首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
奇异点快速检测在牛奶成分近红外光谱测量中的应用   总被引:18,自引:5,他引:13  
近红外光谱作为一种依靠模型对物化性质进行分析的技术,对光谱数据的准确性进行快速准确的判断是得到可靠分析结果的前提。但是光谱数据中奇异点的存在会在很大程度上影响多变量校正模型的准确性,从而影响模型的预测效果。文章综合利用半数重采样法(Resampling by Half-Mean,RHM)和最小半球体积法(Smallest Half-Volume,SHV)成功剔除了被测量的牛奶成分近红外光谱中的奇异点,其效果远优于传统的奇异点剔除方法,并且该方法具有简单快速、计算量小、数值稳定等特点,非常适用于在线分析和其他类型的光谱数据中奇异点的检测。  相似文献   

2.
基于近红外光谱技术的土壤参数BP神经网络预测   总被引:13,自引:1,他引:12  
利用BP神经网络预测方法,建立了基于近红外光谱技术的土壤有机质含量和土壤全氮含量的分析模型。试验共测量了150个田间土壤样本的近红外光谱,首先采用局部加权散点图平滑滤波法对光谱曲线进行了平滑处理,然后根据对目标参数进行的聚类分析结果进一步平均了输入光谱,最后将反射光谱数据进行对数转换后与目标数据一起进行了归一化处理。对预处理后的光谱数据首先进行主成分分析,然后提取贡献率超过99.98%的主成分建立BP神经网络模型。对土壤有机质含量的分析结果:模型拟合精度为0.999,预测精度达到0.854。对于土壤全氮含量的分析结果:模型的拟合精度近似为1,预测精度达到了0.808。研究表明,基于近红外光谱技术的土壤参数BP神经网络预测模型具有较高的鲁棒性和较强的容错能力。  相似文献   

3.
便携式近红外光谱仪的苹果糖度模型温度修正   总被引:4,自引:0,他引:4  
样品温度对近红外光谱有很大影响,在近红外技术评价水果品质的实际应用时,需要修正温度变化对模型预测结果的影响。便携式近红外光谱仪采集不同温度下(0~30℃)苹果的漫透射光谱,采用二阶导数和卷积平滑进行预处理。选取20℃下代表性样本的光谱数据,建立基准PLS模型。斜率/偏差法分别计算苹果糖度PLS模型在0,10和30℃下的修正方程。分析结果表明:斜率/偏差法对0,10和30℃下外部样本预测结果进行修正,预测精度得到显著提高,其修正前后的Q值分别为0.525cv 0.810,0.680cv0.822,0.669cv 0.802。温度修正模型可以有效提高预测精度,也扩展了近红外仪器的适用性,为自主研发便携式近红外光谱仪提供参考。  相似文献   

4.
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。  相似文献   

5.
近红外光谱分析技术可用于对样本的快速无损检测,在人们的生产和生活中发挥着越来越重要的作用。支持向量机是建立定性分析模型的常用方法,可通过寻找最优分类超平面将两类样本分开。在小样本情况下,支持向量机方法有其独特的优势。主成分分析是常用的数据降维方法,可将数据降维之后作为支持向量机方法的输入变量,简化模型并提高模型识别的准确性。因此,基于主成分分析的支持向量机(简称PCA-SVM)适合用于建立近红外光谱定性分析模型。多模型方法是人们使用较少的建模方法,用该方法建立的模型一般具有较好的稳定性。将多模型方法与PCA-SVM方法成功结合形成了新方法。以棉锦混合、棉涤混合纺织品为例,用新方法建立了这两类纺织品样本的近红外光谱定性分析模型。建模时将光谱数据按照波长分为4组,用每组光谱数据建立一个子模型,将子模型的输出值进行加权平均便得到最终的预测结果。这样可以更充分地使用光谱数据中所包含的信息。为了便于对比不同的方法,仍使用上述校正集和验证集,又用PCA-SVM方法建立了这两类纺织品样本的近红外光谱定性分析模型。对预测结果做交叉验证,用新方法所建模型判别的正确率的平均值为85.49%,正确率的标准差为0.066 7, 用PCA-SVM方法所建模型判别的正确率的平均值为83.34%,正确率的标准差为0.109 6。研究结果表明用新方法所建模型的分类效果好于用PCA-SVM方法所建模型的分类效果;用新方法建立的模型的稳定性明显高于用PCA-SVM方法建立的模型的稳定性。用PCA-SVM方法所建模型的预测效果受校正集构成情况的影响较大,而用新方法所建模型的预测效果则相对稳定。对废旧纺织品进行分类回收可大量节约纺织原材料,但采用人工分拣方式效率低且成本高。采用近红外光谱分析方法对纺织品进行分类,为废旧纺织品的大规模精细分拣和分级奠定了一定的基础。该新方法有望用于某些其他类型样本的分类。  相似文献   

6.
近红外光谱定量校正模型适用性研究   总被引:18,自引:4,他引:14  
近红外光谱作为一种依靠模型进行分析的技术,对测定的样品进行模型适用性判断是得到可靠分析结果的前提。对于通过校正集样本近红外光谱测量和标准方法测定的基础数据依靠因子分析技术建立的多元校正模型,提出将因子分析与Mahalanobis距离相结合判断定量模型适用性的方法,以近红外光谱测定柴油十六烷值为例,对影响模型适用性判断的一些因素进行了讨论。  相似文献   

7.
木材密度决定着木材力学性能,是木材物理性能的重要指标之一。近年来,由于近红外光谱分析具有操作过程简单、方便、快速等优势,已有学者应用近红外光谱数据预测木材密度,但是,在实际应用中,数据集缺乏、光谱特征欠优、非线性拟合准确性低等问题还没有得到完全解决,木材密度预测模型的精度有待于进一步提升。木材密度中,木材的绝干密度相对稳定,测量结果相对精确,以柞木绝干密度预测为研究对象,通过采集不同含水率下的近红外光谱信息构建出适合不同含水率条件的绝干密度非线性预测模型。首先,选用德国INSION公司的近红外光纤光谱仪,运用SPEC view 7.1软件对不同含水率的柞木样本采集光谱信息;然后,利用SPXY样本划分方法,按2∶1划分校正集与预测集,并利用多元散射校正、二阶导数光谱及S-G平滑方法进行光谱预处理,以减少散射光和高频噪声的影响;接着,运用连续投影算法(SPA)提取有效的波长信息;最后,运用一种非线性权重粒子群算法优化的BP网络(IPSO-BPNN)建立不同含水率状态下的近红外光谱与柞木绝干密度之间的关联,实现柞木绝干密度预测模型的构建。实验过程中,加工选取了100个柞木试件样本,在绝干条件下测量样本试件密度和光谱信息,并浸泡水中测量出不同含水率对应的光谱信息,实验结果表明:SPXY保证了校正集样本的均匀分布,提高了模型泛化能力; MSC、二阶导数和S-G卷积平滑相结合的方法抑制了原始光谱中噪声高频信号,同时使得峰值更加突出; SPA从117个光谱数据中优选出16个特征波长,提高了建模精度; IPSO-BPNN模型较SPA-PLS, BP和PSO-BP具有更高的相关系数,更小的均方根误差,柞木绝干密度预测相关系数为0.938,预测均方根误差为0.012 9,方法可以对木材密度在线无损测量提供一定的理论基础。  相似文献   

8.
黄酒糖度预测的可见-近红外光谱方法研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
刘飞  何勇  王莉 《光学学报》2007,27(11):2054-2058
提出了用可见近红外光谱结合不同化学计量学方法预测黄酒糖度的新方法。用240个黄酒样本建模,60个样本进行预测。通过对光谱数据进行平滑、变量标准化及一阶导数等预处理,建立并比较了偏最小二乘法,小波变换与偏最小二乘法相结合,主成分分析与人工神经网络相结合以及主成分分析与最小二乘支持向量机相结合四种不同建模方法的预测精度,以相关系数r、预测标准差、偏差等为评判标准,得到黄酒糖度预测的最优模型为最小二乘支持向量机模型。该模型对黄酒糖度预测的相关系数为0.962、预测标准差为0.021、偏差为-0.001,获得了理想的预测精度。结果表明应用可见近红外光谱对黄酒糖度进行预测是可行的,且最小二乘支持向量机模型能得到最优的预测结果。  相似文献   

9.
基于中红外漫反射光谱的土壤重金属元素含量预测研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
研究了中红外漫反射光谱快速预测土壤重金属元素含量的可行性。以在南京江宁区和八卦洲采集的共161个土壤样品为例,利用偏最小二乘回归(PLSR)法对土壤中Ni,Cr,Cu,As,Zn,Pb,Hg和Cd等8种重金属元素数据进行了预测。通过对样品的中红外(MIR)漫反射光谱进行各种预处理,探讨了中红外光谱数据预处理对预测精度的影响,并比较了中红外光谱与可见光-近红外(VNIR)光谱对土壤重金属含量预测的精度。结果表明,依次经平滑、基线校正、多元散射校正预处理能显著提高中红外光谱数据的预测精度;经校正的中红外光谱对异地样品预测的均方根误差是可见光-近红外光谱的21%~73%,比VNIR波段更能准确预测异地样品中土壤重金属元素含量。研究表明,中红外漫反射光谱可以作为一种快速、非破坏方法预测土壤重金属元素含量,且比可见光-近红外精度高。  相似文献   

10.
木材密度可以反映木材的干缩性、抗压抗拉强度等多种物理性质,是重要的木材物理特性。采用近红外光谱技术能够实现木材密度的快速预测,可克服传统检测方法耗费人力、物力、时间的弊端,但建模结果往往受异常样本的影响。为准确识别并剔除样本集中的异常样本,提出一种孤立森林结合学生化残差方法(IFSR),在利用孤立森林集成特征的优点基础上考虑样本对模型的影响度,可同时检测异常样本与强影响样本。该研究对181个落叶松木材样本的近红外光谱及其在常温下的气干密度进行了测定。通过对比多种方法预处理和特征选择方法,确定采用标准正态变量变化(SNV)+去趋势处理(DT)+均值中心化(MC)+标准化(Auto)方法进行预处理,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波段选择,消除噪声及无关信息对算法的影响,简化数据集,提高算法剔除异常样本的准确性。为验证IFSR方法剔除异常样本的能力,将其与蒙特卡洛交互验证(MCCV)、马氏距离(MD)等其他六种异常检测方法对比分析,建立偏最小二乘(PLS)模型对其进行异常检测性能评价。同时在上述基础上采用粒子群寻优-支持向量机回归(PSO-SVR),BP神经网络(BPNN)与PLS分别建立落叶松木材密度近红外预测模型。结果表明,IFSR结合PSO-SVR方法得到的优化模型预测能力最强,IFSR可有效剔除奇异样本,提高模型精度。  相似文献   

11.
为提高生鲜羊肉储存期内(4,8和20 ℃环境)挥发性盐基氮(TVB-N)的近红外光谱(NIR)检测的稳定性和准确性,选取特征光谱和预测模型是关键步骤。以121个羊肉样品为实验对象,采集生鲜羊肉680~2 600 nm波段的近红外光谱。以多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)等散射校正方法,Savitzky-Golay卷积平滑(SGS)、移动平均平滑(MAS)等平滑处理方法,以及归一化(Normalization)、中心化(Centering)、标准化(Autoscaling)等尺度缩放方法分别预处理光谱数据后建立偏最小二乘法(PLS)预测模型。比较发现SGS处理的光谱建模效果最好。利用蒙特卡洛采样(MCS)法及马氏距离法(MD)消除了羊肉光谱的5个异常数据。运用光谱-理化值共生距离(SPXY)算法划分总样本的75%(87个)为校正集样本,剩余29个为验证集样本,利用竞争性自适应重加权法(CARS)、无信息变量消除法(UVE)、改进的无信息变量消除法(IUVE)和连续投影算法(SPA)提取特征光谱得到的波长个数分别为14,713,144和15。将全光谱和4种方法提取的特征波长作为输入变量建立预测模型,CARS提取的波长所建立模型的性能优于UVE、IUVE和SPA提取的波长所建立模型的性能,表明CARS方法可以有效简化输入变量并提高预测模型的性能。改进后得到的IUVE法相比于UVE法,筛选出的波长数更少且模型性能有所提升。以提取的特征波长建立PLS,支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,SVM模型得到最优的校正集预测结果,其中CARS-SVM预测模型的校正决定系数(R2C)和校正均方根误差(RMSEC)分别为0.939 1和1.426 7,最优的验证集预测效果为LS-SVM预测模型得到,其中IUVE-LS-SVM预测模型的验证决定系数(R2V)和验证均方根误差(RMSEV)分别为0.856 8和1.886 2。基于近红外特征光谱建立简化、优化的生鲜羊肉储存期TVB-N预测模型,为实现快速无损检测生鲜羊肉中的TVB-N浓度提供技术支持。  相似文献   

12.
可溶性固形物和糖酸比是苹果内部品质主要评价指标之一。为此进行苹果糖酸比和可溶性固形物可见/近红外漫反射和漫透射对比检测研究。180个冰糖心和红富士样品被分成建模集和预测集(136∶44),分别用于建立偏最小二乘模型和验证模型的预测能力。在运动速度5个/秒时,采集了冰糖心和红富士两种样品的可见近红外光谱。漫反射和漫透射可见近红外光谱经多元散射校正、标准正态变量变换、基线校正等预处理后,建立了偏最小二乘回归模型。未参与建模的44个样品用于评价模型的预测能力,经比较,漫透射检测方式优于漫反射检测方式,主要因为漫透射检测方式能更有效地克服杂散光。可溶性固形物模型预测相关系数达到0.936,预测均方根误差为0.476°Brix;糖酸比模型预测相关系数达到0.785,预测均方根误差为10.94。研究结果表明:应用可见/近红外漫透射光谱技术,可实现苹果可溶性固形物和糖酸比在线检测。为大宗水果内部品质分选提供了技术支持和参考依据。  相似文献   

13.
研究用可见/近红外光谱(Vis/NIR spectroscopy)漫透射方式对柑橘类水果的可溶性固形物含量(SSC)进行了无损、快速定量分析.通过自行设计的Vis/NIR光谱系统测定了110个柑橘样品的SSC.82个柑橘样品用来建模,其余28个用来验证模型的性能.对实验室测得的柑橘水果的SSC实际值与Vis/NIR光谱数据进行相关性分析,用光谱定量分析软件中集成的偏最小二乘回归法(PLS)和主成分回归法(PCR)建立校正和预测模型.对比了不同光谱预处理方法,如微分处理,标准归一化处理(SNV),多元散射校正(MSC)和Savitzky-Golay光谱平滑方法)对模型检测结果的影响.根据预测平方根误差(RMSEP)和相关系数(r2)进行不同模型的预测性能评价,建立的最好的柑橘水果SSC预测模型的RMSEP=0.538%,r2=0.896.结果表明Vis/NIR可以作为一种准确、快速的无损检测方法来评价柑橘类水果的可溶性固形物含量.  相似文献   

14.
应用可见/近红外漫反射光谱对南丰蜜桔维生素C含量进行了无损检测研究.在谱区350~1 800nm,应用主成分分析和偏最小二乘法对经过预处理光谱进行数学建模,主成分数和光谱区间选择分别由完全交互验证和回归系数法确定.定标模型对10个未知样品的预测结果是:预测相关系数为0.813,预测均方差为2.112 mg(100 g)-1,预测偏差为-0.810 mg(100 g)-1.文章表明利用可见/近红外漫反射光谱技术无损检测南丰蜜桔维生素C具有可行性.  相似文献   

15.
便携式近红外光谱仪测定苹果酸度和抗坏血酸的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
Yang F  Li YT  Gu X  Ma J  Fan X  Wang XX  Zhang ZY 《光谱学与光谱分析》2011,31(9):2386-2389
应用便携式近红外光谱分析仪对6种苹果进行无损检测,运用Kernel Isomap结合广义回归神经网络的方法分别建立苹果酸度和抗坏血酸定量分析模型.结果表明:采用Kernel Isomap方法能够使模型具有良好的预测能力.苹果酸度模型校正集相关系数Rc=0.9994,预测集相关系数Rp=0.979 9,RMSEP=0.0...  相似文献   

16.
酿酒葡萄成熟度是确定葡萄采收期的重要品质指标,针对酿酒葡萄大田中成熟度检测难度大的问题,利用可见/近红外(Vis/NIR)光谱技术和化学计量学,研究了酿酒葡萄可溶性固形物含量(SSC)与光谱数据之间的内在联系。采用USB2000+光谱仪获取5种酿酒葡萄及其叶片在不同成熟时期的Vis/NIR光谱数据,通过OMNIC 8.0软件提取光谱数据,将化学值与光谱吸收率值通过TQ Analyst8.0软件建立模型。选取信噪比高的450~1 000 nm波段,利用PCA剔除异常光谱数据,将一阶导数(FD)、Savitzky-Golay卷积平滑(S-G)、多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)分别组合共4种方法用于光谱数据预处理。利用偏最小二乘(PLS)法分别建立了5种葡萄基于酿酒葡萄光谱数据的SSC预测模型,建立了5种葡萄基于冠层叶片光谱数据的SSC预测模型,对比了不同方式预处理后的建模效果,并选择最优预处理方式建模。最后用外部样本分别验证了SSC预测模型。结果表明,采用S-G平滑+FD+MSC的预处理方法时大多数预测模型性能达到最好。5种葡萄浆果校正集和验证集的R分别达到0.93和0.86以上,最高均方根误差分别为0.30和0.48,5种葡萄冠层叶片校正集和验证集的R分别达到0.73和0.65以上,最大均方根误差分别为0.95和0.75。5种葡萄浆果外部试验样本预测值与真实值间的平均RE最高为0.43%。基于酿酒葡萄浆果光谱的SSC预测模型具备良好的预测能力,优于基于酿酒葡萄冠层叶片光谱的SSC预测模型,SSC预测模型能够为酿酒葡萄成熟度评价研究提供理论参考。Vis/NIR光谱技术适用于在酿酒葡萄大田中快速、无损检测SSC。  相似文献   

17.
应用近红外光谱技术快速检测果醋糖度   总被引:7,自引:0,他引:7  
为了对果醋糖度值进行快速准确检测,应用近红外光谱技术并结合最小二乘支持向量机分析方法建立了果醋糖度检测模型.应用近红外透射光谱获取五种类型共计300份果醋样本的光谱透射曲线,利用主成分分析方法对原始光谱数据进行降维处理,根据主成分的累计贡献率选取6个主成分.选取的主成分即作为光谱优化特征子集以替代原来复杂的光谱数据.随后将300份果醋样本数据随机分为定标集和预测集,利用最小二乘支持向量机在225个定标集样本数据基础上建立起果醋糖度预测模型,应用此模型对75个预测集样本进行糖度预测.根据预测均方根误差(RMSEP)和预测结果的相关系数(r)对预测模型进行评价,利用此模型得到的样本糖度预测值r=0.993 9,RMSEP=0.363,均达到了较好的预测效果.  相似文献   

18.
利用近红外光谱技术预测粗皮桉木材弹性模量   总被引:3,自引:0,他引:3  
采用近红外光谱分析技术,对粗皮桉木材弹性模量进行了快速预测研究.使用快速傅里叶变换(FFT)分析法和常规力学测试方法测定了粗皮桉木材无疵小试样的弹性模量,并用近红外光谱仪采集试样径切面和弦切面的近红外漫反射光谱,对原始光谱进行二阶导数预处理,并选择410~2 480 nm光谱段建立回归模型.以2/3的试样作为校正集建立弹性模量的偏最小二乘法校正模型,以1/3/的试样作为预测集对模型进行验证.结果表明,粗皮桉木材的弹性模量与近红外光谱之间有较好的相关性,纵向弹性模量和抗弯弹性模量的预测模型的相关系数分别为0.93和0.81,相对分析误差分别为2.70和1.71.利用近红外光谱分析方法可以实现对粗皮桉木材无疵小试样弹性模量的快速预测.  相似文献   

19.
近红外光谱法快速测定淫羊藿中淫羊藿苷和朝藿定C   总被引:1,自引:0,他引:1  
于晓雪  乙引  周宁  冯泽熹  伍庆 《光谱实验室》2012,29(3):1379-1383
基于近红外光谱法对淫羊藿中有效成分淫羊藿苷和朝藿定C的含量进行快速同时定量分析,采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱信息与预测组分含量间的数学校正模型。结果表明通过标准正态变量转换(SNV)与一阶导数对光谱进行预处理,所建立的淫羊藿苷和朝藿定C的校正模型效果最佳。淫羊藿苷与朝藿定C校正集均方差(RM SEC)分别为0.217、0.718;相关系数分别为0.9825、0.9863;预测均方差(RM SEP)分别为0.155,0.297。该方法简单、准确,更适合于淫羊藿药材中主要成分的快速分析。  相似文献   

20.
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。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号