应用遗传算法结合连续投影算法近红外光谱检测土壤有机质研究

应用遗传算法结合连续投影算法近红外光谱检测土壤有机质研究。采集浙江省文城地区农田土壤样品近红外光谱数据,土壤样品数为394个。为简化模型,采用遗传算法结合连续投影算法挑选出18个特征波长建模,应用偏最小二乘回归建立有机质预测模型,建模集的决定系数为0.81,均方根预测误差为0.22, 剩余预测偏差为2.31,预测集的决定系数为0.83,均方根预测误差为0.20,剩余预测偏差为2.45。研究发现,遗传算法结合连续投影算法在简化模型同时,模型的预测评价指标同采用全谱波长建模并没有明显降低。因此,遗传算法结合连续投影算法挑选的特征波长可以应用于近红外光谱检测土壤有机质含量。     

基于近红外漫反射光谱的丁香蓼叶片重金属铜含量快速检测研究

植物中的重金属离子以一定形式与具有近红外吸收的有机分子基团结合, 因此可以借助近红外光谱技术间接检测其重金属离子含量。研究了基于近红外漫反射光谱技术快速检测丁香蓼叶片中重金属铜含量的方法。通过不同光谱数据预处理方法的对比,结合偏最小二乘法,建立了丁香蓼叶内重金属铜含量近红外光谱检测定量模型。实验结果为,经过平滑处理的光谱建模效果较理想,其建立的校正相关系数为0.950,校正均方根误差为5.99;外部验证相关系数为0.923,预测均方根误差为7.38。研究表明,近红外漫反射光谱技术用于丁香蓼叶片中重金属铜含量的快速检测具有可行性。     

近红外光谱检测蜂蜜中可溶性固形物含量和水分的应用研究

提出了一种利用近红外光谱技术定量分析蜂蜜中可溶性同形物含量(SSC)的新方法,同时对蜂蜜中的水分也进行了研究.在不同光谱范围内,通过对原始光谱的不同预处理,用偏最小二乘法分别建立了SSC和水分的近红外透反射光谱校正模型,所有模型都有高的的预测精度和水分的最优模型都为在全谱范围内,光谱预处理采用Norris平滑+一阶微分+多元信号校正,SSC模型的交互验证决定系数(RCV2)、交互验证误差均方根(RMSECV)、验证集决定系数(RP2)、验证误差均方根(RMSEP).SSC模型分别为0.998 6,0.190,0.998 5和0.127,水分模型分别为0.998 4,0.187.0.998 6和0.125.近红外光谱能实现蜂蜜中SSC和水分的准确测定.水分模型预测结果略好于相关文献的报道.     

近红外光谱技术在小麦条锈病菌和叶锈病菌定性识别和定量测定中的应用

利用近红外光谱技术结合定性偏最小二乘法(DPLS)和定量偏最小二乘法(QPLS)分别实现了小麦条锈病菌和叶锈病菌的定性识别和定量测定。获取两种锈菌单一夏孢子样品各50个以及条锈病菌纯度为2.5%~100%的混合样品120个。采集样品光谱后,将两类样品均按2∶1的比例分为建模集和检验集,在4 000~10 000cm-1内采用内部交叉验证法建模。散射校正预处理方法下、主成分数为3时,定性识别模型的建模集和检验集识别准确率均为100.00%。"极差归一+散射校正"预处理方法下、主成分数为6时,定量测定模型建模集的决定系数(R2)、校正标准差(SEC)、平均相对误差(AARD)分别为99.36%,2.31%,8.94%,检验集的R2、预测标准差(SEP)、AARD分别为99.37%,2.29%,5.40%。结果表明,利用该方法对这两种锈菌定性和定量分析是可行的。本研究为植物病原菌的定性识别和定量分析提供了一种基于近红外光谱技术的新方法。     

基于系统建模思想的脑心通胶囊中丹酚酸B近红外定量建模

近红外定量建模过程常以模型评价指标对样本集选择、光谱预处理方法、潜变量因子数、变量选择等参数进行逐步优选,然后采用优选参数建立模型,此建模过程并未充分考虑参数间的协同作用对模型的影响,导致模型的质量存在风险。系统建模思想将定量建模过程看作一个整体,将样本集选择、光谱预处理、变量筛选、校正等作为要素,基于要素间的关联性进行参数轨迹全局优化,优选出一组最佳建模参数来建立模型,从而保障模型质量。该研究基于系统建模思想开展了脑心通胶囊中丹酚酸B的近红外定量建模。采用高效液相色谱法对56份丹参样品中的丹酚酸B进行含量测定,同时采集其近红外光谱,采用D-最优设计样本集划分方法、光谱预处理方法、潜变量因子数及变量筛选方法作为自变量,以模型评价指标为因变量优选最佳建模参数轨迹并建立定量分析模型。结果表明,采用Kennard-Stone(K-S)算法从56份样本中选择3∶1的校正集样本、建模光谱波段为4 000～10 000 cm~(-1)、预处理方法为二阶求导和标准正则变量变换校正,潜变量因子数为7时所建立的定量分析模型效果最优。模型的校正标准偏差(RMSEC)、预测标准偏差(RMSEP)均为0.001 8,表明模型稳健且预测准确度高。校正决定系数(R~2_(cal))为0.994 0,预测决定系数(R~2_(pre))为0.995 2,相对分析误差(RPD)为9.19,表明模型可用于高质量的定量分析和预测。本研究基于系统建模思想,采用D-最优设计实现了建模参数轨迹全局优化,建立了丹酚酸B的定量分析模型并且显著提升了模型的稳健性和预测性,为高效、快速测定脑心通胶囊中丹酚酸B含量提供了方法,对脑心通胶囊中间体及成品的质量控制具有重要意义。     

盐酸左西替利嗪片的近红外漫反射光谱定量分析

利用近红外光谱结合偏最小二乘法实现对不同品牌盐酸左西替利嗪片剂有效成分的定量分析。经内部交叉验证,确定最佳波数范围和光谱预处理方法,以及最佳主成分数,建立最优PLS校正模型。对验证集样品浓度进行预测,得到均方根误差RMSECV、决定系数R2分别为0.276和0.974。该方法能够用于不同厂家盐酸左西替利嗪片的快速定量分析,是一种有效的药品快速检验技术。     

近红外光谱法结合最小二乘支持向量机测定烟叶中钙、镁元素

钙、镁是植物体内两种重要的无机元素,不直接吸收近红外光,但在植物体内与有机物结合(果胶酸钙、叶绿素)使得钙、镁元素可被近红外光谱技术(NIR)间接测定。使用NIR结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)这一非线性回归方法实现对烟叶中钙、镁的快速定量分析。设计了混合的建模策略将500个烟叶样本划分多个校正集和验证集,主成分分析-马氏距离方法用于选择建模样本,蒙特卡洛交互验证在多元散射校正、标准正态变量变换(SNV)、Savitzky-Golay平滑、求导、去趋势算法和标准化等多种算法及其组合中选择最佳的光谱预处理方法并优化光谱波长范围,多层网格搜索和十折交互验证确定LS-SVM模型的核函数参数σ2和正则化参数λ。最终使用LS-SVM分别建立钙和镁的定量模型,光谱预处理均选用SNV。钙元素的LS-SVM模型校正集决定系数R2c为0.975 5,外部验证集决定系数R2p为0.942 2;镁元素的R2c为0.996 1,R2p为0.930 1。钙、镁的LS-SVM模型结果均优于偏最小二乘回归模型结果(R2c钙=0.959 3,R2p钙=0.934 4,R2c镁=0.9582,R2p镁=0.894 2)。结果说明了使用近红外光谱结合LS-SVM技术准确测定烟叶中钙、镁元素是可行的。     

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。     

基于近红外光谱法的大佛龙井茶品质评价研究

为探索科学、客观的茶叶品质评价方法,以大佛龙井茶为分析对象,采用近红外光谱偏最小二乘法(NIRS-PLS),分别建立了干茶色泽、汤色、香气、滋味、叶底单因子得分及五因子总分、六因子总分共7个定量分析模型。结果表明,在主成分因子数不大于10的情况下,各模型校正相关系数R_c为90.48%～98.43%,校正均方根误差RMSEC为1.14～2.09,预测相关系数R_p为90.00%～96.65%,预测均方根误差RMSEP为1.52～2.84,7个模型校正集和预测集均获得较高的拟合度;其中五因子总分模型预测性能最好(R_p为96.65%、RMSEP为1.52),同时,总分模型精度均高于单因子模型。研究结果表明应用近红外光谱法进行大佛龙井茶的品质评价是可行的。     

基于卡尔曼滤波的近红外光谱特征波长变量优选方法

将经典的卡尔曼滤波器与近红外光谱分析技术相结合,提出了一种新的特征波长变量选择方法——卡尔曼滤波法。分析了卡尔曼滤波器用于波长优选的原理,设计了波长选择算法并将其应用到大豆油脂酸价的近红外光谱检测中。首先利用偏最小二乘法(PLS)对油脂不同吸收波段建模,初步筛选出4 472～5 000 cm-1油脂酸价特征波段共132个波长点,然后进一步利用卡尔曼滤波器进行特征波长选择,从中优选出22个特征波长变量建立PLS校正模型,预测集决定系数R2、预测误差均方根RMSEP分别为0.970 8和0.125 4,与利用132个波长点建立的校正模型预测结果相当,而波长变量数减少到原来的16.67%。该波长变量选择算法是一种确定性的迭代过程,无复杂的参数设置和变量选择的随机性,物理意义明确。优选出少数对模型影响较大的特征波长变量以代替全谱建模,在简化模型的同时提高了模型的稳健性,为开发专用油脂近红外光谱分析仪器提供了重要参考依据。     

估测田间烟叶色素含量的光谱模型研究

田间烟叶色素含量的光谱无损快速测量,对烟草营养生长期的营养诊断与长势监测、成熟期的烟叶品质评判具有重要的生产指导意义。该研究的目的是利用烟叶田间光谱估测烟叶的叶绿素和类胡萝卜素含量。研究采集了营养生长期和成熟期烟叶田间反射光谱,测量了样品烟叶的色素含量,利用支持向量机(SVM)和光谱指数法,对营养生长期和成熟期烟叶样品用分期建模和混合建模两种方法建立色素含量估测模型,并对模型的预测性能进行比较。研究结果表明,分期建模和混合建模对于烟叶色素含量的估测效果差异不显著。对于叶绿素含量,SVM和光谱指数法均有较好的估测效果;对于类胡萝卜素含量,SVM方法比光谱指数法具有更高的估测精度。采用SVM方法对烟叶样品的叶绿素含量分期建模得到的估测决定系数和均方根误差分别为0.862 9和0.015 5,对叶绿素含量混合建模得到的估测决定系数和均方根误差分别为0.898 5和0.012 3;采用SVM方法对烟叶样品类胡萝卜素含量分期建模得到的估测决定系数和均方根误差分别为0.873 0和0.002 4,对类胡萝卜素含量混合建模得到的估测决定系数和均方根误差分别为0.852 7和0.002 4。该研究的创新点是通过支持向量机和光谱指数法采用分期建模以及混合建模的方式建立了烟叶样品色素含量的估测模型,为烟草田间生产的质量控制、烟叶的采收品质保证提供科学依据和技术支持。     

多源光谱特征组合的COD光学检测方法研究

水样的化学需氧量大小直接决定水质的污染程度,传统的检测方法都是源于氧化还原反应,对水样会造成二次污染。为此,提出一种基于多源光谱特征组合的水质化学需氧量光学检测方法,以不同地点实际水样为被测对象,分别采集其紫外和近红外光谱曲线,进行预处理后,通过非负矩阵分解算法进行光谱数据的特征提取、数据特征归一化,然后将组合特征输入训练集样本,通过粒子群最小二乘支持向量机算法对验证集水样的化学需氧量进行定量预测。讨论了非负矩阵分解算法中基光谱数目对预测模型的影响。实验结果显示,紫外光谱的最佳基光谱数目为5,近红外光谱的最佳基光谱数目为2;预测模型的验证集平方相关系数为0.999 8,预测均方根误差为3.26 mg·L-1;分别与不同特征提取方法(主成分分析, 独立成分分析)、不同光谱法(紫外光谱法, 近红外光谱法)以及不同的组合方式(数据直接组合, 先组合数据再提取特征)加以比较,表明非负矩阵分解算法更适合光谱数据的特征提取,粒子群最小二乘支持向量机算法作为实际水样的定量模型校正方法可以得到良好的预测精度。     

基于近红外光谱和SIMCA算法的烟叶部位相似性分析

烟叶的外观特征能反映其内在品质,不同部位、品种、成熟度的烟叶在外观上表现出来的特征为烟叶生产加工提供了标准和依据.烟叶根据其在植株上着生位置不同可分为5个部位,分别为:顶叶、上二棚叶、腰叶、下二棚叶和脚叶.文章以2008年云南玉溪地区K326品种的5个部位各100份烟叶样品为实验材料,采集了500个近红外光谱数据,应用基于SIMCA算法的相似性分析数学模型,对不同部位烟叶的近红外光谱进行了相似性分析.实验结果表明,基于近红外光谱的烟叶部位相似性分析结果与实际烟叶部位之间的相似性程度是相符的,部位之间相距越大其相似性越差,同时相邻部位之间的相似程度是不同的.该研究对基于SIMCA算法的主成分数确定进行了讨论,并实现了类别间相似性的量化分析,对于烟叶复烤配方的替代、调整以及进行工业分级的评价等具有指导意义.     

近红外光谱烟叶质量等级快速检测与等级特征分析

烤烟等级质量对配方设计和卷烟工业生产的稳定起着重要的作用。采用传统外观分级法对2018年全国40个地级市产地的768份烤烟烟叶样品进行分类定级,包括7个不同烟叶质量等级。应用近红外光谱建立烟叶质量等级预测模型,分析不同等级烟叶化学基团及相关成分的近红外吸收光谱特征。结果表明：不分产区建立全国烟叶等级预测模型,建模集与预测集的预测标准差不大于1.35。将样品按五大产区分区后,建立各产区模型,发现较全国模型,分区后各个产区所建模型的预测标准差有所降低,其中东南、西南、黄淮烟区模型提高较大,检验集与预测标准差均不大于1.07。对不同质量等级烟叶的平均光谱进行标准正态变量变换预处理后,依据近红外光在不同频率范围吸收的有机基团及相关物质成分信息,发现质量等级较好的烟叶,纤维素含量较低,淀粉等糖类物质含量较高;质量等级较差的烟叶,纤维素含量较高,淀粉等糖类物质含量较低;质量等级最差（上部低等）烟叶,同时具有蛋白质类物质含量较高的特点。因此,应用近红外光谱可实现烟叶质量等级的快速预测,预测偏差基本在相邻等级之间,满足实际应用要求,通过建立不同产区预测模型可进一步提高预测准确度;同时,不同等级烟叶在以纤维素、淀粉和糖类、蛋白质类等物质为主产生的基团吸收特征不同,这也是应用近红外光谱实现烟叶质量等级快速检测的信息基础。该研究结果对完善烟叶分级评价体系,进一步优化分级方案,为产品质量和维护等方面可提供了更加科学的方法指导和技术支撑。     

祁门红茶加工中氨基酸和儿茶素快速检测模型建立

氨基酸与儿茶素是茶叶品质的重要组成成分。祁门红茶在加工过程中,氨基酸与儿茶素含量发生了显著的变化,而且不同加工阶段差异性很大,但目前在生产中缺乏快速在线检测方法。为了实现对祁门红茶加工过程中氨基酸和儿茶素含量快速测定,试验以鲜叶、萎凋叶、揉捻叶、发酵叶和干燥后毛茶为原料,获取近红外光谱并利用化学方法检测氨基酸和儿茶素含量。对采集的原始光谱进行标准正态变量变换(SNVT)预处理,利用联合区间偏最小二乘回归法(Si-PLS)构建氨基酸和儿茶素含量近红外回归模型,相关系数与交互验证均方根误差作为评价模型的有效指标。结果表明,利用Si-PLS方法建立氨基酸含量的模型最优组合包含20个光谱区间并联合4个子区间和9个主成分因子,校正集的相关系数、校正均方根误差分别为0.955 8和1.768;预测集的相关系数、预测均方根误差分别为0.949 5和2.16。儿茶素含量的模型最优组合包含20个光谱区间并联合3个子区间和10个主成分因子,校正集的相关系数、校正均方根误差分别为0.940 1和1.22;预测集的相关系数、预测均方根误差分别为0.938 5和1.17。所建立模型准确性较好,这为茶叶加工过程中茶叶品质的在线监控提供了理论依据。     

液态样本近红外光谱测量中的光程变化误差消减方法研究

以蔗糖溶液为研究对象,利用近红外光谱分别测量4,5和6 mm光程下不同浓度蔗糖溶液的透反射光谱,研究采用矢量归一化、基线偏移校正、多元散射校正、标准正态变量变换、一阶导数5种预处理方法消除光程差异的影响,并结合PLS方法建立校正集模型。与原始光谱的PLS模型相比,五种预处理方法均对模型的预测精度有不同程度的提高,其中,多元散射校正结合PLS方法建立的模型最优,使原始光谱的主成分数PC由6下降为3,决定系数R2由0.891 278提高到0.987 535,交互验证决定系数R2_CV由0.888 374提高到0.983 343,校正标准偏差RMSEC由1.704%下降到0.89%,交互验证的校正标准偏差RMSECV由1.827%下降到1.05%,预测集样本的相关系数由0.950 89上升到0.976 22,预测标准偏差由0.014 36下降为0.01。结果表明,五种预处理方法中,多元散射校正法能够消除光程差异的干扰,提高模型的预测精度,改善稳定性。     

基于无人机可见光谱平台的烤烟氮素营养诊断

利用不同氮肥用量田间试验,分析基于无人机平台的可见光谱诊断技术对烟草氮素营养进行无损评估预测的可行性,明确该技术的最佳颜色参数和方程模型。2018年在江西省安福县开展田间试验,设置不同氮肥用量,分别为0,45,90,135,180和300 kg N·ha-1,于移栽后47 d（团棵期）、移栽后83 d（旺长后期）和移栽后116 d（下部叶成熟期）,利用无人机获取冠层RGB色彩数字图像,同时采集植株样品分析地上部生物量、叶片生物量、地上部氮浓度、叶片氮浓度、叶片SPAD值等氮营养状况指标,对冠层数字图像进行数字化分析,获得颜色指标值,通过颜色指标与烟草氮营养状况指标的相关性分析,筛选适宜的颜色指标并建立氮营养诊断方程。利用不同地块的氮肥用量试验,对氮营养诊断方程拟合精度进行验证。试验结果表明,旺长后期各处理间冠层图像的颜色标准值存在显著差异,团棵期与下部叶成熟期不存在显著差异。在10个颜色指标中,NRI,NGI,G/R,G/(R+B),(G-R)/(R+G+B)和ExG与5个烤烟氮素营养指标均达到极显著相关（p＜0.01)。在归一化颜色指标体系、比颜色指标体系和归一化差分颜色指标体系中选择潜在的最佳颜色参数指标分别为NGI,G/R和ExG。根据不同类型的回归分析结果,确定指数回归作为地上部生物量和叶片生物量的预测模型,线性回归作为地上部氮浓度、叶片氮浓度及叶片SPAD值的预测模型。对潜在的最佳指标进行验证性筛选,G/R对地上部氮浓度和叶片氮浓度的RMSE值分别为0.375 1%和0.249 1%,明显低于NGI和ExG,预测精度最高。用G/R值表示的地上部生物量、叶片生物量、地上部氮浓度、叶片氮浓度、SPAD值预测方程分别为Y=21.785e1.3502G/R,Y=4.057 9e1.937 3G/R,Y=5.039 9G/R-3.333 2,Y=4.281 4G/R-3.802 9,Y=40.168G/R-28.188。因此,基于无人机平台的可见光谱诊断技术在烤烟氮素营养诊断方面具有应用潜力,评估最佳时期为旺长后期,最佳预测参数为G/R值。     

联合区间高斯过程的近红外光谱波长选择方法及应用

针对近红外光谱应用,提出了一种基于高斯过程(GP)模型的波长选择算法,即联合区间高斯过程(synergy interval gaussian process,siGP)算法。首先将全光谱区域划分为一系列无重复且间距相等的区间,再选取最优的若干个区间联合建立GP模型,由于GP模型具有非线性处理能力,因此该方法可以减少非线性的影响。以红曲菌固态发酵过程中过程参数水分含量和pH值的检测为例,新算法对水分含量、pH值的预测集相关系数(r_p)分别为0.956 4和0.977 3,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.012 7和0.161 0,参与建模的数据点由全谱的1 500个分别减少到225个、375个,在对独立样本的预测上,表现出较好的精度。与传统联合区间偏最小二乘(siPLS)波长选择算法对比,siGP算法预测效果更好：对水分含量和pH值,r_p在GP模型预测时提高了3.37%和3.51%,RMSEP在GP模型预测时提高了29.4%和34.8%。表明siGP结合GP模型能够有效选择波长区间以及提高近红外模型的准确性,对进一步实现近红外光谱技术在线检测具有参考价值。     

柑橘叶片叶绿素含量拉曼光谱定量分析方法研究

柑橘叶片叶绿素含量的准确检测对柑橘营养状况和生长态势具有极其重要的意义。研究了快速无损诊断柑橘叶片中叶绿素含量的方法,以期为拉曼光谱检测技术用于柑橘叶片叶绿素含量检测提供参考。采集不同冠层高度和不同地理分布的柑橘叶片120片,拭去叶片表面的灰尘,用去离子水对其清洗、晾干装入密封袋中并用标签分类标注。然后对柑橘叶片进行拉曼光谱采集,参数设置如下：分辨率为3 cm-1,积分时间为15 s;激光功率为50 mW。分别采用BaselineWavelet、迭代限制最小二乘（IRLS）和不对称最小二乘(ALS)三种算法对柑橘叶片的拉曼光谱背景进行扣除,使用偏最小二乘（PLS）方法建立定量模型;四种光谱预处理方法归一化(Normalization),Savitzky-Golay卷积平滑(SG smoothing, SG平滑)、多元散射校正(MSC)和Savitzky-Golay一阶导数(SG 1st Der)对扣除背景后的光谱进行进一步的优化处理。结果表明：采用原始光谱、BaselineWavelet、IRLS、ALS背景扣除处理后的光谱建立PLS模型,模型的相关系数r分别为0.858,0.828,0.885和0.862,交互验证均方根误差(RMSECV)分别为5.392,5.870,4.934和5.336,最佳因子数分别为8,3,8和8;IRLS背景扣除处理后的PLS模型的RMSECV最小,相关系数最高,建模效果最好。分别采用SG平滑、归一化、MSC和SG 1st Der预处理方法对IRLS背景扣除后光谱进行预处理并建立PLS模型,结果表明：IRLS光谱及其结合SG平滑、归一化、MSC和SG 1st Der四种预处理方法的PLS模型的R分别为0.885,0.897,0.852,0.863和0.888,RMSECV分别为4.934,4.715,5.595,5.182和4.962;最佳因子数分别为8,8,8,8和5;IRLS-SG平滑后PLS模型的RMSECV最小,模型效果最优。对IRLS-SG平滑预处理后的PLS模型展开验证,预测相关系数r为0.844,预测均方根误差(RMSEP)为5.29,预测精确度较高。采用拉曼光谱结合三种光谱背景扣除方法和四种预处理方法对柑橘叶片叶绿素含量进行定量分析表明：采用IRLS背景扣除结合SG平滑预处理后的PLS模型最优,建模集r为0.897,RMSECV为4.715;预测集r为0.844,RMSEP为5.29,预测精度较高。拉曼光谱结合背景扣除方法可以为柑橘叶片叶绿素含量的定量分析提供一种快速简便的分析方法。     

应用近红外光谱投影模型法分析烟叶的部位特征

以自2003年至2012年在国内外主要烤烟产地收集的5 170个烟叶样品的近红外光谱为试验对象, 其中典型上部烟叶光谱1 394 条, 中部2 550条, 下部1 226条;应用基于主成分及Fisher准则(PPF)的方法建立投影分析模型,遵循相邻主成分数下得到的投影结果没有显著性差异和主成分个数尽量少的原则,推荐主成分数为4下建立投影分析模型,模型结果表明：上、下部烟叶的近红外光谱特征具有显著差别,基本实现完全区分;而中部烟叶分别与上部和下部具有一定程度重叠,这与部位本身具有连续性特征的实际情况相符合。同时,依据模型得到的预测样品投影值与模型中各类投影均值之间的欧氏距离,对预测样品给出最近和次近类别及描述部位特征程度的量化分值,并结合模型中各类投影值的离散度以及设定的阈值,将预测结果细化为典型上、上偏中、中偏上、典型中、中偏下、下偏中、典型下等7类或超模型范围样品;应用2012年在实际复烤生产加工中取得的不同部位、不同产地的34个烟叶样品验证了分析结果的合理性。该种分析方式,不仅可以实现预测样品的判别分析,而且可得到关于预测样品更丰富的属性特征信息,可对烟草工业企业实现原料的均值化加工和烟叶配方等提供指导。