近红外光谱法快速无损识别普通、高油、超高油玉米籽粒

以75粒普通玉米、72粒高油玉米和73粒超高油玉米共计220粒玉米籽粒样品为实验材料,通过玉米籽粒的近红外光谱结合主成分信息提取技术建立了不同油分含量的玉米籽粒样品的BPANN识别模型.为考察模型的实际应用效果,连续10次随机划分样品集,每次在各类别玉米籽粒中随机选取4/5作为建模集,剩余1/5作为预测集,选择光谱信息的第2～15个主成分作为网络输入,样品以3个类别值-1,0,1作为目标输出,10次建模的学习识别率均达到100%.以所建BPANN模型对预测集样品进行分类识别,普通玉米、高油玉米和超高油玉米籽粒平均正确识别率分别为99.33%,97.88%和91.43%,总体正确识别率平均达到95%以上.研究结果表明BP人工神经网络近红外光谱法建立玉米籽粒识别模型可对不同油分含量的玉米籽粒进行快速、无损识别,对于玉米籽粒的选育工作具有一定的指导意义.另外还探讨了选择主成分建模对不同油分含量的玉米籽粒种类识别效果的影响,结果显示具有方差贡献率99%以上的光谱第一主成分参与建模,对模型预测效果有负影响,说明不同主成分包含的区分普通、高油与超高油玉米籽粒的分类信息不同,因此近红外光谱法建立样品分类识别模型时选择不同主成分建模是有必要的.     

近红外漫反射光谱法快速鉴别石斛属植物

通过采集15种石斛171份样品的近红外漫反射光谱,结合化学计量学统计分析方法建立预测模型,对不同种石斛进行快速无损鉴别。应用Hotelling T2对随机抽取的5份样品的近红外光谱进行稳定性分析,结果表明,样品的近红外光谱具有较好稳定性。设计正交试验L24(2×4×3×8),对光程类型、光谱波段、导数和平滑四个因素进行优化处理。利用主成分分析对正交试验结果进行分析,结果显示,选择6 500～4 000cm-1的光谱波段,采用多元散射校正、二阶导数和Norris平滑对光谱预处理,提取的主成分数为7时,光谱判别正确率为100%。将正交试验优化条件作为偏最小二乘法判别分析的输入值,随机选取123份样本作为校正集建立预测模型,其余48份样本为预测集,评估预测模型的性能。结果表明,该模型前3个主成分累积贡献率为99.36%,设定鉴别标准偏差为±0.1时,该方法的正确识别率为97.92%,获得满意的结果。该方法的建立为不同种石斛的快速鉴别提供了一种新的方法,同时为药用植物的鉴别提供参考。     

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。     

近红外光谱和特征光谱的山茶油掺假鉴别方法研究

山茶油素有"东方橄榄油"美誉,实现掺假山茶油的鉴别具有重要实用价值,采用近红外光谱技术对掺有葵花油的山茶油进行检测。分别以1%,5%,10%为梯度制备掺假比例不同的山茶油样品,并根据掺假比例将其分为A组(0%~5%)和B组(6%~10%)共11个样品,C组(15%~40%)6个和D组(50%~100%)6个样品。将每个掺假样品充分混匀后再分为9份,依次采集其1 000~2 500nm范围的吸收光谱,共获得207条光谱曲线。每组样品的光谱数据按2∶1随机分为训练集与验证集。经去除首尾噪声后,通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)降维,并利用前四个主成分建立了鉴别山茶油不同掺假等级的主成分-支持向量机判别模型,训练集与验证集的总体判别准确率分别达96.38%和94.20%;进一步,通过对前四个主成分的载荷系数的分析,并结合原始光谱,提取建模过程中权重较大的波长并解析其化学含义,最终确定出五个特征波长:1 212,1 705,1 826,1 905及2 148nm,以此波长重新建立近红外特征光谱山茶油掺假等级判别模型,对训练集与验证集的总体判别准确率也达到了94.20%和92.75%。研究结果表明,利用近红外光谱和特征光谱均能够较好实现山茶油掺假等级的鉴别,同时所建立的近红外特征光谱模型也为设计相应的掺假山茶油实用便携式检测仪器提供了理论基础。     

花生种子品质的可见-近红外光谱分析

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。     

基于近红外光谱技术和人工神经网络的玉米品种鉴别方法研究

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.     

基于近红外光谱和化学计量学的驴肉鉴别方法研究

驴肉具有极高的食用价值,资源的缺乏使其价格持续走高,由此引发的欺骗和掺假亟待解决。选取了不同部位(脖子、肋板、后墩和腱子)的驴肉样品(n=167)及牛肉(n=47)、猪肉(n=51)和羊肉(n=32)样品在4 000~12 500cm-1光谱范围上建立了驴肉的近红外光谱鉴别模型。比较了马氏距离判别分析、簇类独立软模式分类法、最小二乘-支持向量机方法分别结合平滑(5点、15点及25点)、一阶和二阶微分、多元散射校正和标准归一化的光谱预处理方法对肉块样品及大中小三个不同粉碎粒径(7,5,3mm)肉糜样品的分类模型结果发现,原始光谱前11个主成分得分作为输入的马氏距离判别及前6个主成分作为输入的最小二乘-支持向量机肉块样品分类模型较优,校正集和预测集正确率分别为100%和98.96%;原始光谱前5个主成分作为输入的LS-SVM大粒径肉糜样品分类模型结果较优,校正集和预测集判别正确率为100%和97.53%;原始光谱前8个主成分得分作为输入的簇类独立软模式分类法中粒径肉糜样品分类模型结果较优,校正集和预测集的判别正确率均为100%;而对于小粒径肉糜样品,原始光谱前7主成分输入的马氏距离判别和前9主成分输入的簇类独立软模式分类法模型均得到了校正集和预测集100%的判别正确率。以上模型中的驴肉样品均得到了100%的判别正确率。研究结果表明,使用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法鉴别驴肉是可行的。     

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.     

样品表面近红外光谱结合多类支持向量机快速鉴别枸杞子产地

采用便携式近红外光谱仪采集枸杞子表面不同部位的近红外漫反射光谱,结合多类支持向量机算法对枸杞子产地进行快速无损辨识。以识别率为评价指标进行光谱预处理方法的选择,为了消除样本划分偏性对结果的影响,本研究通过重复划分样本集多次建模与预测,利用识别率的统计结果考察各个光谱采集部位的建模结果。实验结果表明,原始数据经二阶导数加SG平滑处理后,所建模型具有良好的产地预测性能。除了枸杞子顶端部位外,其他部位模型的稳定性及准确性均较好,其外部验证识别率的中位数与平均值均大于97%。这表明利用枸杞子样品表面近红外光谱可实现产地的准确鉴别,便携式近红外光谱技术可作为中药材流通环节中的有效监控手段。     

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.     

傅里叶变换红外光谱法并结合主成分分析法鉴别灯盏花和多舌飞蓬的研究

灯盏花和多舌飞蓬为菊科飞蓬属植物,由于其形态上非常相似,因此在藏医药均被叫着"美多罗米"用于清热解毒、瘟病时疫.然而,它们在现代监床应用方面存在明显的差异.为了能简便快速的鉴别灯盏花和多舌飞蓬,借助于傅里叶变换红外光谱分析,采用主成分分析法(PCA)对来自13个不同产地的灯盏花和多舌飞蓬样品在植化组成上的相似性进行了聚类分析.比较了灯盏花和多舌飞蓬之间的差异程度,结果表明FTIR结合主成分分析在反映同属不同种及不同产地的同种植物化学组成差异程度上具有重要意义.所建立的方法可以快速、简便、直观地对灯盏花和多舌飞蓬进行聚类分析和质量鉴别,也可以为其他中药材和民族药材的鉴别研究提供参考.     

中草药大黄的近红外光谱和人工神经网络鉴别研究

大黄是我国最常用的中草药之一。对正品和非正品大黄的快速、准确鉴别对于大黄及其中草药产品的质量控制具有重要的意义。将近红外漫反射光谱分析技术与人工神经网络方法相结合，对52种大黄样品进行了测定和鉴别，正确率可达96％。并对神经网络的隐含层个数和动量因子的影响做了讨论。由于近红外光谱法具有样品前处理少，测定快速和非破坏性等特点，因而特别适合于中草药的鉴别。     

红外光谱与人工神经网络相结合识别栽培、野生黄芩和粘毛黄芩

为了识别栽培黄芩、野生黄芩和粘毛黄芩，采用非线性－线性、线性－线性、非线性－非线性三种模式的人工神经网络（ANN）分别分析各种黄芩的红外谱。我们采用42个样本作训练集，34个样本作检验集，用各种模式的ANN进行了监督性训练。当训练目标误差平方和定为0.01时，各类ANN对训练集中三类黄芩样本识别的正确率均为100%，但对检验集样本识别的结果各不相同，其识别的正确率与隐含层节点数S1有关。我们发现当S1较大时，识别正确率反而下降，可能此时网络的非线性程度过高，使其不适合于该类样本集的训练。线性－线性型ANN识别的结果随S1的变化不很大，但识别的正确率不高，基本在85％左右。非线性－线性型ANN识别的结果最佳。当S1为3时，其识别正确率超过了97％。因此该法可用以简便、快速、准确地识别这三种黄芩药材。     

Identification of Rhubarb Samples by Using NIR Spectrometry and Takagi–Sugeno Fuzzy System

Abstract

The Takagi–Sugeno fuzzy system is implemented based on several back‐propagation neural networks (BP‐NNs) and has been applied to identification of official and unofficial rhubarb samples based on their near‐infrared spectra. Rhubarb is one of the most important Chinese medical herbs. It is of importance to identify official and unofficial rhubarb samples based on nondestructive near‐infrared spectrometry for quality control in Chinese herbal products. Near‐infrared diffuse reflectance spectrometry and the Takagi–Sugeno fuzzy system were used to classify 52 rhubarb samples, and the effects of the number of hidden neurons and of momentum parameters on prediction were investigated. The results obtained by using the Takagi–Sugeno fuzzy system were better than those by commonly used BP networks. With proper network training parameters, 100% correctness can be obtained by using the Takagi–Sugeno fuzzy system.     

甘草的红外光谱研究

利用傅里叶变换红外光谱法对59份来自中国6个不同产地的野生和栽培甘草原药材及其提取物进行了分析研究。通过比较甘草原药材及其提取物与甘草的指标成分甘草酸和甘草苷的一维及其二阶导数光谱,发现1100～1000cm-1范围内的峰是甘草多糖类成分的特征峰;1318cm-1是草酸钙的特征峰;1745,1386和1612,1512cm-1分别是甘草酸和甘草苷的特征指纹峰;特征峰的强度可代表相应化学成分的含量。根据上述特征峰强弱对所有样品进行横纵向比较,结果显示:野生甘草特征峰强,相应指标成分含量高;栽培甘草特征峰弱,相应指标成分含量低;甘草药材质量与生长年限密切相关。     

氢化物发生-原子荧光光谱法测定7种中草药中不同形态的水溶性砷

微波提取样品后,使用树脂分离不同形态的砷,以盐酸为测定介质,硫脲-抗坏血酸为预还原剂,硼氢化钾为还原剂,用氢化物发生-原子荧光法测定7种驱虫类中草药中的不同形态砷含量。砷含量在10—100ng/mL浓度范围内线性关系好,回收率在91.4%—106.4%之间。本方法简便、快速、灵敏、准确,可用于中草药中砷的形态测定。     

近红外漫反射光谱法和模式识别技术鉴别中药材产地

采用近红外漫反射光谱法获得了来自不同产地的中药材的红外光谱, 结合近邻法和多类支持向量机等模式识别技术, 对来自四个不同产地的269个白芷样本和六个不同产地的350个野生和栽培丹参样本进行了产域鉴别, 得到的交叉验证准确率分别达到99%和95%, 为中药材产地的快速无损鉴别探索了一条有效的途径.     

模式识别和红外光谱法相结合鉴别中药材产地

用红外光谱法取得来自不同产地的中药材的中红外光谱,结合模式识别的方法实现中药产地的快速鉴别。采用了近邻法和多类支持向量机方法对采集自4个不同产地的269个白芷样本和6个不同产地的380个丹参样本进行了产地鉴别,得到的交叉验证准确率达99％,为中药材产地的自动鉴别探索了一条有效的途径。     

蜂蜜真伪的近红外光谱鉴别研究

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。     

原子吸收光谱法测定不同采收时间栽培与野生羌活药材中微量元素的含量

利用空气-乙炔火焰原子吸收光谱法测定了不同采收时问(5月、6月、7月、8月和9月)的野生与栽培宽叶羌活药材中微量元素Ca,Mg,Fe,Mn,Cu和Zn的含量,应用SPSS16.0分析软件对结果进行统计分析.结果发现:羌活药材含有丰富的微量元素,栽培与野生宽叶羌活药材中微量元素的含量均以Ca元素的含量最高,Cu元素含量最...