基于近红外光谱和偏最小二乘法的慈竹纤维素结晶度预测研究

将近红外光谱技术和化学计量学相结合分析慈竹纤维素结晶度。通过区间偏最小二乘法(iPLS)、联合区间偏最小二乘法(siPLS)和反向区间偏最小二乘法(biPLS)优化建模区域,建立经多元散射校正后光谱的结晶度分析模型,并与全光谱范围350～2 500nm建立的偏最小二乘(PLS)模型进行比较。结果表明,三种改进偏最小二乘法建立的结晶度模型预测效果均优于PLS模型,并且当采用联合区间偏最小二乘法将全光谱进行30个子区间划分,选择三个子区间[8 12 19]组合时,建立的siPLS模型预测效果最好,相关系数(r)达到0.88,预测标准差(RMSEP)为0.0117。因此,采用联合区间偏最小二乘法可以有效选择建模光谱区域,提高模型预测能力,实现慈竹纤维素结晶度的快速预测。     

近红外光谱法快速检测猪肉中挥发性盐基氮的含量

为了实现快速无损地检测猪肉新鲜度的目的,应用近红外光谱法测定猪肉新鲜度重要指标一挥发性盐基氮(TVB-N)的含量.猪肉原始光谱经标准偏差归一化方法(SNV)预处理后,用联合区间偏最小二乘法(siPLS)建立猪肉预处理后光谱和TVB-N含量的校正模型并与经典偏最小二乘法(PLS)模型、间隔偏最小二乘法(iPLS)模型作比较.试验结果表明,利用联合区间偏最小二乘法所建的预测模型最佳,其校正集相关系数(Rc)和交瓦验证均方根误差(fRv)分别为0.8332和3.75,预测集的相关系数(Rp)和预测均方根误差(fRP)分别为0.8238和4.17.研究结果表明利用近红外光谱和联合区间偏最小二乘法可以快速地测定猪肉中挥发性盐基氮的含量.     

基于区间组合移动窗口法筛选近红外光谱信息

近红外光谱信息的筛选方法是近红外光谱技术简化模型和提高预测精度的重要手段,为选择近红外光谱分析中最优的建模光谱波段,提出区间组合移动窗口偏最小二乘法(SCMWPLS)。该方法通过大小连续变化的移动窗口和交叉有效性筛选出连续的建模区间。以葡萄糖溶液的近红外光谱为测试对象,分别采用所提方法以及传统的间隔偏最小二乘法(IPLS)和窗口移动偏最小二乘法(MWPLS)建立近红外光谱预测模型。所提方法与传统的间隔偏最小二乘法和窗口移动偏最小二乘法模型相比,预测均方根误差分别降低了44%和25%。     

用遗传算法快速提取近红外光谱特征区域和特征波长

提出了一种遗传区间偏最小二乘法(GA-iPLS),并用该方法快速提取苹果糖度近红外光谱的特征区域,在此基础上采用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)提取苹果糖度近红外光谱的特征波长,进行苹果糖度预测。结果表明,整个光谱等分为40个子区间,遗传区间偏最小二乘法能快速寻找出5个特征子区间(第4,6,8,11,18号);在5个特征子区间的基础上用遗传偏最小二乘法继续优化,从中提取44个特征波长。建立在5个特征子区间和44个特征波长上的偏最小二乘法模型精度均优于全光谱偏最小二乘法模型,对预测集的预测相关系数提高了近10%;且模型得到了很大的简化,用于建模的主因子数减少了7个。这些结果表明,用这两种方法不但可以建立简洁、数据运算量少的模型,还可以快速地提取近红外光谱的特征区域和特征波长。     

可见和近红外透射光谱结合区间偏最小二乘法(iPLS)用于橄榄油中掺杂煎炸老油的定量分析

为探寻一种快速可靠的分析方法用于橄榄油中掺杂煎炸老油含量的测定,实验采用可见和近红外透射光谱分析技术结合区间偏最小二乘法(interval partial least squares, iPLS)、联合区间偏最小二乘法(synergy interval partial least squares, SiPLS)和反向区间偏最小二乘法(backward interval partial least squares, BiPLS),对掺杂不同含量煎炸老油的橄榄油建模分析,并对不同模型比较优选。采集样品400~2500 nm范围内的光谱,对光谱数据进行Savitzky-Golay(SG)平滑去噪。剔除奇异样本后,采用sample set partitioning based on joint X-Y distance(SPXY)法划分样本集,以不同的iPLS优选建模区域,建立煎炸老油含量预测模型。结果表明：对掺杂不同含量煎炸大豆油的橄榄油,采用划分20个区间,选择2个子区间[4, 16]建立的SiPLS模型预测效果最好,相关系数(R_p)达0.998 9,预测均方根误差(RMSEP)为0.019 2。对掺杂不同含量煎炸花生油的橄榄油,采用划分20个区间,选择2个子区间[2, 16]组合建立的SiPLS和BiPLS模型具有相同的预测效果,预测均方根误差(RMSEP)为0.0120,均优于iPLS模型。此外,与SiPLS模型相比,BiPLS模型运算量少,速度快。由此可见,基于掺杂油样品的可见和近红外透射光谱,分别采用组合区间偏最小二乘法(SiPLS)和反向区间偏最小二乘法(BiPLS)优选建模光谱区域,可以对橄榄油中掺杂煎炸大豆油和煎炸花生油含量进行准确测定。而且,实验过程无需对掺杂油样品进行预处理,无环境污染,操作简单,快速无损。     

基于SiPLS算法的近红外光谱检测梨可溶性固形物含量

为了提高近红外光谱技术在梨的可溶性固形物含量(SSC)检测中的精度和稳定性,对采集的原始光谱进行标准归一化(SNV)预处理,采用联合区间偏最小二乘法(SiPLS)建立了SSC的预测模型;通过交互验证法确定了模型的主成分因子数,以预测时的相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)作为评价指标对模型预测结果进行了分析,并与经典偏最小二乘(PLS)模型、间隔偏最小二乘(iPLS)模型进行了比较.结果表明,利用SiPLS所建的预测模型的最优组合包含21个光谱区间并联合4个子区间和15个主成分因子,其预测集的相关系数和预测均方根误差分别为0.9633和0.203;说明利用近红外光谱结合SiPLS算法可以准确、无损检测梨中可溶性固形物含量.     

基于可见反射光谱和遗传区间偏最小二乘法的血迹年龄预测研究

精确的血迹年龄预测具有重大的法医学价值。利用可见反射光谱技术与偏最小二乘法(PLS)相结合分析预测血迹年龄。遗传算法与偏最小二乘法相结合被用来选择有效光谱区间。与全光谱PLS模型相比较,建立在优化光谱区间的遗传区间偏最小二乘法(GA-i PLS)模型具有更好的预测能力。结果表明GA-i PLS能合理地选择有效光谱区间,提高预测能力。在考虑取自不同个体血迹特异性的情况下,建立在2.00~48.00 h时间段和48.00~1080.00 h时间段的GA-i PLS模型的相关系数(Rp)、预测标准误差(RMSEP)和剩余预测偏差(RPD)分别为0.9949/0.9924、1.59 h/43.56 h、10.32/8.42。两个GA-i PLS模型的结合可代替建立在2.00~1080.00 h时间段的GA-i PLS模型精确预测2.00~1080.00 h时间段的血迹年龄。结果表明可见反射光谱与GA-i PLS模型在法医学领域可成为一种可靠的精确预测血迹年龄的方法。     

近红外光谱技术结合特征变量筛选快速检测绿茶滋味品质

茶汤滋味是茶叶品质的核心,该研究利用近红外光谱技术快速榆测绿茶滋味品质.试验以滋味化学鉴定法作为绿茶滋味品质检测的标准方法,试验得到的滋味总得分值作为近红外光谱预测模型的参考测量值.在模型建立过程中,首先利用联合区间偏最小二乘法(sipLS)筛选特征子区间;然后,用遗传算法(GA)在特征子区间内优选特征变量.最优模型在...     

河套蜜瓜糖度可见近红外光谱特征波长提取方法研究

河套蜜瓜是我国西北河套地区独具特色的果品,一直深受消费者的喜爱。糖度(sugar content)是衡量蜜瓜品质和成熟度重要指标。采用Maya 2000pro便携式光谱仪和PR-101ɑ便携式数字折光仪获取“金红宝”蜜瓜光谱信息及糖度值,研究了不同特征波长提取方法：逐步多元线性回归(SMLR)、间隔偏最小二乘法(iPLS)、反向区间偏最小二乘法(biPLS)以及联合区间偏最小二乘法(siPLS))对蜜瓜样品模型精度和预测结果的影响。结果表明：采用biPLS特征波长提取方法将全波段光谱均匀分成20个子区间,PLS因子数为14,当剔除其中8个子区间,选择的波长变量数为218时,得到的biPLS模型最佳,对应的校正集和预测集的RMSE分别为0.996 1和1.18。采用biPLS光谱波长筛选方法可以有效地提取蜜瓜糖度的特征波长,提高建模预测能力,实现蜜瓜糖度的快速检测。     

河套蜜瓜糖度可见近红外光谱特征波长提取方法研究SCIEI北大核心CSCD

河套蜜瓜是我国西北河套地区独具特色的果品,一直深受消费者的喜爱。糖度(sugar content)是衡量蜜瓜品质和成熟度重要指标。采用Maya 2000pro便携式光谱仪和PR-101ɑ便携式数字折光仪获取"金红宝"蜜瓜光谱信息及糖度值,研究了不同特征波长提取方法:逐步多元线性回归(SMLR)、间隔偏最小二乘法(iPLS)、反向区间偏最小二乘法(biPLS)以及联合区间偏最小二乘法(siPLS))对蜜瓜样品模型精度和预测结果的影响。结果表明:采用biPLS特征波长提取方法将全波段光谱均匀分成20个子区间,PLS因子数为14,当剔除其中8个子区间,选择的波长变量数为218时,得到的biPLS模型最佳,对应的校正集和预测集的RMSE分别为0.996 1和1.18。采用biPLS光谱波长筛选方法可以有效地提取蜜瓜糖度的特征波长,提高建模预测能力,实现蜜瓜糖度的快速检测。     

BiPLS结合GA优选可见/近红外光谱MLR变量

利用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)定位光谱糖度若干信息区间,运用遗传算法(GA)从中选择波长点,建立了多元线性回归(MLR)模型。光谱进行卷积平滑和二阶导数处理后,将光谱(225个数据点)分割成25个子区间时,BiPLS优化结果最优。在所定位的信息区间进行GA二次选择特征变量,运行100次依次选择入选频率较高的12个波长点。为简化MLR模型,对于入选的相邻波长选择频率较高者,最后选择 638,734,752,868,910,916和938 nm作为回归变量,建立的MLR预测模型相关系数(R2)、校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.984,0.364和0.471,优于常用的逐步多元线性回归的建模结果。表明BiPLS结合GA可以有效地对李子糖度可见/近红外光谱MLR回归变量进行筛选,提高了模型的精度。     

基于近红外光谱技术的油菜叶片丙二醛含量快速检测方法研究

应用近红外光谱技术实现了油菜叶片中丙二醛(MDA)含量的快速无损检测.对90个油菜叶片样本进行光谱扫描,用60个样本建模,30个样本验证.经过平滑、变量标准化、一阶及二阶求导、去趋势等预处理后,建市了MDA预测的偏最小二乘法(PLS)模型.将PLS提取的有效特征变馈(LV)和连续投影算法(SPA)提取的有效波长作为最小二乘-支持向量机(LS-SVM)的输入变量,分别建立了LV-LS-SVM和SPA-LS-SVM模型.以预测集的预测相关系数(r),预测标准偏差(RMSEP)作为模型评价指标.结果表明,油菜叶片中MDA含量预测的最优模型为LV-LS-SVM模型,LV-LS-SVM在去趋势处理后的预测效果为r=0.999 9,RMSEP=0.530 2;在二阶求导处理后的预测效果为r=0.999 9,RMSEP=0.395 7.说明应用光谱技术检测油菜叶片中MDA的含最是可行的,并能获得满意的预测精度,为油菜大田生长状况的动态连续监测提供了新的方法.     

近红外光谱结合人工神经网络分析蔗汁的锤度和旋光度

应用中波近红外(NIR)光谱结合误差反传人工神经网络(BP-ANN)方法,建立蔗汁锤度、旋光度的定量分析模型。光谱范围为1 000～1 800 nm,采用2 mm光程透射方式获得蔗汁吸光度光谱。对蔗汁的吸光度光谱进行Savitzky-Golay求导和均值中心化处理,然后通过相关系数法结合样品特征吸收优化建模波长范围,再采用PLS降维获取主成分并输入BP-ANN建立校正模型,用验证样品对校正模型进行验证。结果显示,BP-ANN法建立的锤度和旋光度的预测相关系数(R2)分别为0.982,0.979,预测标准偏差(SEP)分别为0.159和0.137,均优于偏最小二乘(PLS)建模方法结果,可较好地用于蔗汁锤度、旋光度的快速测定。     

基于高光谱的脱绒棉种电导率快速检测研究

为了寻求一种快速、无损检测脱绒棉种活力的方法,提出基于高光谱技术预测脱绒棉种电导率。采集了新陆早50、新陆早57、新陆早62三个品种且不同老化程度下共810粒脱绒棉种高光谱图像(400~1 000 nm),通过组合不同预处理方法,采用chauvenet检测方法剔除异常值后建立了偏最小二乘法(PLS)、逐步多元线性回归(SMLR)、主成分回归(PCR)模型。结果表明,采用变量标准化(SNV)、卷积平滑(Savitzky-Golay)、一阶微分(First derivative)和norris微分平滑组合的预处理方法,波段范围为480~530,650~980 nm下建立的PLS模型效果最佳;其中PLS模型得到新陆早50、新陆早57、新陆早62的预测集相关系数和校正集相关系数分别为0.88,0.90,0.92,0.91,0.89,0.90;预测集均方根误差(RMSEP)和校正集均方根误差(RMSEC)分别为44.3,38.4,37.8,46.5,43.5和40.8 μS·cm-1。研究结果表明,采用高光谱技术预测脱绒棉种电导率具有一定的可行性,也为其他种子的活力检测奠定了良好的基础。     

基于便携式近红外技术的生鲜乳品质现场评价

生鲜乳作为乳制品生产的基本原料,其质量是保证乳制品食用安全、维护人类健康的基础。可见/近红外光谱技术结合化学计量学方法,构建生鲜乳品质指标的数学模型,实现生鲜乳品质的现场评价。在不同年份,收集88份来自不同奶牛个体的生鲜乳样品。便携式光谱仪采集生鲜乳漫透射光谱(500~1 010 nm),二阶导数和卷积平滑进行光谱预处理,以消除脂肪球引起的光散射和高频噪声。变窗宽移动窗口偏最小二乘法(CSMWPLS)和遗传偏最小二乘法(GAPLS)用于筛选信息区间,并构建预测模型。CSMWPLS与GAPLS模型的预测性能相当,脂肪、蛋白质、干物质和乳糖的预测标准误差(RMSEP)分别为0.115 6/0.103 3,0.096 2/0.113 7,0.201 3/0.123 7和0.077 4/0.066 8,相对预测误差(RPD)分别为8.99/10.06,3.53/2.99,5.76/9.38和1.81/2.10。同时构建了生鲜乳品质指标的多元线性回归(MLR)方程,采用的最优变量数分别为8,10,9和7。采用外部数据集检验,MLR预测性能与PLS相近甚至更优,脂肪、蛋白质、干物质和乳糖模型的RMSEP分别为0.107 0,0.093 0,0.136 0和0.065 8;相对预测误差(RPD)分别为9.72,3.66,8.53和2.13,可用于现场准确测量。结果显示,便携式近红外光谱仪结合MLR模型可实现生鲜乳品质的现场快速评价,为生鲜乳按质论价收购提供了一种新方法,同时为便携式乳品近红外专用仪器设计提供技术参考。     

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。     

基于遗传算法的安溪铁观音品质快速评价研究

为探究一种快速无损的安溪铁观音品质评价方法,利用遗传算法(GA)对茶样的近红外光谱特征波长进行筛选,结合偏最小二乘(PLS),建立全谱段的PLS定量模型与GA-PLS模型。结果表明,傅里叶变换近红外(FT-NIR)全谱段光谱在经过平滑+二阶导数+归一化处理后,PLS模型预测性能最高,建模结果为：校正集相关系数R_C=0.921,校正集均方根误差RMSEC=0.543,验证集相关系数R_P=0.913,验证集均方根误差RMSEP=0.665。选用近红外光谱6 670～4 000 cm-1谱区,采用遗传算法进行特征波长筛选,参与建模数据点数从1 557缩减到408个。优选波段后,GA-PLS建模结果为：校正集相关系数R_C=0.959,校正集均方根误差RMSEC=0.413,验证集相关系数R_P=0.940,验证集均方根误差RMSEP=0.587。可见,GA-PLS模型的校正集和验证集的预测结果均优于全谱段PLS模型。结果说明,在传统的近红外光谱技术结合化学计量学方法的建模基础上,加入遗传算法进行波长筛选,能有效提高模型预测能力,实现方法学的创新研究,且GA-PLS品质评价模型具有较强的参考和推广价值,为提高我国茶叶品质的检测技术水平提供新的方法借鉴。     

KF光谱优选的木材抗弯强度预测方法

木材抗弯强度是评价木材力学性质的重要指标,其快速准确预测具有工程应用价值和科学意义。重点研究了使用近红外光谱分析光谱特征优选的卡尔曼滤波(KF)方法进行PLS建模,完成木材抗弯强度的预测。试验用126个蒙古栎无疵试样,依据国家标准《木材物理力学性质试验方法》测量抗弯强度得到力学真值;在900～1 700 nm波段进行近红外光谱采集,一阶导数与S-G卷积结合进行光谱预处理;然后,将光谱及抗弯力学样本视为动态系统,光谱冗余波长视为噪声信号,通过KF迭代得到系数矩阵和标准方差,并运用二者比值实现特征优选;最后建立蒙古栎的偏最小二乘(PLS)抗弯强度近红外模型。结果表明,经过KF优选后,光谱变量数由117减小到18个,预测模型的相关系数ｒ=0.81、预测误差均方根RMSEP=6.59;为了进一步验证方法有效性,与无信息变量消除法(UVE)、连续投影方法(SPA)特征选择方法进行了对比,KF特征优选后的预测相关系数r分别提高了0.05和0.16,预测误差均方根RMSEP降低了2.33和7.66,采用KF特征选择建立的模型预测结果最佳。KF作为特征方法可有效选择近红外光谱特征波长,降低模型维度,提高模型的适用性与准确性。     

PLS-BP法近外光谱同时检测饲料组分的研究

建立了用偏最小二乘(partial least squares,PLS)与人工神经网络(artificial neural networks,ANN)联用对饲料样品同时测定水分、灰分、蛋白质、磷含量的预测校正模型.光谱数据用二阶微分及标准归一化处理(SNV),用PLS法将原始数据压缩提取前10个主成分与2个特征峰值作为12个输入向量,采用单隐层的反向传播人工神经网络(Back-Propagation Network,BP),确定中间层的神经元个数为23,初始训练迭代次数为1 000.PLS-BP模型对样品四个组分含量的预测决定系数(r2)分别为:0.995 0,0.998 0,0.999 0和0.967 0;样品平行扫描光谱预测值的标准偏差分别为:0.027 74,0.048 53,0.032 92和0.022 04.