应用可见-近红外光谱快速识别沙棘汁品牌

为了实现沙棘汁品牌的快速无损鉴别,提出了采用可见-近红外光谱分析技术(NIR)鉴别沙棘汁品牌的方法。采用FieldSpec3光谱仪对三种沙棘汁进行光谱分析,各获取40个样本数据。采用平均平滑法和多元散射校正(MSC)方法对样本数据进行预处理,再用主成分法(PCA)对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据。将120个沙棘汁样本随机分成90个建模样本和30个预测样本,把基于累计可信度选择的建模样本的8个主成分(PCs)数据作为BP网络的输入变量,沙棘汁品牌作为输出变量,建立三层反向传播(BP)神经网络鉴别模型,并对30个预测样本进行预测。结果表明,在阈值设定为±0.1的情况下,该模型对预测集样本品牌鉴别准确率达到了100%。所以应用近红外光谱技术结合主成分分析和BP神经网络算法识别沙棘汁品牌是一种有效的方法。     

基于可见-近红外光谱的制动液品牌鉴别方法研究

提出了一种基于可见-近红外光谱分析技术快速鉴别汽车制动液品牌的新方法。采用美国ASD公司的便携式光谱仪对五种不同品牌的制动液进行光谱分析,各获取60个样本数据。采用平均平滑法和标准归一化方法对样本数据进行预处理,再对光谱数据进行主成分分析,建立第一主成分和第二主成分的二维散点图,表明不同品牌制动液具有较好的聚类特性。将前6个主成分作为输入量,制动液品牌作为输出量,建立了基于逐步判别分析法的鉴别模型。随机抽取225个样本用于建模,余下的75个样本用于模型验证。试验结果表明验证准确率达到94.67%,说明所提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为制动液品牌的快速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.     

应用可见-近红外光谱技术进行白醋品牌和pH值的快速检测

提出了一种基于可见-近红外透射光谱技术快速判别白醋品牌和测定pH值的方法。应用可见-近红外透射光谱获取不同品牌白醋的透射光谱曲线,并对获得的原始光谱数据进行平滑、变量标准化以及一阶导数等预处理,然后利用主成分分析对原始光谱数据进行聚类分析,根据主成分的累计贡献率选取主成分数,并将所选取的主成分作为三层BP神经网络的输入。通过定标集样本对BP神经网络进行训练,得到三层优化神经网络结构:5输入层节点,6隐含层节点和2输出层节点,各层传递函数均采用Sigmoid函数。利用该模型对预测集样本进行预测。实验结果表明在阈值设定为±0.1的情况下该模型对预测集样本品牌鉴别准确率达到了100%,pH预测值与实际测量值偏差小于5%,得到了理想的结果。所以利用可见-近红外光谱技术结合主成分分析和神经网络算法能够快速准确的判定白醋品牌和pH值。     

应用可见/近红外光谱进行黄酒品种的判别

为了实现对黄酒品种的快速判别,采用可见/近红外光谱对不同品种的黄酒获取光谱曲线,然后采用主成分分析方法对光谱数据进行聚类分析,并将其提取的主成分作为BP神经网络的输入值,建立了黄酒品种鉴别模型。该模型将前6个主成分作为神经网络的输入变量,加速了神经网络的学习速度,提高了模型的预测精度。随机选取每个品种的15个黄酒样本,共45个样本组成预测集,剩余的145个黄酒样本组成训练集建立训练模型,并用预测集样本对其进行验证。将品种鉴别的偏差标准定为±0·1,结果表明,只有1个未知样本超出偏差范围,该方法的品种鉴别正确率为97·78%,获得了满意的结果。说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为黄酒品种的快速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/近红外光谱进行纺织纤维鉴别的研究

为了实现纤维种类的快速鉴别,选用了棉、麻、毛、丝、天丝5种纤维,提出了一种用近红外光谱技术快速无损鉴别纤维品种的新方法。应用可见/近红外光谱漫反射技术测定各种纤维的光谱曲线,用主成分分析方法(PCA)对光谱数据进行模式特征分析,根据主成分的累积贡献率选用前6个主成分数进行建模和预测,通过建立最小二乘支持向量机模型(LS-SVM)对主成分分析模型进行优化,将前6个主成分作为最小二乘支持向量机的输入变量,建立PCA-LS-SVM模式识别模型,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个品种的纤维训练集样本200个用于PCA-LS-SVM的模型的建立,对其余预测集样本50个进行验证,结果能准确的区分预测集的5种纤维。并提出主成分分析结合最小二乘支持向量机的光谱数据分析方法具有很好的分类和鉴别作用,为纤维品种快速鉴别提供了一种新方法,为维护消费者权益,保证纺织品质量,实现纺织原料及其制品的合理化生产与交易具有重要的意义。     

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.     

应用近红外光谱技术快速检测果醋糖度

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.     

基于粪便可见-近红外反射光谱的高山麝慢性肠炎诊断

提出了一种利用粪便可见-近红外反射光谱进行高山麝慢性肠炎诊断的新方法。以FieldSpec？3地物光谱仪采集了125份高山麝粪便（正常粪样70份,慢性肠炎患者粪样55份）的光谱数据,将其随机分成训练集（95份）和检验集（30份）。光谱经S.Golay平滑与一阶导数处理后以主成分分析法（PCA）降维。以前6个主成分（含原始光谱95.16%的特征信息）作为新变量,利用训练集样本,分别以模糊模式识别、BP-神经网络、Fisher线性判别以及Bayes逐步判别四种方法建立高山麝慢性肠炎的诊断模型。对检验集30个未知样的预测表明,Fisher线性判别的准确率为86.7%,模糊模式识别与BP-神经网络模型判别的准确率为90%,Bayes逐步判别的准确率最高,达93.3%。进一步分析发现所有误诊都源于将正常样误判为病样,四种方法对病样的检出率均达100%。说明利用粪便的可见-近红外反射光谱进行高山麝慢性肠炎的快速、非接触性诊断是可行的,且PCA 结合Bayes逐步判别是一种优选方法。     

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7625～3684cm-1共3942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。     

近红外光谱的主成分分析-马氏距离聚类判别用于卷烟的真伪鉴别

为了快速准确的鉴别卷烟真伪,以A牌和假冒A牌卷烟为实验材料,采用近红外光谱法结合主成分分析-马氏距离判别分析方法建立了鉴别模型.首先对经过预处理的光谱数据进行主成分分析,分析结果表明,前4个主成分的累积贡献率已达98.46%,说明这4个变量能够代表原始光谱的主要信息.从120个样品中随机抽取100个用于建立4个主成分变量的定性判别模型,模型的相关系数达到了0.95,对20个未知样品的预测结果准确率为100%.说明近红外光谱结合模式识别方法进行卷烟真伪定性鉴别在技术上是可行的,可以作为卷烟真伪鉴别的一种辅助手段.     

杂交稻种宜香725纯度的可见-近红外反射光谱鉴定

提出了一种基于可见-近红外光谱技术快速、无损鉴定杂交稻种纯度的新方法.以FieldSpec(R)3地物光谱仪采集纯度在90%～99%范围内的杂交稻种(宜香725)光谱数据90份,随机分成校正集(75份)和检验集(15份).根据其在380～2 400 nm的反射光谱,以偏最小二乘算法(PLS)建立了回归模型,并比较了不同光谱预处理方法对模型的影响.分析表明采用一阶导数结合标准归一化处理能最有效地提取光谱信息,此时PLS模型校正集决定系数与检验集决定系数分别为0.988 4与0.922 7,校正标准误差(SEC)与预测标准误差(SEP)分别为0.002 5与0.006 6.将经一阶导数结合标准归一化处理后的光谱进行PCA降维,以前20个主成份(含原始光谱86.09%的特征信息)为输入变量,建立杂交稻种纯度鉴定的BP-ANN模型.分析表明BP-ANN模型校正集决定系数与检验集决定系数分别为0.995 2与0.936 9,SEC与SEP分别为0.001 7与0.006 1,具有比PLS模型更高的精度.结果表明以可见-近红外技术进行杂交稻种纯度的快速、无损鉴定是可行的,且PCA结合BP-ANN是一种优选方法.     

辐照处理对油菜籽光谱特性影响的研究

针对油菜籽经过核辐照处理后其光谱反射特性会发生改变的特点,提出了应用可见/近红外光谱技术进行油菜籽的快速无损鉴别。利用偏最小二乘法和BP神经网络建立鉴别模型,并比较了不同光谱预处理方法、主成分数据变换方式及隐含层节点数对模型预测结果的影响。实验采用五种剂量辐照(50,100,150,200Gy和不经核辐照处理)的油菜籽共135个样本进行建模,49个进行预测。结果显示,最优模型是原始光谱数据先经过中值滤波平滑法、附加散射校正及一阶求导法预处理。经PLS方法提取6个主成分经自然对数变换后,选取神经网络隐含层结点数为4个或9个。最优模型对是否经过核辐照处理的样本识别率达100%,对核辐照剂量预测精度为85.71%,说明提出的方法可以用于评估核辐照处理对油菜籽光谱特性产生的明显影响。     

基于主成分分析和神经网络的近红外光谱苹果品种鉴别方法研究

提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别苹果品种的新方法,首先用主成分分析法对苹果品种进行聚类分析并获取苹果的近红外指纹图谱,再结合人工神经网络技术进行品种鉴别.主成分分析表明,主成缮分1和主成分2的累积可信度已达98%,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对不同种类苹果具有很好的聚类作用.利用主成分分析得到的载荷图可以得到对于苹果品种敏感的特征波段,用特征波段图谱作为神经网络的输入建立三层BP人工神经网络模型.每个品种各25个苹果共75个用来建立神经网络模型,余下的共15个用于预测.对未知的15个样本进行预测,品种识别准确率达到100%.说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为苹果的品种鉴别提供了一种新方法.     

基于近红外光谱和仿生模式识别玉米品种快速鉴别方法

文章提出了一种采用近红外光谱快速鉴别玉米品种的新方法,并对不同品种的玉米种子建立了相应的鉴别模型.对7个玉米品种共140个样本,通过近红外光谱仪扫描获得4 000～12 000 cm-1波段范围内的光谱数据.为了消除噪声、提高数据处理效率,对原始数据进行了归一化预处理,采用同定尺寸移动窗口渐进因子法(fix-sized moving window evolving factor antilysis)寻找特征波段,使用主成分分析(PCA)方法得到能反映玉米种子99.96%光谱信息的5个主成分,进而利用仿生模式识别(biomimetic pattern recognition)方法建立玉米品种的鉴别模型.对于每个品种中的20个样本,随机挑选10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120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99.1%的情况下,对第一测试集中的样本取得了94.3%的平均正确识别率.该方法具有较高的鉴别准确度,可以作为一种快速无损的玉米品种鉴别方法.     

基于可见-近红外光谱的咖啡品牌鉴别研究

利用可见-近红外光谱技术对市场上三种不同品牌咖啡品种进行鉴别.分别采用主成分分析法与BP神经网络结合和小波变换与BP神经网络结合两种组合模型进行分析预测.利用主成分分析法与小波变换的数据压缩功能和BP神经网络的学习预测能力实现对不同品牌咖啡的鉴别.实验采用3个品种共60个样本建立模型,30个样本进行品种鉴别,结果表明,两种鉴别模型的咖啡品种鉴别率均为100%.同时也表明,小波变换用于数据压缩无论是在压缩时间上还是在压缩能力上都优于主成分分析法.说明通过小波变换和BP神经网络相结合建立模型进行不同品牌咖啡鉴别具有分析速度快,鉴别能力强的特点,为快速鉴别纯品咖啡提供了新的方法,同时也为确定不同品牌咖啡选用咖啡豆品种奠定了基础.