基于径向基神经网络的测定抗结核药物主成分质量分数的近红外光谱定量分析模型

建立了同时测定利福平片、异烟肼片、吡嗪酰胺片、异福片和异福酰胺片5种抗结核药物中的利福平(RMP)、异烟肼(INH)和吡嗪酰胺(PZA)含量的新方法,应用径向基神经网络(RBFNN)建立5种抗结核片剂药物样品的近红外光谱(NIRS)与其中RMP、INH和PZA含量间相关模型.模型以交互验证均方根误差(RMSECV)为评价标准,选择最有效光谱区域、对网络结构参数和扩展常数进行优化,得到最优定量分析模型.最优模型的RMSECV分别为0.0127、0.0104、0.0078,应用最优模型对预测集样品中RMP、INH和PZA含量进行预测,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.0125、0.0109、0.0103.内部交互验证和外部验证均表明,该方法具有较高的准确度,能够满足5 种抗结核药物生产中RMP、INH和PZA的同时检测精度要求.     

基于连续偏振光谱技术与嵌入型灰色神经网络的稻种发芽率检测方法研究

针对稻种发芽率传统检测方法周期长,近红外光谱检测技术等无损检测方法受稻种自然颜色及含水量影响大的问题,通过连续偏振光谱结合嵌入型灰色神经网络(IGNN)的方法建立稻种发芽率预测模型。对检测连续偏振光谱运用经典模式分解(EMD)和小波包变换进行去噪处理,根据去噪效果选择EMD去噪。利用主成分分析(PCA)提取去噪后的连续偏振光谱特征,结合偏最小二乘法回归(PLSR)、反向传播神经网络(BPNN)、径向基神经网络(RBFNN)和IGNN分别构建稻种发芽率预测模型,建模结果显示10 min检测时间点IGNN预测模型精度最高,预测集相关系数RP=0.985,预测集均方根误差(RMSEP)为0.771。研究结果表明基于连续偏振光谱技术结合嵌入型灰色神经网络的方法实现稻种发芽率快速无损检测是可行的且精度较高。     

基于小波压缩的马铃薯全粉还原糖近红外光谱检测研究

为探讨小波压缩算法结合近红外光谱技术在马铃薯全粉还原糖含量检测中的可行性,采用傅里叶变换近红外光谱仪采集了250份马铃薯全粉样品的近红外光谱。分别优化了消失矩、小波系数和主成分因子数,优化结果为10,100和20。基于db小波函数将1 501个马铃薯全粉的近红外光谱变量压缩成100个小波系数。分别以1 501个光谱变量和100个小波系数为变量分别建立了偏最小二乘(PLS)校正模型。以62个未参与建模的样品作为预测集,考察模型的预测能力。经比较,小波压缩结合PLS的校正模型预测结果最优,模型预测相关系数为0.98,预测均方根误差为0.181%。实验结果表明小波压缩算法结合近红外光谱技术有效地保留了有效光谱信息,实现了光谱数据降维,简化了马铃薯全粉还原糖PLS校正模型,提高了模型的预测能力。     

采用近红外漫反射光谱进行蝙蝠蛾拟青霉菌丝体组分检测的研究

采用偏最小二乘法和径向基神经网络结合近红外光谱技术建立蝙蝠蛾拟青霉发酵菌丝体中虫草酸、多糖和腺苷含量的定量分析模型,模型泛化能力强且预测精度高,能够满足原料药及相关产品实际检测中的应用。通过化学诱变和液体深层发酵获得214个蝙蝠蛾拟青霉菌丝体样品,扫描获得近红外光谱,采用常规方法测定样品中虫草酸、多糖和腺苷的含量。在应用蒙特卡罗偏最小二乘法识别异常样品、确定校正集样品数量的基础上,以逼近度(Da)为评价指标,采用可移动窗口偏最小二乘法和径向基神经网络筛选特征波长变量,最佳光谱预处理方法及建模重要参数。通过比较分析,最终确定蝙蝠蛾拟青霉菌丝体中虫草酸、多糖和腺苷含量定量分析模型分别为RBFNN,RBFNN和PLS模型,其校正集和预测集样品实验测定值与预测值间相关系数(R2p和R2c)分别为0.941 7和0.966 3,0.980 3和0.985 0,0.976 1和0.972 8,表明模型具有很好的拟合度和预测性能。     

近红外光谱法同时快速测定五种抗结核药物的主成分含量

20世纪80年代以来,全球的结核病形势急剧恶化,利福平片、异烟肼片、吡嗪酰胺片、异福片和异福酰胺片是目前比较有效的抗结核药物.文章采用近红外光谱技术(NIRS)结合偏最小二乘法(PLS)建立了同时测定上述五种抗结核药物中的利福平(RMP)、异烟肼(INH)和吡嗪酰胺(PZA)含量的定量分析模型.实验结果表明,采用原始光谱建立模型测定以上抗结核药物中各组分含量时,测定RMP含量的最有效的波长范围为1 981～2 195啪,测定INH含量的最有效波长范围分别是1 540～1 717nm和2 086～2 197 nm,测定PZA含量的最有效波长范围分别是1 460～1 537 nm,1 956～2 022 nm和2 268～2 393 nm,最优模型测定RMP,INH和PZA含量的交互验证均方根误差(RMSECV)分别为0.049 4,0.025 7和0.030 7,模型对预测集样品中的RMP,INH和PZA含量预测,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.034 9,0.016 6和0.013 4,预测相关系数(rp)分别达到0.986 4,0.998 9和0.999 3,表明模型预测准确可靠,该研究对抗结核药物生产中质量检验和在线检测有重要的意义.     

基于NIRS技术的食用醋品牌溯源研究

以四种品牌152组食用醋样品为研究对象,采用漫反射与透射两种近红外光谱采集模式分别进行光谱数据采集,并以此建立了食用醋品牌溯源模型,重点考察光谱采集模式、光谱预处理方法等对溯源模型精度的影响。结果表明,选取114组样品为训练集,原始光谱数据经过多元散射校正、二阶求导预处理后,采用偏最小二乘判别分析法(PLS1-DA)建立的食用醋NIRS品牌溯源模型,对38组测试集样品进行预测,透射光谱模型的决定系数(R2)、校准均方根误差(root-mean-square error of calibration, RMSEC)、预测均方根误差(root-mean-square error of prediction, RMSEP)分别为0.92,0.113,0.127,正确识别率为76.32%;漫反射光谱模型R2,RMSEC,RMSEP分别为0.97,0.102,0.119,正确识别率为86.84%。由此说明,近红外光谱结合PLS1-DA可以用来建立食用醋品牌溯源模型,且漫反射光谱模型预测效果更好。     

基于多尺度小波变换和灰色神经网络的稻种发芽率红外热预测模型的研究

基于老化不同时间的稻种的生理学和物理学特性,提出一种基于多尺度小波变换和灰色神经网络的稻种发芽率红外热预测模型,实现稻种发芽率的快速、无损检测,解决传统发芽实验法实验周期长、操作复杂等问题。从不同发芽率稻种的胚芽部位提取144组数据,通过多尺度小波变换,分析逼近信号和细节信号,得出第3层细节信号(d3)贡献最大。以第3层细节信号作为模型的输入,随机分为校正集和预测集,校正集96组,预测集48组。分析和比较老化不同时间的稻种的红外热差异,通过偏最小二乘算法(PLS)、BP神经网络、径向基神经网络(RBFNN)和灰色神经网络(GNN),建立稻种发芽率红外热预测模型。结果表明,GNN建立的稻种发芽率模型预测效果最优,其中校正集相关系数(RC)和标准偏差(SEC)分别为0.9619、2.5013,预测集相关系数(RP)和标准偏差(SEP)分别为0.9554、2.4172,相关性达到较高水平且误差较小。研究表明采用小波分解和灰色神经网络建立稻种发芽率红外热预测模型的方法是可行的。     

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。     

基于近红外光谱技术快速无损检测大豆含水量

为了研究近红外光谱法快速无损检测大豆含水量的可行性,在室内通过FieldSpec4高分辨地物光谱仪对100份大豆样品进行光谱数据测量,经过平滑、求导、多元散射校正等七种不同的光谱预处理变换之后,利用主成分回归分析方法(PCR)和偏高最小二成回归分析方法(PLSR)分别建立大豆含水量高光谱估测模型。结果表明,基于原始光谱的一阶导变换建立的偏最小二成回归模型预测精度最高,其校正集和预测集的相关系数和均方根误差分别为R_c~2=0.74、R_p~2=0.85,RMSE_c=0.30,RMSE_p=0.45,近红外光谱技术可用于快速无损检测大豆含水量。     

应用近红外光谱对低碳数脂肪酸含量预测

应用近红外光谱技术结合支持向量机回归(support vector machine regression, SVR)方法测量食用植物油脂低碳数脂肪酸(C≤14)含量。使用SupNIR-5700近红外光谱仪采集58个样品的近红外光谱图,通过偏最小二乘(partial least square, PLS)算法剔除奇异样品。选择其中具有代表性的52个样品进行主成分分析(principal component analysis, PCA),选取径向基(radial basis function, RBF)核函数建立支持向量机回归模型,并对光谱预处理方法和参数寻优方法进行了详细的分析和讨论。实验表明,经过粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)优化后模型的性能都有所提高,泛化能力更强,预测的准确度和稳健性更好;其中预处理方法2经过PSO优化寻优后的参数C=2.085, γ=22.20时,预测集和校正集相关系数(correlation coefficient, r)分别达到了0.998 0和0.925 8,均方根误差(root mean square error, MSE)分别为0.000 4和0.014 3。研究结果表明,应用近红外光谱结合PSO-SVR方法进行食用植物油脂低碳数脂肪酸含量快速、准确的预测是可行的。     

近红外漫反射光谱法测定玉米秸秆体外干物质消化率

以不同生态环境、不同年份,不同品种和自交系类型、不同生长发育时期以及不同部位的600个样品中选出161份玉米秸秆为材料,应用傅里叶变换近红外光谱技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),通过比较不同光谱范围和光谱预处理方法,在6 101.7～5 773.8 cm-1和4 601.3～4 246.5 cm-1谱区内,建立了适合不同品种类型、不同生长发育时期和不同部位且适配范围广的近红外漫反射光谱(NIRS)测定玉米秸秆体外干物质消化率(in vitro dry matter digestion,IVDMD)的稳定校正模型。其交叉验证和外部验证决定系数(R2_cv,R2_val)分别为0.907 3和0.906 6,预测标准偏差为2.08%, 预测值与化学值间的相关系数(r)达0.956。结果表明, 近红外光谱技术可以用于快速、准确测定玉米秸秆IVDMD,该结果对青贮玉米育种过程中的秸秆材料快速鉴定和筛选具有重要的意义。     

近红外反射分析法测定水稻可能再转流物质的研究

为了探讨应用近红外反射分析法测定水稻可能再转流物质的可行性,以种植于海南儋州的7个水稻品种为试验材料,在淀粉酶处理结合中性洗涤纤维法分析的基础上,应用近红外反射分析法建立预测水稻茎叶部和穗部可能再转流物质含量的校正模型。结果表明：采用偏最小二乘法回归(PLS1)建立的校正模型的预测效果较好,光谱预处理对改进校正模型没有显著效果;采用不做预处理+PLS1建立的茎叶部和穗部校正模型都具有较高的预测准确度,校正模型的外部验证结果茎叶部的决定系数为0.991 2、均方根误差为0.008 1,穗部的决定系数为0.961 1、均方根误差为0.022 6。     

近红外光谱技术测定紫花苜蓿青贮鲜样的发酵品质

及时了解青贮饲草的发酵品质,如青贮饲草中氨态氮(NH₃-N),乳酸(LA), 乙酸(AA),丁酸(BA)含量,对畜牧业生产具有重要意义。应用偏最小二乘回归法(PLS)、傅里叶变换近红外光谱技术和液氮冷冻制样技术,建立了适合不同品种,不同生育期,不同茬次和不同青贮方法即时测定青贮苜蓿鲜样中氨态氮,乳酸,乙酸,丁酸的近红外校正模型,以期对NIRS在测定紫花苜蓿青贮样品中这些物质的可行性进行分析。所建模型的交叉检验决定系数(R2_CV)为0.602 4～0.949 7,交叉检验标准误(RMSECV)为0.559～3.78 g·kg-1鲜重。用检验集样品对模型进行外部检验,预测相关系数(r)为0.882 6～0.985 3,预测标准误为0.571～3.15 g·kg-1鲜重。结果表明,采用适当的样品处理方法和光谱分析技术可以实现近红外光谱技术对苜蓿青贮样品发酵品质的评定。     

Rapid determination of ethyl pentanoate in liquor using Fourier transform near-infrared spectroscopy coupled with chemometrics

ABSTRACT

The feasibility of Fourier transform near-infrared spectroscopy for rapid determination of ethyl pentanoate in Chinese liquor was investigated. A total of 108 liquor samples from production line were analyzed with Fourier transform near-infrared transmission spectroscopy. The calibration model for ethyl pentanoate content prediction was established with partial least square, and validated using internal cross validation. In a calibration set (80 samples), the coefficient of determination was 0.958, with the corresponding root mean square error of cross validation 0.020 g L^?1. In a validation set (28 samples), the coefficient of determination was 0.964, with the root mean square errors of prediction 0.023 g L^?1, and the bias value (0.005 g L^?1) for the validation set was less than the bias confidence limits value (0.009 g L^?1), indicating that the resulting near-infrared spectroscopy prediction model has good performance for online rapid determination of ethyl pentanoate in Chinese liquor. The determination of ethyl pentanoate in liquor can be completed in less than 2 min per sample using the near-infrared spectroscopy prediction model. The near-infrared spectroscopy combining chemometrics as a rapid analytical method has a promising application prospect of application in the liquor production field.     

近红外漫反射光谱法测定玉米秸秆NDF与ADF含量

应用主成分空间和傅里叶变换近红外光谱技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),在国内首次建立了适合不同品种类型、不同生长发育时期和不同部位且适配范围广的近红外漫反射光谱(NIRS)测定玉米秸秆中性洗涤纤维(NeutralDetergentFiber,NDF)和酸性洗涤纤维(AcidDetergentFiber,ADF)含量的稳定校正模型。结果表明,采用一阶导数 矢量归一化预处理和一阶导数 多元散射校正预处理,谱区均为7502～5450cm-1和4601～4247cm-1,所建立的NDF与ADF校正模型,其校正和预测效果最佳。其校正决定系数(R2cal)均大于094,交叉验证和外部验证决定系数(R2cv,R2val)为092～096,各项误差(RMSEE,RMSECV和RMSEP)为149%～181%。该结果对青贮玉米秸秆材料快速鉴定和筛选具有重要的意义。     

近红外光谱法测定苜蓿中的叶含量

叶含量是一项对苜蓿的营养价值和家畜采食量、消化率都很重要的指标,目前常用的手工茎叶分离后测定叶含量的方法非常费时费力。利用近红外光谱分析技术(NIRS)对人工配制叶含量为15%～55%的41个苜蓿样品, 建立了苜蓿中叶含量的预测模型。用15,25, 35个定标样品分别建立的3个模型的RMSEP分别为1.02, 1.97, 0.51,RPD依次为5.50,2.85,25.93,外部验证的决定系数r2为0.978 9,0.984 4,0.998 9。结果表明,15个定标样品已经能够建立准确测定苜蓿叶含量的近红外预测模型,且模型的准确性随着数量增加而升高。     

基于GA和CARS的真空包装冷却羊肉细菌菌落总数高光谱检测

在光谱建模过程中,采用不同的变量筛选算法进行光谱特征波段的提取已成为提高模型效果的重要方法。以真空包装的冷却羊肉细菌菌落总数作为研究指标,比较了两种变量筛选算法对其高光谱偏最小二乘(partial least squares, PLS)模型效果的影响。研究提取了样品肌肉感兴趣区域(ROIs)的羊肉光谱并进行预处理,进而采用遗传算法(genetic algorithm, GA)和竞争性自适应重加权法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)分别对预处理后的473～1 000 nm范围光谱进行特征波段的提取,对比分析了不同波段下羊肉细菌菌落总数的GA-PLS, CARS-PLS和全波段PLS(W-PLS)模型效果。结果表明,GA-PLS和CARS-PLS的模型效果均优于W-PLS,且CARS-PLS模型效果最好,其校正集的决定系数(R2_c)和均方根误差(root mean square error, RMSEC)分别为0.96和0.29,交互验证的决定系数(R2_cv)和均方根误差(root mean square errorof cross validation, RMSECV)分别为0.92和0.46,预测集的决定系数(R2_p)和均方根误差(root mean square error of prediction, RMSEP)分别为0.92和0.47,预测相对分析误差(relative prediction deviation, RPD)为3.58。因此利用高光谱图像技术结合CARS-PLS可以实现羊肉细菌菌落总数快速无损准确检测。     

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。     

近红外反射光谱法测定苜蓿干草主要纤维成分的研究

采集不同生育期、不同品种和不同干燥方式（烘干、阴干、晒干）的苜蓿干草样品60份,研究了利用近红外反射光谱法分析苜蓿干草中纤维素、半纤维素和木质素含量的可行性。实验结果显示,纤维素的交互验证相关系数（R_CV）、外部验证决定系数（r2）以及验证集样品标准差（SD）与预测残差均方根（RMSEP）的比值（RPD）分别为0.97,0.97,4.44,木质素为0.94,0.94,4.08,表明利用NIRS技术可以准确分析苜蓿干草中纤维素和木质素的含量。半纤维素的R_CV,r2,RPD分别为0.29,0.12,1.09,说明该模型不能进行半纤维素的实际预测。利用近红外反射光谱法准确测定纤维素和木质素含量的结果,对苜蓿生产加工中的质量评价,以及苜蓿育种等研究中纤维品质的快速分析都具有重要意义。