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相似文献
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1.
研究了偏最小二乘(partial least squares,PLS)与广义回归神经网络(generalized regression neural networks,GRNN)联用在近红外光谱多组分定量分析中的应用.以饲料样品为实验材料,采用PLS-GRNN法建立了饲料中水溶性氯化物、粗纤维、脂肪三项组分含量近红外光谱定量分析模型.马氏距离法剔除强影响点和奇异点,用PLS法将原始数据压缩为主成分,取8个主成分吸收峰与4个原始图谱特征峰值输入GRNN网络,网络光滑因子σi为0.1.PLS-GRNN模型对样品3个组分含量的预测决定系数(r2)分别为:0.984 0,0.987 0,0.983 0;样品平行扫描光谱预测值的标准偏差分别为:0.003 26,0.065 5,0.031 4.结果表明所建PLS-GRNN模型通过近红外光谱能够准确预测饲料中水溶性氯化物、粗纤维、脂肪三项组分含量,为近红外光谱进行多组分定量分析提供了新思路,同时为解决近红外快速检测技术在预测组分含量较低的样品时误差相对较大的问题提供了可靠的方法.  相似文献   

2.
近红外光谱属微弱信号,其质量易受被测物体自身状态及各种外界因素干扰,具体而言,在近红外光谱定性分析中,影响光谱质量的因素主要有光谱仪状态改变、光谱采集人员错误操作、奇异样本干扰等。建模时若混入质量较差的光谱易影响所建模型的稳健性与适用性,因此光谱质量判定是确保模型预测能力的一项重要工作。目前用于定量分析的光谱质量判定研究较多,而用于定性分析的光谱质量判定研究较少,为此,提出一种基于支持向量机数据描述的近红外光谱定性分析光谱质量判定方法,采用自制漫透射近红外光谱装置采集单籽粒玉米光谱,以正常状况下采集的某品种玉米单籽粒漫透射光谱作为正常样本,而人为漏光、近红外探测器窗口覆盖玉米表皮碎屑、光源强度改变、光源与被测玉米籽粒距离改变、相近品种玉米籽粒混入等几种情况下所采集光谱作为异常样本,在此数据集基础上研究了基于支持向量机数据描述的定性分析光谱质量判定模型建立的原理与方法,其后将支持向量机数据描述方法与常用的马氏距离法、局部异常因子法等光谱质量判定方法进行了对比,并以正常样本正确识别率与异常样本正确拒识率的均值作为评价标准,对实验结果进行分析,由实验结果可以看出相比其他两种方法,基于支持向量机数据描述的光谱质量判定方法具有最优判定能力,建模集正常样本数目会影响光谱质量判定能力,在实际使用光谱质量判定方法时,建模集应包含足量样本。在近红外定性分析时可以将该方法作为剔除异常光谱的手段,在预处理、特征提取,模式分类等近红外光谱定性分析步骤前首先进行基于支持向量机的光谱质量判定步骤,并剔除异常光谱,可有效提高近红外光谱定性分析模型的可靠性,亦为近红外光谱定性分析光谱质量判定提供新的方法参考。  相似文献   

3.
近红外漫反射光谱具有无创伤、连续、无感染、速度快等诸多优势,在人体成分无创伤检测方面有很好的应用前景。但是在测量过程中,随机噪声、干扰组分以及检测条件的改变等容易导致异常光谱。判定并剔除异常光谱对于提高近红外无创血液成分检测的可靠性具有重要意义。首先分析了近红外漫反射光谱无创血糖检测中可能出现的异常数据类型,提出了一种综合利用马氏距离、光谱残差和化学值残差三个指标构造三维空间对样本集进行检验的三维坐标异常数据判定方法。其次,针对三层皮肤组织模型,在参数中设置人为失误、极端成分含量以及异常温度变化的样本,通过蒙特卡罗(MC)模拟程序得到一组正常模拟数据以及一组包含化学值异常和光谱异常的模拟数据,并利用三维坐标法进行异常数据的判定。结果显示,该方法能识别出全部异常样本,剔除这些异常样本后,偏最小二乘(PLS)校正模型的交互验证均方根误差(RMSECV)由21.2 mmol·L-1降低到1.1 mmol·L-1,初步验证了该方法的可行性。进一步,对三位受试者开展了口服葡萄糖耐量试验(OGTT),通过在测量受试者血糖参考值的同时同步采集其手指部位的漫反射光谱,获得了三组在体实验数据。并利用三维坐标法和蒙特卡罗交互验证法进行异常数据的判定和剔除,最后建立PLS模型比较两种异常数据判别方法的效果:剔除三维坐标法识别出的异常数据后,三组样本建立的校正模型的决定系数显著提升,RMSECV平均值由2.1 mmol·L-1降低至0.8 mmol·L-1,效果优于蒙特卡罗交互验证法的结果。这些结果表明,基于马氏距离、光谱残差和化学值残差的三维坐标异常数据判定方法能有效识别近红外无创血糖测量中的异常数据,在在体成分检测应用中有显著优势。  相似文献   

4.
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   

5.
近红外激发荧光光谱与拉曼光谱快速鉴别马铃薯品种   总被引:1,自引:0,他引:1  
马铃薯是世界上最重要的食物之一,快速无损的进行马铃薯品种鉴别对其在应用中更好的发挥品种优势具有重要作用。研究了以近红外荧光光谱和近红外拉曼光谱的土豆品种鉴别,并对两者进行了比较。实验采用3个品种共98个土豆样本,随机将其分成校正集(74个)和预测集(24个)。首先使用785nm近红外激光激发,采集所有样本的荧光和拉曼混合光谱,然后从混合光谱中分别提取荧光光谱和拉曼光谱,最后对荧光光谱和拉曼光谱进行偏最小二乘判别分析(PLS-DA),PLS-DA模型采用留一法和全交互验证。结果显示,荧光光谱与拉曼光谱都能够对三个马铃薯品种进行鉴别,其中荧光光谱的PLS-DA模型预测Favorita品种效果较好(灵敏度为1,特异性0.86,准确性0.92),但Diamant品种(灵敏度为0.75,特异性0.75,准确性0.75)和Granola品种(灵敏度为0.16,特异性0.89,准确性0.71)预测的效果较差,而拉曼光谱图很好的解释了马铃薯中的主要营养成分,基于拉曼光谱的PLSDA模型的预测效果(三个品种预测灵敏度,特异性,准确性均为1)比荧光光谱判别效果显著提高。  相似文献   

6.
基础数据准确性对近红外光谱分析结果的影响   总被引:14,自引:2,他引:12  
基础数据的准确性是影响近红外光谱分析结果的一个重要因素。文章以人工配制的四组分混合物体系和实际的汽油校正集样本为例,通过人为增加基础数据误差的方法,研究了基础数据的准确性对近红外光谱分析结果的影响。结果表明,基础数据的准确性对近红外分析模型及其预测结果都有一定的影响,基础数据越准确,所建立模型的精度越高,其对未知样本的预测结果也越准确。对于精度相对较差测试方法提供的基础数据,通过大量样本的光谱分析和化学计量学统计处理,近红外方法有可能得到更精确的预测结果。  相似文献   

7.
校正样本选择以及奇异样本剔除对于近红外光谱定量和定性建模非常重要。现有的识别奇异样本的方法一般都基于数据重心估计,需要一个经验的判断阈值,在很大程度上限制了其识别准确性和实用性。针对现有方法奇异样本识别准确率低的问题,改进了一种现有度量尺度-杠杆值,构造出一种新的基于强影响度的奇异样本识别算法。这种度量尺度在一定程度上减少了对数据重心的依赖,使正常样本更加聚集,拉开了奇异样本与正常样本的距离;同时,为了避免人工根据经验设定阈值的不合理性,引入统计学领域中跳跃度的概念,提出了一种自动阈值设定方法判别奇异样本。为了验证该算法的有效性,利用马氏距离、杠杆值-光谱残差法与该算法分别对200个代表性校正集样本中的异常样品进行剔除,然后通过偏最小二乘法(PLS)对剩余的校正集样本(以烟碱为指标)定量建模,并对60个代表性测试集样本进行预测,以交互验证均方根误差(RMSECV)、相关系数(r)和预测均方根误差(RMSEP)为评价指标比较各算法的优劣。实验对比结果表明,基于强影响度的奇异样本识别算法较现有方法明显提高了奇异样本识别的准确率,具有较低的RMSECV(0.104),RMSEP(0.112)以及较高的R(0.983),提高了模型的稳定性和预测能力。  相似文献   

8.
绿茶是我国饮用范围最广、最受欢迎的一类茶叶。不同品种绿茶叶外观上差别较小,非专业人员难以直接用肉眼进行辨别。传统化学方法操作复杂、检测费用较高,对样品具有破坏性,无法实现快速无损分析。近红外光谱技术是一种简便、快速、无损、重现性好、可直接用于在线定性定量分析的新型分析技术。由于种植方式以及土壤、气候等生长环境的差异,不同品种绿茶叶中含氢基团有机物的种类和含量也不相同,因此可以通过扫描样品的近红外光谱,得到不同品种绿茶叶的特征信息,实现对不同品种绿茶叶的快速鉴别。研究提出了一种基于近红外光谱与化学计量学技术对不同品种绿茶的快速无损鉴别方法。使用近红外光谱仪得到了八个品种绿茶样品的光谱图,用主成分分析方法对不同品种绿茶样品数据进行了聚类分析。使用连续小波变换方法消除了光谱信号中的基线干扰,从而提升聚类效果。利用基于标准偏差与相对标准偏差的变量筛选方法进一步提高了聚类结果的准确性。结果表明:主成分分析后样品的第一主成分和第二主成分的方差贡献率之和在90%以上,可以选取前两个主成分进行聚类分析。直接采用原始数据进行聚类分析的准确率较低,难以满足应用需要;连续小波变换可以有效地消除光谱信号中的基线干扰。与直接使用原始光谱聚类结果相比,采用连续小波变换后聚类效果有显著提升,但依旧不能实现所有品种茶叶样品的准确鉴别。为了进一步提高方法的稳健性和分类结果的准确性,选取了标准偏差和相对标准偏差较大的波长数据进行聚类分析。在符合平均值大于1%的波长范围内,剔除标准偏差小于5‰的波长,进一步选择较大相对标准偏差值对应的波长点进行聚类分析。采用这种方式,可以仅使用几十个甚至是几个波长即可实现绿茶样品品种的准确聚类分析。波长筛选方法可以大大提高主成分分析结果的准确性,采用近红外光谱分析技术与化学计量学方法可以实现对不同品种绿茶的快速鉴别。经过对各个光谱吸收区域波长所对应官能团分析后,初步得出多酚、酰胺类以及氨基酸类物质的种类不同或含量差异是形成绿茶品种差异的重要原因。所提出的基于近红外光谱与化学计量学技术的方法具有较强的鉴别能力,为绿茶的快速无损分析提供了一种新手段。  相似文献   

9.
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   

10.
针对近红外光谱定性分析中,增加新的品种进行建模时,原有模型识别效果不够稳定的问题,提出一种在建模样本的基础上添加同类物质的历史光谱数据的特征提取方法,首先采集建模样本的近红外光谱数据,然后添加同种物质样本的历史近红外光谱数据,再对所有近红外光谱数据进行预处理,其次对所有样本数据进行偏最小二乘(PLS)特征提取得到偏最小二乘空间,并只将建模样本数据向构建的偏最小二乘空间进行投影,最后将投影后的建模数据进行正交线性判别分析(OLDA)特征提取。以玉米种子近红外光谱为研究对象,分别对建模数据添加历史近红外光谱以及不添加历史近红外光谱两种情况进行特征提取,并通过仿生模式识别(BPR)方法构建模型进行验证,实验结果表明,添加历史近红外光谱构建偏最小二乘空间的特征提取方法相对于不添加历史近红外光谱的方法,首先在增加建模集品种数量时,原有的品种识别率基本不变;其次在相同PLS维数时,所建模型对不同时间采集的测试集识别效果基本一致,证明了该方法可以提高模型稳健性。在实际应用中就可以在品种鉴别软件中将特征提取维数设置为固定值,免除了品种鉴别软件的用户在增加建模集品种时为了保证最优识别效果重新选定最优PLS参数的麻烦。  相似文献   

11.
张宇洁  高苏亚  刘冰 《光谱实验室》2012,29(4):2463-2467
应用近红外光谱技术结合偏最小二乘法对足光散的两种有效活性成分苯甲酸和水杨酸同时进行了定量分析,建立了适合足光散粉末非破坏无损快速分析的分析模型,并用于其样品分析,取得了较好的结果,实现了对足光散药物的无损快速定量分析。  相似文献   

12.
及时发现并剔除异常光谱对于提高近红外光谱分析的可靠性具有重要意义。首先介绍了基于正交距离的稳健主成分分析法判断异常光谱的原理,分析了该方法的局限性,在此基础上提出了一种基于简化正交距离的异常光谱判断方法,即以高浓度样品的光谱直接估计第一稳健主成分,再通过重复测量估计正交距离的统计参数来判断异常光谱。最后,采用上述两种方法对葡萄糖水溶液和2% Intralipid仿体溶液透射实验中受温度影响的异常光谱进行了判别。结果表明,基于正交距离的稳健主成分分析法,当崩溃值设定为40%时,葡萄糖水溶液和仿体溶液实验中受温度影响的异常光谱均能被正确识别;当崩溃值设定为25%时,对葡萄糖水溶液和仿体溶液实验中受温度影响的异常光谱漏判率分别为54.5%和72.7%。而简化正交距离法可以准确识别出葡萄糖水溶液和仿体溶液实验中受温度干扰的异常光谱,且具有无需预先设定崩溃值和测量持续时间较短等优点。因此,简化正交距离法在实际应用中相比基于正交距离的稳健主成分分析法有着显著的优势。  相似文献   

13.
基于橄榄油的近红外光谱数据,用判别分析(Discriminant analysis)方法把20个样品成功地分为特级初榨橄榄油和普通橄榄油两类,正确率为100%。同时测定了纯橄榄油中分别掺入菜籽油、玉米油、花生油、山茶油、葵花籽油、罂粟油的混合油的近红外光谱,掺杂油体积百分数范围为0~100%。选择最佳的光谱波段组合用偏最小二乘(PLS)法分别建立定量分析模型,预测相对误差范围在-5.67%~5.61%之间。研究结果表明,基于化学计量学方法和近红外光谱数据可为橄榄油的品质鉴定和掺杂量检测提供了一种简便、快捷、准确的方法。  相似文献   

14.
近红外光谱用于植物样品中水溶性氯离子含量的测定   总被引:4,自引:2,他引:2  
基于离散小波变换(DWT)和最小二乘支持向量回归(LSSVR)方法, 建立了近红外光谱测定植物样品中水溶性氯离子的回归校正模型. 以烟草样品中水溶性氯离子含量的测定为研究对象, 首先采用DWT对近红外光谱进行数据压缩和背景扣除, 再用LSSVR建立氯离子的校正模型. 结果表明, 与偏最小二乘回归(PLSR)和传统的LSSVR方法相比, 作者所建模型的预测准确性具有一定优势.  相似文献   

15.
近红外光谱的不同产地柑橘无损鉴别方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
柑橘是世界第一大水果。不同产地的柑橘内部品质和价格有所不同,但其外观差别较小,外行人较难通过肉眼实现准确鉴别分析。DNA标记法与仪器分析操作复杂、成本较高,且对样品具有破坏性,无法实现快速无损分析,影响了产品的二次销售。近红外光谱技术是一种快速无损的新型检测手段,可以用于不同产地农产品的鉴别分析。由于柑橘皮对光谱的干扰较大,导致现阶段柑橘产地无损鉴别研究匮乏。此外柑橘体积较大,因此需要对光谱采样点进行优化。为此,基于近红外光谱技术与化学计量学方法,提出了一种用于不同产地柑橘无损鉴别的新方法。使用近红外光谱仪得到了120个来自云南、湖南、广西武鸣、广西来宾的沃柑漫反射光谱数据。采用单一和组合光谱预处理方式以消除光谱中的多种干扰;采用主成分分析方法对数据进行降维处理,并以此作为输入值结合Fisher线性判别分析方法构建柑橘产地鉴别模型,并与主成分分析模型进行对比。此外,考察了不同光谱采样位置(赤道线4个采集点、果梗部以及果顶部)对结果的影响。结果表明:主成分分析方法结合优化光谱预处理的方法不能实现不同产地柑橘的准确鉴别分析,最优鉴别率仅为5%;而采用主成分分析-Fisher线性判别分析方法,利用赤道线4个点的平均光谱结合去偏置校正或多元散射校正预处理方法可实现不同产地柑橘的100%鉴别分析;采用主成分分析-Fisher线性判别分析对6个点的平均光谱数据进行处理时,采用原始光谱便可实现不同产地柑橘的100%鉴别分析。为此,通过对光谱预处理方法以及光谱采集点的优化,利用主成分分析-Fisher线性判别分析方法即可建立准确的柑橘产地鉴别模型,为不同产地柑橘的快速鉴别提供了新途径,为后续各种柑橘类水果的鉴别分析提供了参考。  相似文献   

16.
X-ray fluorescence (XRF) spectroscopy and Raman spectroscopy are preferential analytical techniques to study cultural heritage objects, since both techniques may provide complementary information in a non-destructive manner. Moreover, the application of microscopic beams allows the investigation of heterogeneous samples on the microscopic level and the study of the heterogeneity of particular samples. The micro-XRF method became already a routine analytical imaging method also because of the well-established spectrum evaluation methodology enabling specific data handling procedures. These include multivariate statistical analysis procedures such as principal components analysis (PCA) in order to explore and describe the acquired data, and clustering techniques in order to find similar pixels (or areas) in the obtained images. In the case of the micro-Raman technique, however, the usual approach is to perform a single spot analysis of only a few selected positions in order to ultimately identify the material on the basis of the comparison with Raman spectra obtained from reference materials. However, when samples are heterogeneous, imaging is still to be preferred in order to deal with the problem of sampling. With the arrival of a new micro-Raman spectrometer at the UGent laboratories, there was the need to explore the possibilities of Raman imaging. One of the most important aspects of imaging is the time needed for the analysis. Therefore, the influence of different instrumental parameters, such as resolution (low or high) and measuring time per pixel, on the quality of Raman spectra and images was investigated in order to evaluate the possibility of performing fast Raman mappings because of the need to identify the regions of interest on the art object in a more systematic manner.  相似文献   

17.
Quality control of pharmaceutical aspirin powder was studied using first order differential near-infrared diffuse reflectance spectra and four standard multivariate methods, hierarchical clustering analysis, stepwise clustering analysis, principal components analysis, and stepwise discrimination. The qualified, inferior, and fake pharmaceutical aspirin powders of independent samples can be distinguished by the multivariate analysis methods based on the reflectance spectra. The proposed methods are reliable, fast and nondestructive.  相似文献   

18.
近红外光谱因为具有小成本、易操作、低耗时等优点,所以广泛用于食品领域。作为一种间接的检测方法,近红外光谱检测需要建立光谱和浓度之间的统计模型。但是,一种条件下建立的模型在另一种检测条件下会失效。针对此问题,重新建模可以加以解决,但是重新建立光谱与浓度之间的模型非常繁琐耗时。此时,模型转移可以在避免重新建模的情况下,通过光谱校正,保证预测精度。在模型转移中,已经建立好模型的光谱称为主光谱(A),不用建立模型,而只用主光谱模型预测的光谱称为从光谱 (B)。模型转移方法的步骤是,先在校正集中选择一些样本作为主光谱的转移集(At),然后选择从光谱中浓度和At相同的光谱,以此作为从光谱的转移集(Bt)。通过AtBt构建模型转移矩阵。最后将需要校正的从光谱(Bv)乘以上述的转移矩阵中,即可获得校正后的从光谱(Bnew)。此时,Bnew就可以用主光谱的模型来直接预测。在模型转移中,转移集样本的选择对模型校正至关重要。目前,转移集的样本通常从光谱之间的距离而非模型转移误差获得。但是,转移误差对模型转移结果的验证至关重要,故该研究出了基于集群分析的集群优化法(ER)并将其用于优化KS方法产生的转移集样本。ER先用随机方法建立转移集的多个子集合,并计算每个子集合的转移误差。然后,对某一个样本,计算包含这个样本的子集合转移误差均值。最后,选择转移误差均值较低的样本作为新转移集样本进行模型转移。以玉米数据测试了ER算法。结果显示,对于典型相关分析-有信息成分提取法(CCA-ICE)、直接校正法(DS)、分段直接校正法(PDS)、光谱空间转化法(SST)这些常见的模型转移方法,相比于KS样本选择方法,ER方法可以找出重要的转移集样本,进而显著降低模型转移误差。  相似文献   

19.
高光谱成像技术是一种将成像与光谱相结合的新型无损检测技术,属于间接分析方法;光谱模型的建立非常关键,需综合考察各建模因素间的交互作用。应用Box-Behnken法设计响应面试验优化冷鲜滩羊肉蛋白质含量的可见/近红外高光谱定量检测模型。使用可见/近红外高光谱成像系统采集冷鲜滩羊肉样本的高光谱图像,分析肉样反射光谱特性。采用二维相关光谱技术(2DCOS),以冷鲜滩羊肉中蛋白质含量为“外界扰动”,研究扰动条件下光谱信号的动态变化,解析二维相关光谱谱图特征,寻找与微扰相关的敏感变量。分别采用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)和标准正态变量变换(standard normalized variate,SNV)提取有用信号,优化所选特征波段光谱质量。为实现数据快速降维,减少大量光谱数据处理负担,采用变量组合集群分析法(variable combination population analysis,VCPA)和应用竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)对2DCOS范围内特征波段进行二次优选。根据Design-Expert软件中Box-Behnken法设计响应面试验,以特征优选、光谱预处理及多元校正方法为考察因素,各因素中3种不同方法为水平,建立冷鲜滩羊肉蛋白质含量分析的优化检测体系。结果表明,波长473,679,734和814 nm处存在较强的自相关峰,473~814 nm范围内的特征波段为冷鲜滩羊肉蛋白质检测的敏感区域;MSC和SNV能够消除肉样自身散射作用的干扰,CARS和VCPA对特征波段进行二次优选,分别优选出了16和9个特征波长;各因素对蛋白质可见/近红外光谱模型预测性能的影响顺序为特征优选方法>预处理方法>多元校正方法,优选出2DCOS-SNV-LSSVM模型具有较高的运行速率和预测能力,其Rc=0.858 8,RMSEC=0.005 8;Rp=0.860 4,RMSEP=0.005 7。研究表明,Box-Behnken法在可见/近红外高光谱(400~1 000 nm)建模参数优化选择中的应用,可以有效地实现滩羊肉品质智能监控与质量安全快速无损分析,为分析对象光谱模型的优化及提高预测结果的准确性提供理论参考。  相似文献   

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