一种基于可见-近红外光谱快速鉴别茶叶品种的新方法

提出了一种用可见-近红外光谱技术快速无损鉴别茶叶品种的新方法。应用可见-近红外光谱仪测定5个品种茶叶的光谱曲线,用主成分分析法对不同品种茶叶进行聚类分析并获得茶叶的可见-近红外光谱数据的主成分,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,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对不同种类茶叶具有较好的聚类作用,可以定性分析茶叶种类。把主成分分析得到的前6个主成分作为神经网络的输入,茶叶品种值作为神经网络的输出,通过5个茶叶品种共125个样本的训练和学习,建立了茶叶品种鉴别的3层BP人工神经网络模型,对未知的25个样本进行鉴别,品种识别准确率达到100%。说明本文提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为茶叶的品种快速鉴别提供了一种新方法。     

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。     

基于主成分分析和支持向量机的山羊绒原料品种鉴别分析

提出了一种用近红外光谱技术快速无损鉴别羊绒原料品种的新方法。山羊绒的外观形态和品质特征随着山羊绒原料的品种不同有很大的区别,快速、有效、正确地鉴别山羊绒纤维,对山羊绒及其制品的生产与交易具有重要的意义。应用可见/近红外光谱漫反射技术测定各种山羊绒原料的光谱曲线,用主成分分析法对不同品种山羊绒原料进行聚类分析并获取山羊绒原料的近红外指纹图谱,再结合支持向量机技术进行品种鉴别。用主成分1,2和3对所有建模样本的得分值做出的得分图,分析聚类效果,将主成分分析得到的10个主成分作为支持向量机的输入,应用数据挖掘新方法—支持向量机对山羊绒原料品种进行鉴别。通过对5个山羊绒原料品种共100个样本的训练,对未知的75个样本进行鉴别,建立了山羊绒原料品种鉴别的支持向量机的分类模型,并对比了四种核函数的支持向量机的分类性能,结果表明,具有高斯核函数的支持向量机对山羊绒原料的鉴别准确率达到100%。说明文章提出主成分分析结合支持向量机的数据挖掘方法具有很好的分类和鉴别作用,为山羊绒原料的品种快速鉴别提供了一种新方法。     

基于独立主成分和BP神经网络的干红葡萄酒品种的鉴别

为了实现葡萄酒品种的快速无损鉴别,选用五种干红葡萄酒,进行可见和近红外光谱实验,提出了一种用可见和近红外光谱技术快速鉴别葡萄酒品种的新方法.采用独立主成分分析进行模式特征分析,经过选用不同的独立主成分数进行建模和预测,确定最佳独立主成分数为20.将这20个主成分作为神经网络的输入变量,建立三层BP神经网络,实现类别预测的同时也完成了数学建模与优化分析工作.5个品种的葡萄酒样本数均为35,共计175个样本.在神经网络学习中,将其分成训练集样本150个和预测集样本25个.对25个未知样本进行预测,准确率为100%.该研究在独立主成分分析的基础之上,根据干红葡萄酒各独立主成分的混合矩阵向量载荷图,选取了两个波段(400～430 nm与512～532 nm)作为葡萄酒的独立主成分分析的特征波段.说明该文提出的基于光谱技术和模式识别的方法不仅对葡萄酒具有很好的分类和鉴别能力,并且可以提取出葡萄酒的指纹特征,可用于葡萄酒的检测与技术开发.     

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。     

基于可见-近红外反射光谱技术的葡萄品种鉴别方法的研究

提出一种利用可见-近红外反射光谱技术快速无损鉴别葡萄品种的新方法.采用主成分分析法对三个葡萄品种的光谱进行聚类分析.结果表明, 黑提葡萄能够被区分.进一步采用人工神经网络技术对马奶子和木拉格两种葡萄进行品种鉴别.以前10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神经网络模型.结果显示, 这两个品种的识别准确率达到98.28 %, 结果优于簇类独立软模式(SIMCA).同时提出葡萄品种鉴别的四个敏感波段: 452、493、542和668 nm.基于敏感波段光谱的BP神经网络预测准确率为97.41%.说明采用可见-近红外光谱分析技术结合主成分分析和人工神经网络的方法能够快速无损鉴别葡萄的品种, 为葡萄品种的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3 800～10 000 cm-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。     

基于遗传算法的近红外光谱橄榄油产地鉴别方法研究

提出了一种应用近红外光谱技术快速无损鉴别橄榄油产地的新方法。采用近红外光谱仪获取三种不同产地的橄榄油各30个样本的光谱漫反射特征曲线,利用全局搜索算法-遗传算法提取特征波长,即从光谱751个波长数据提取9个特征波长数据,并将其作为主成分分析法的输入变量,运用主成分分析法建立分析校正模型。结果表明,主成分1和2累计可信度已达99.130%,对不同产地的橄榄油有很好的聚类作用,同时也说明遗传算法抽取特征波长方法正确。将提取到的六种主成分作为BP神经网络的输入变量,品种类型作为神经网络的输出变量,建立3层人工神经网络模型,对30个未知橄榄油产地进行预测,预测结果准确率达100％。该方法能快速无损地检测橄榄油产地,同时也为其他油类产地鉴别提供了一种新方法。     

基于光谱技术的芒果糖度酸度无损检测方法研究

提出了一种用近红外光谱技术结合遗传算法和人工神经网络模型的芒果糖度酸度快速无损检测的新方法。首先用偏最小二乘法计算芒果糖度酸度光谱数据的主成分得分值,以此获取芒果的近红外指纹图谱,再结合遗传算法优化人工神经网络技术(GA-BP)进行检测。PLS分析表明,主因子选取18时对糖度具有较好的聚类作用,而主因子数17个时对酸度的聚类效果好。选取最佳主因子作为芒果糖度酸度的神经网络的输入,建立三层GA-BP人工神经网络模型。用135个芒果样本的糖度酸度用来建立遗传算法优化神经网络的芒果糖度酸度检测模型,对未知的45个芒果样本进行糖度酸度的预测。结果表明,提出的遗传算法和人工神经网络模型相结合的光谱分析方法具有很好的预测能力,为芒果糖度酸度检测方法提供了一种新方法。     

应用近红外光谱技术快速检别酱油品牌的研究

提出了一种采用近红外光谱快速鉴别酱油品牌的新方法,对不同品牌的酱油建立相应的指纹模型。对市场上8种典型品牌的酱油,通过近红外透射获取光谱曲线,选择了其中噪声较小的7 625～3 684 cm-1共3 942个波段作为建模分析数据。为了减少原始数据量,提高数据处理效率,对原始数据进行了多项式平滑拟合等预处理,采取主成分分析法,得到能反映酱油99.99%光谱信息的8个主成分。由这8个主成分得到的得分图,可以区分其中某几个品牌,但是不能做到区分全部品种,因此选取了人工神经网络进行了进一步信息提取与种类判别。将8个主成分作为人工神经网络的输入,对应的酱油品牌作为输出,通过不断调整参数,建立了最优的BP神经网络。8个品牌共242个样本作为建模学习样本,每个品牌各10个共80个样本作为检验样本。结果表明,在0.98的置信区间里取得了98.75%的识别正确率,为不同等级和品牌的酱油鉴别提供了一种新的方法。     

基于近红外光谱技术的钢结构防火涂料品牌鉴别方法研究

为了实现钢结构防火涂料在流通使用领域中不同品牌的现场快速鉴别,提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别钢结构防火涂料品牌的方法。运用光栅扫描型近红外光谱仪器,通过近红外漫反射光谱获取不同品牌钢结构防火涂料的光谱曲线,并对光谱数据进行标准正态变量变换(standard normal variate transformation, SNV)、Norris二阶求导等优化处理。利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对钢结构防火涂料品牌进行聚类分析,前五个主成分的累积方差贡献率已达到99.791%,以PC1,PC2和PC3×10的得分值对所有建模样品在三维空间作图,对不同品牌的钢结构防火涂料具有很好的聚类作用。利用5个品牌的各25个样品建立校正模型,用余下5个品牌的各5个样品,共计25个样品进行外部验证,通过未知样品光谱的主成分得分值计算其与校正模型中每个品牌的马氏距离值,实现未知样品的品牌鉴别。建立的定性分析模型对未知样品的外部验证正确率达到100%。说明该分析方法能够快速准确的鉴别钢结构防火涂料品牌,并为市场规范提供技术参考。     

PCA和SPA的近红外光谱识别白菜种子品种研究

为了实现对不同品种白菜种子的快速无损鉴别,应用近红外光谱技术获取白菜种子的光谱反射率,首先采用变量标准化校正和多元散射校正对原始光谱进行预处理;其次,采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行聚类分析,从定性分析的角度得到三种不同白菜种子的特征差异,并采用连续投影算法(SPA)选取特征波长;最后,分别基于全波段光谱、PCA分析得到的前3个主成分变量以及SPA算法选取的特征波长,建立了最小二乘支持向量机(LS-SVM)和偏最小二乘判别(PLS-DA)模型进行白菜种子不同品种的鉴别。从主成分PC1、PC2得分图中可以看出,主成分1和2对不同种类白菜种子具有很好的聚类作用。基于特征波长建立的PLS-DA和LS-SVM模型的判别结果优于基于主成分变量建立的模型,其中基于特征波长建立的LS-SVM模型识别效果最优,建模集和预测集的品种识别率均达到100%。结果表明,通过SPA算法选取的6个特征波长变量能够很好的反映光谱信息,提出的SPA算法结合LS-SVM预测模型能获得满意的分类结果,为白菜种子品种的识别提供了一种新方法。     

基于光谱技术的桔子汁品种鉴别方法的研究

为了实现桔子汁不同品种的快速光谱鉴别,首先采用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析,从定性分析的角度得到四种不同品种桔子汁的特征差异。同时将小波变换用于对大量光谱数据的压缩, 并结合RBF神经网络建立桔子汁品种鉴别的定量分析模型。该模型将小波压缩后的数据作为神经网络的输入向量,建立径向基函数RBF神经网络。4个品种共240个样本用来建立RBF神经网络的训练模型,剩余的60个样本用于预测。预测结果表明,小波变换结合RBF神经网络的桔子汁品种鉴别的准确率达到100%。说明文章提出的基于光谱技术的鉴别方法具有很好的分类能力,它为桔子汁品种的快速鉴别提供了一种新方法。     

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.     

防晒霜防晒指数的光谱分析研究

防晒指数SPF是反映防晒用品防晒效果的主要指标,文章采用ASD公司的便携式光谱仪研究了防晒指数与光谱特性之间的关系。选用丁家宜SPF15,SPF20,SPF30三种品种防晒霜共75个样本进行了光谱分析,将样本分为60个试验样本和15个预测样本,用光谱仪获取样本的反射光谱数据。采用主成分分析法对400～960 nm范围内光谱数据进行处理,表明主成分1和主成分2的累计可信度达91%,再用偏最小二乘回归方法建立了校正模型,并用该模型对剩余15个样本进行预测。结果表明,预测相关系数为0.967 7,得到了较好的预测结果。说明文章提出的光谱分析方法具有很好的分类和鉴别作用,为防晒霜SPF值的检测提供了一种新方法。     

不同产地双色牛肝菌FTIR光谱鉴别研究

同一种蕈菌子实体,由于外观形貌相似,凭传统外观形貌特征难以鉴别产地来源。应用傅里叶变换红外光谱(FTIR)法测定了云南省5个不同地区58个野生双色牛肝菌子实体样品的红外光谱。借助于红外光谱具有的指纹特性,利用SPSS 13.0统计软件对1 350~750 cm-1范围光谱数据进行主成分分析(PCA),根据前三个主成分累积贡献率已达到88.87%以及主成分载荷分析,表明前三个主成分能够反映样品在该段光谱的主要信息。对前三个主成分作投影显示并进行比较,发现以主成分1和主成分2作二维线形投影,对不同产地的双色牛肝菌有较好的聚类和鉴别作用,所有样品被划分为5个区域,98.3%的样品被正确归类。研究结果提示,傅里叶变换红外光谱结合主成分分析方法可以快速、方便地对不同产地的同一种野生双色牛肝菌进行鉴别分类。