimum spanning tree (MST). The results were compared with those based on the ultrametric distance (UD). Comparing the structures of MST, UD and PLCS indicates that the latter one is more complicated, but better fits the expected economic relations within the G20.  相似文献   

15.
Abstract

Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) is a fast and nondestructive analytical method. Associated with chemometrics, it is a powerful tool for the pharmaceutical industry. It is becoming a suitable technique for analysis of herbal medicine. This review focuses on the recent developments and updates for the qualitative and quantitative analysis of herbal medicine using FTIR. Moreover, it can be implemented during herbal drug development, in production for process monitoring, or in quality control laboratories.  相似文献   

16.
Radhakrishnan Nagarajan   《Physica A》2006,370(2):355-363
Scaling analysis of the magnitude series (volatile series) has been proposed recently to identify possible non-linear/multifractal signatures in the given data [Y. Ashkenazy, et al. Phys. Rev. Lett. 86 (2001) 1900; Y. Ashkenazy, et al. Physica A 323 (2003) 19; T. Kalisky, Y. Ashkenazy, S. Havlin. Phys. Rev. E 72 (2005) 011913]. In this article, correlations of volatile series generated from stationary first-order linear feedback process with Gaussian and non-Gaussian innovations are investigated. While volatile correlations corresponding to Gaussian innovations exhibited uncorrelated behavior across all time scales, those of non-Gaussian innovations showed significant deviation from uncorrelated behavior even at large time scales. The results presented raise the intriguing question whether non-Gaussian innovations can be sufficient to realize long-range volatile correlations.  相似文献   

17.
Abstract: Forensic examination and dating documents is an important issue in our society, because documents are used throughout our lives to record everything we do. It starts with our birth certificate and ends with our death certificate. Between them there are receipts, leases, deeds, contracts, checks, wills, sales agreements, and medical records. The validity of all of these documents is often questioned during litigation. This study describes the use of nondestructive analysis of paper (Fourier transform infrared [FTIR] spectroscopy using an attenuated total reflectance [ATR] technique, Raman spectroscopy) and destructive analysis of paper (microscopic analysis of fibers, FTIR analysis of paper ash, inductively coupled plasma–mass spectrometry [ICP-MS]). The results are discussed in detail.  相似文献   

18.
煤结构是各类煤相关研究的微观基础,光谱分析作为煤结构研究的重要方法被广泛应用,其在煤结构研究中的进展对光谱分析方法的普及、应用和发展有重要意义。光谱分析方法研究煤结构已成为煤化工领域使用的常规方法,能够快速无损检测,对煤分子结构的破坏小,可为不同环境条件下煤物理化学性质的变化提供有效的检测手段。从光谱分析在煤质、大分子结构、煤中元素三个方面介绍光谱分析方法,主要对傅里叶变换红外光谱(FTIR)、Raman光谱分析、核磁共振谱(NMR)进行综述介绍,阐明其在煤结构研究中的发展历史、应用的关键研究结果及其意义。综合国内外煤结构研究中的多种光谱分析方法及应用现状发现:目前研究并没有彻底解决煤结构特征及性质变化的问题,缺乏对煤结构光谱特征信息共性的总结,未能形成煤中官能团和元素的不同光谱信息数据库,存在光谱特征峰与煤结构信息不对等的问题,即在某波长存在特征峰但无法与煤中官能团匹配,或煤官能团受元素组成、键能等影响对多波长产生响应的问题。现阶段对原煤自然状态下结构的研究已经不能满足煤应用中产生的问题,单一的光谱分析方法不能全面分析煤结构特征,且对影响煤结构光谱特征变化因素的研究较少,尤其是煤样的前处理和煤在萃取等过程中,前处理液和萃取剂对煤光谱特征的影响。展望光谱分析在煤结构的研究中可以从以下几方面入手:光谱分析与其他方法的联用以综合描述煤结构,如化学方法、高分辨率透射电镜(HRTEM)、扫描轨道显微镜(STM)、质谱(MS)等方法的联用,定性、定量全面分析煤结构特征;多种条件下煤结构及光谱特征,现阶段应利用光谱分析方法研究煤在多种条件下的结构特征及性质变化,解决煤在实际应用中的问题。如对煤进行氧化、氢化、热解、燃烧、低温、液化、汽化等处理,分析过程变化和产物特征,有助于推测母体煤的结构,了解煤的性质,控制煤物理化学过程变化中的产物,获取煤的精细化学品;煤光谱分析特征信息库建立,网络大数据背景下建立煤光谱分析特征信息库及可视化数据查询平台,实现多条件模拟假设,演示和探索煤结构在不同条件下的动态变化,利用人工智能、云计算方法实现煤各类光谱数据的处理分析,增强光谱数据信息挖掘,提升数据有效性和实用性。  相似文献   

19.
Surface analysis by ToF-SIMS analysis of ballpoint pen ink markings was performed for discrimination. ToF-SIMS provided non-destructive analysis of ink's organic and inorganic components directly off paper with no interference from the paper substrate. Organic and inorganic information were collected simultaneously and processed with PCA, discriminating 41 out of 45 pairs (91%) of pens analysed. Minimal sample preparation and analysis time, the simultaneous acquisition of organics and metals, and ability to analyse trace amounts gives this technique advantages over others currently utilised in the forensic field. Simultaneous acquisition of organics and inorganics has not been presented before for the characterisation of these materials. It was indicated that pens from the same manufacturer, but discrete batches, can be significantly different.  相似文献   

20.
介绍了小波分析和神经网络方法在核物理及核工程领域的应用现状。 分别对小波分析及神经网络方法的基本原理进行了介绍, 详细讨论了小波变换中的多分辨分析方法在γ能谱平滑以及核电站设备监测等方面的应用, 讨论了连续小波变换在γ能谱分析、 粒子种类鉴别以及核反应堆安全监测等领域的应用。 同时, 还详细介绍了神经网络方法在以上各领域的发展现状。 最后, 展望了两种方法在核安全检测、 核辐射防护以及核电站实时监控等领域的发展趋势。 Applications of wavelet analysis and neutral networks in the field of nuclear physics and engineering are reviewed. The principle of these two methods are introduced briefly, and then the applications of multiresolution analysis technique in the smoothing of γ ray spectroscopy, and in nuclear power plant monitoring are discussed in detail. Applications of the continuous wavelet analysis method in γ ray spectroscopy analysis, in particle identification , and in nuclear reactor safety monitoring are also talked over. In addition, the applications of neutral networks in above fields are introduced. Finally, the trends of the future development for these two methods are prospected.  相似文献   

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