高光谱成像的三七粉质量等级无损鉴别

三七粉是三七的主要消费和商品形式,市场上存在以次充好、甚至是掺假的现象,由于是粉状物料,难以用肉眼判别,为了实现对不同质量等级的三七粉进行无损鉴别。将30头、40头、60头和80头的三七主根研磨成粉,制备样本。采用可见近红外高光谱成像系统（400.68～1 001.61 nm）采集4种不同头数三七粉,共计384个样品的高光谱图像,提取高光谱图像感兴趣区域(ROI)的平均光谱值作为样本原始光谱。将384个三七粉样本按2∶1的比例划分训练集和测试集。采用卷积平滑（SG）、多元散射校正（MSC）和标准正态变量变换（SNV）3种预处理方法对三七粉样本光谱信息进行预处理并建立支持向量机(SVM)分类模型,通过比较基于3种预处理方法的SVM模型测试集分类准确率,确定SNV为最优预处理方法。采用迭代保留信息变量（IRIV）、变量组合集群分析（VCPA）和变量组合集群分析混合迭代保留信息变量（VCPA-IRIV）3种特征选择方法提取SNV预处理后光谱的特征波长并建立基于特征光谱和原始光谱的SVM分类模型,通过比较基于3种特征选择方法得到的特征波长建立的SVM模型测试集分类准确率,发现将VCPA与IRIV相结合的VCPA-IRIV为最优特征选择方法。VCPA-IRIV提取了18个特征波长代替全光谱数据参与建模,该算法在降低模型复杂度的同时保持了模型的分类精度。为了提高模型的分类精度,采用引力搜索算法（GSA）对SVM模型中惩罚因子c和核参数g进行寻优,并与网格搜索（GS）的结果进行比较,结果表明,VCPA-IRIV-GSA-SVM模型分类效果最好,测试集分类准确率达到100%。可见,利用可见近红外高光谱成像对三七粉进行质量等级无损鉴别是可行的,为市场上三七粉的质量等级鉴别提供了参考。     

基于遗传算法-支持向量机的兔肝VX2肿瘤光谱鉴别

兔肝VX２肿瘤是一种快速生长的肿瘤模型,可以在多种器官如肝、肺、直肠等快速生长,常用于肿瘤研究。采用可见-近红外高光谱技术对四只兔子的兔肝VX２肿瘤和正常组织进行活体和离体的反射光谱检测,然后采用支持向量机分别实现了二分类(正常肝组织和肝VX2肿瘤组织)和四分类(未出血活体正常肝组织、未出血活体VX2肿瘤组织、出血离体正常肝组织和出血离体肝VX2肿瘤组织)。根据其光谱反射曲线的特征,选择了400～1 800 nm区间的数据为特征变量。为进一步提高分类准确率,分别采用5折交叉验证和遗传算法对支持向量机的核函数参数g和惩罚因子c进行了优化。其中5折交叉验证优化参数和分类结果为：二分类优化的惩罚参数c为4,核函数参数g为0.125 0,其校正集和预测集的准确率都达到了100%;四分类中优化出的参数c为8,g为0.121 1,其校正集和预测集的准确率分别达到了99.242 4%和93.333%。遗传算法优化参数和结果为：二分类中优化的参数c为0.845 6,g为0.062 5,其校正集和预测集的准确率同样都达到了100%;四分类中优化的参数c为5.5307,g为0.068 5,其校正集和预测集的准确率分别达到了99.242 4%和100%。结果显示两种优化方法都取得了很好的效果,遗传算法优化参数对四分类的分类更为精确。为进一步提升算法速度,采用间隔选取变量的方法来不断减少特征变量,最终每隔100 nm谱段选择一个变量,共选择14个谱段作为特征变量。采用遗传算法优化支持向量机参数并对其分类进行了研究,结果表明：二分类和四分类的校正集和预测集结果准确率均为99.242 4%,而且运行时间分别为11.4和20.0 s, 与选择全波段的运行时间：340.3和491.0 s相比, 说明多光谱技术可以进行肝VX2肿瘤组织和正常肝组织的鉴别,且分类准确率可达99%以上,而且运行时间缩短了很多。为未来多光谱技术在未来临床肿瘤诊断中实现肿瘤组织的快速实时在线检测和分类奠定了基础,显示出巨大的应用潜力。     

基于太赫兹时域光谱和模式识别技术软玉和仿品鉴别

玉石是一种稀有的矿物质,自古以来备受国人喜爱,其真伪鉴别一直是珠宝鉴别行业的棘手难题,传统的鉴别方法已经难以实现对真假玉石的准确鉴别。太赫兹检测技术可以实现快速无损检测,在混合物的分类鉴别方面,有广泛的应用。基于太赫兹时域光谱技术和模式识别技术,对来自我国新疆、青海,以及巴基斯坦、阿富汗四个地区的软玉样品及玻璃、大理石、石包玉三种仿品,使用透射模式测得样品在0.1~1.5 THz频率范围内的太赫兹谱,通过参数提取得到其折射率谱线。由于其化学成分的复杂和多样性,仅靠其特征谱线图,并不能正确的区分软玉和仿品,为了更好的对其进行鉴别,需要建立分类模型。采用主成分分析（PCA）对实验得到的原始折射率数据进行降维和特征提取,作出样品在第一、二主成分上的二维得分图,在图中可以看出软玉和仿品能够很明显的区分开来。在经过降维处理之后的数据中,随机选取其中的四分之三作为训练集,剩下的作为测试集,输入到支持向量机（SVM）建立的分类模型中,并引入网格搜索（GridSearch）、遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）对支持向量机参数进行优化。结果显示,基于网格搜索的支持向量机最优参数c=2.828 4,g=2,识别率为97.7%,运行时间为1.39 s,用时最短;基于遗传算法的支持向量机最优参数c=1.740 1,g=4.544 6,识别率为98.3%,运行时间为3.6 s;基于粒子群算法的支持向量机最优参数c=11.287 2,g=1.833 1,识别率为98.6%,运行时间为6.13 s,用时最长。虽然三种优化算法得到的最优参数不同,但均可实现正确的分类。研究结果表明,使用太赫兹时域光谱技术结合模式识别方法可以快速、准确的鉴别软玉和仿品,这为玉石的鉴别提供了一种新手段。     

多波长激光诱导荧光麦卢卡蜂蜜掺杂分类识别

麦卢卡蜂蜜产自新西兰,具有很强的抗菌及抗氧化作用,其售价较高,近年来掺假事件时有发生,利用激光诱导荧光技术对掺杂糖浆的麦卢卡蜂蜜进行分类识别研究。选用266,355,405和450 nm四种常用激光作为激发源,选择三种品牌的新西兰进口麦卢卡蜂蜜（编号A,B,C）中掺杂烘焙糖浆作为实验样品,掺杂比例为0%～90%,间隔10%;每个激发波长下每种样本溶液重复测试60次,共7 200组数据。光谱数据首先进行荧光波段截取、平滑及归一化等预处理;然后随机选取80%的数据做训练集,20%的数据做测试集;对训练集数据使用主成分分析（PCA）结合线性判别分析（LDA）做数据降维;最后对降维后的数据分别建立K最近邻（KNN）和支持向量机（SVM）分类模型,对测试集数据进行分类识别,重复进行50次随机分组及分类识别后对得到的分类识别率求平均值及标准差。实验分析结果表明,激发光波长对最终识别结果影响较大,266 nm激发的荧光光谱分类识别正确率最高,三种麦卢卡蜂蜜掺杂溶液的分类识别率均能达到98.5%以上,最高能达100%;355和405 nm激发的分类识别效果次之,所有样品的分类识别率均大于92%;而450 nm激发的荧光光谱分类识别率最低,不同样品的分类识别率均低于66%。因此,后续分类算法的比较仅使用266,355和405 nm激发的荧光光谱数据,分析结果表明,KNN算法的分类效果要优于SVM算法,不同激发波长下三种蜂蜜掺杂溶液的分类识别率均是KNN算法更高,且对266 nm激发的三种蜂蜜掺杂样品,KNN算法的分类识别率比SVM算法要高1%以上。实验结果表明,使用激光诱导荧光技术对掺假麦卢卡蜂蜜进行分类识别是可行的,对于掺杂糖浆的麦卢卡蜂蜜,在使用的所有组合中,266 nm激发结合PCA-LDA降维和KNN分类算法的分类识别率最高,分类效果最好,可用于掺假麦卢卡蜂蜜的快速准确鉴别。     

高光谱数据对损伤长枣的检测判别

灵武长枣作为宁夏优势特色枣果,具有重要的经济社会价值和科学研究意义。利用可见近红外(Vis/NIR)高光谱成像系统采集60颗完整长枣光谱图像,然后利用损伤装置对60颗完整长枣进行损伤实验,最终得到60颗损伤（内部瘀伤）长枣,高光谱成像系统采集损伤后五个时间段（损伤后2,4,8,12和24 h）长枣的光谱图像。对采集的长枣光谱图像用ENVI软件提取感兴趣（ROI）区域,并计算完整长枣和每个时间段长枣的平均光谱值。原始光谱利用Savitzky-Golay平滑的一阶导数（SG-1）和二阶导数（SG-2）、标准正态变换（SNV）和去趋势（Detrending）、以及SNV-SG-1、SNV-SG-2、Detrending-SG-1、Detrending-SG-2算法进行预处理,原始光谱和预处理光谱建立偏最小二乘判别分析（PLS-DA）分类模型。选择最优的预处理光谱数据,利用连续投影算法（SPA）、间隔随机蛙跳（IRF）、无信息消除变量（UVE）、变量组合集群分析法（VCPA）、区间变量迭代空间收缩法（IVISSA）和IRF-SPA、UVE-SPA、IVISSA-SPA等算法进行特征变量选择,对选择的特征变量建立PLS-DA、线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）分类判别模型。结果表明,在原始光谱建立的PLS-DA模型中,模型校正集和预测集准确率分别为82.96%和90%。光谱经过预处理后得到SNV-SG-2-PLS-DA为最优分类判别模型,模型校正集和预测集准确率分别为91.11%和96.67%。在特征变量建立的分类模型中,SNV-SG-2-UVE-PLS-DA模型校正集和预测集准确率分别为86.3%和94.44%;SNV-SG-2-SPA-LDA模型校正集和预测集准确率分别为86.3%和83.33%;SNV-SG-2-UVE-SVM模型校正集和预测集准确率分别为77.78%和71.11%。对于分类模型来说线性分类模型（PLS-DA、LDA）分类结果优于非线性分类模型（SVM）分类结果,在线性分类模型结果中PLS-DA优于LDA分类结果,PLS-DA可以更好的提供分类效果。研究表明,利用高光谱结合偏最小二乘判别分析分类模型,可以有效的实现灵武长枣损伤后随时间变化的快速检测,为灵武长枣在线检测提供理论依据。     

基于近红外光谱检测技术鉴别洋槐蜜中掺入大米糖浆的可行性研究

利用近红外光谱技术(near infrared spectroscopy,NIR)并结合化学计量学方法鉴别洋槐蜜中掺入大米糖浆的可行性研究。以来自不同蜂场的20个洋槐原料蜜样品与大米糖浆混合成7个不同浓度梯度(10∶0,9∶1,7∶3,1∶1,3∶7,1∶9,0∶10 g·g-1)共121个样品为研究对象,利用近红外光谱仪和光谱处理软件分别不同浓度梯度的对掺假样品进行光谱扫描和数据转换,并进行主成分分析(PCA),结合典型判别分析进行区分。结果表明,经过主成分分析后,前2个主成分的得分累计贡献率达97.23%,但掺假样品在第一、第二主成分得分散点图的区域划分不明显。用典型判别分析进一步判别,所有样本均得到准确的判别,准确率为100%,6个典型判别函数中前两个判别函数的累积贡献率达到91.6%,同时在第一类和第二类典型判别函数的分组图中,不同浓度梯度的掺假蜂蜜能够被较好的判别。表明该方法能够快速、有效鉴别大米糖浆在洋槐蜂蜜中的掺假,具有一定可行性和实用性。     

蜂蜜真伪的近红外光谱鉴别研究

如何有效鉴别蜂蜜真伪是目前我国蜂产品质量控制的难题之一。提出了一种用傅里叶变换近红外光谱结合判别偏最小二乘法(DPLS)快速鉴别蜂蜜真伪的新方法。首先采集了71个商品蜜样品的近红外光谱数据,其中包括27个纯蜂蜜和44个掺假蜂蜜,然后5次随机划分建模集样本和验证集样本,并对建模样本进行不同光谱预处理,选择并优化不同波段范围和主成分数,用DPLS法建立了5组蜂蜜样本的真伪鉴别模型,外部交叉验证法预测模型。通过对结果进行比较分析,5组校正模型中真蜂蜜和掺假蜂蜜的总体识别准确率分别为91.49%,94.68%,92.98%,93.86%,94.87%;预测样本的识别准确率为86.96%～93.75%,其中模型2,3,4中掺假蜜的识别准确率达100%。研究结果表明,该方法可作为鉴别商品蜜真伪的一种快速筛选技术,在我国蜂蜜质量监控中具有重要意义。     

基于可见光谱和支持向量机的黄瓜叶部病害识别方法研究

以黄瓜叶部病害作为研究对象,基于可见光谱反射率差异识别黄瓜叶部病害,研究基于SVM的黄瓜叶部病害识别预测模型。采用小波变换进行数据预处理;选取Otsu、边缘分割法和K均值聚类三类分割方法进行病斑分割,比较错分率和运行时间,K均值聚类方法更适合黄瓜叶部病斑分割;提取纹理、颜色和形状特征参数,共15个特征参数;通过交叉验证选择最优参数c和g,对核函数参数进行优化处理,并通过比较线性核、多项式核、RBF核等不同核函数情况下SVM的正确识别率,确定RBF核SVM模式识别方法能够更精准地识别黄瓜叶部病害。并将基于SVM与另外两种常见的黄瓜叶部病害识别方法,BP神经网络和模糊聚类进行比较,结果表明,基于SVM的识别模型对霜霉病的正确识别率为95%,白粉病和褐斑病的正确识别率均为90%,平均诊断正确率为92%;该模式识别方法识别效果最佳,运行时间最短,为基于可见光谱的黄瓜病害识别模型提供参考。     

FTIR结合化学计量学对三七地下部位鉴别及皂苷含量预测

当今中药市场上掺假现象屡见不鲜，不良商贩利用三七须根粉末假冒主根和剪口粉末，严重影响三七的质量与药效。通过傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合化学计量学建立三七主根、剪口和须根粉末鉴别及四种皂苷含量快速预测模型，为快速三七质量控制提供基础。采集三七主根、剪口和须根红外光谱，超高效液相色谱(UPLC)测量样品中三七皂苷R₁、人参皂苷Rg₁、人参皂苷Rb₁和人参皂苷Rd含量。采用纵坐标归一化及二阶导数对原始红外光谱进行预处理；Kennard-stone算法将60个样本分为2/3训练集与1/3预测集。训练集数据结合支持向量机(SVM)判别建立三七主根、剪口和须根粉末鉴别模型，最佳核函数c和g采用交叉验证进行网格式搜索，预测集数据用于对判别模型进行外部验证。正交信号校正偏最小二乘回归(OSC-PLSR)建立三七中四种皂苷含量预测模型，红外光谱采用一阶、二阶导数及Savitsky-Golay平滑5点、7点、9点、11点预处理。60个样本分为2/3训练集与1/3预测集，训练集数据建立OSC-PLSR模型，预测集数据对OSC-PLSR模型的预测结果进行外部验证。结果显示： (1)二阶导数可有效的分离原始谱图的叠合隐蔽谱峰，并提高谱图的分辨率；(2)交叉验证网格式搜索计算出最佳核函数c=2.828 43，g=4.882 81×10-4，此时训练集判别正确率为100%；(3)SVM判别模型核函数设置为最佳核函数，预测集数据外部验证正确率为100%，所有样本均被正确鉴别；(4)三七皂苷R₁、人参皂苷Rg₁、人参皂苷Rb₁和人参皂苷Rd最优含量预测模型预测值与UPLC检测值接近，预测效果良好。FTIR结合SVM判别能对三七主根、剪口和须根粉末快速鉴别，结合OSC-PLSR能对四种皂苷含量进行准确预测。该方法准确可靠，可为中药材三七提供快速有效的质量控制。     

基于三维荧光光谱技术对掺假蜂蜜无损鉴别研究

提出了一种应用三维荧光谱技术结合化学计量学方法快速无损鉴别蜂蜜中大米糖浆掺假的新方法。利用特征参量法和主成分分析法对三维荧光光谱信息量进行压缩提取,并结合线性判别分析法(LDA)和误差反向传播神经网络法(BP-ANN)对蜂蜜掺假进行分析。结果显示,在掺假蜂蜜判别试验中,采用4个主成分时,模型对预测集样本的识别率最佳,LDA模型识别率为94.44%,BP-ANN模型识别率为100%,说明非线性的BP-ANN模型更适合蜂蜜掺假识别。研究表明,三维荧光光谱结合BP-ANN判别模型可以快速、 无损、 准确地鉴别蜂蜜中大米糖浆掺假。     

近红外光谱法定性定量检测蜂蜜中掺入甜菜糖浆的可行性研究

为进一步检验近红外光谱技术(NIRS)快速检测蜂蜜掺假的能力,利用近红外光谱结合化学计量学方法对蜂蜜中掺入甜菜糖浆进行了定性和定量检测。偏最小二乘-判别分析法(PLS-DA)对真假蜂蜜预测集的判别总正确率为90.2%;不同判别方法对掺假量等级预测集的判别总正确率都低于33.3%;PLS回归只对同一蜂蜜样本掺假的定量分析结果满意：预测集真实值与预测值的相关系数(r)为0.982 9,预测均方差(RMSEP)为1.394 2,而对不同植物来源和同一植物来源的不同样本的掺假量的定量分析结果不满意。研究表明,蜂蜜中掺入甜菜糖浆后,NIRS可实现真假蜂蜜的快速鉴别,而不能实现掺假量等级的鉴别及掺假量的定量分析。     

不同核函数支持向量机和可见-近红外光谱的多种植被叶片生化组分估算

氮、磷、钾元素是植物有机质的重要生化组分,准确估算其含量对监测管理植被的新陈代谢和健康状况具有重要意义。可见-近红外光谱结合多种建模方法已被用于植被生化参数的监测,其中支持向量机回归方法被证明能够较好拟合反射光谱和植被生化参数之间的非线性关系,而选取适当的核函数是其成功的关键。以宜兴地区水稻、玉米、芝麻、大豆、茶叶、草地、乔木和灌木等八种植被叶片样本为研究对象,分析比较基于径向基核函数、多项式核函数和S形核函数的支持向量回归模型估算叶片氮、磷、钾元素含量的能力。利用一阶微分变换、标准正态变量变换和反对数变换对叶片可见-近红外光谱进行预处理,运用bootstrapping法生成1 000组校正集和验证集,分别建立基于三种核函数的支持向量回归估算模型,以决定系数（R2）和相对分析误差（RPD）的均值作为评价指标。结果显示,结合一阶微分和反对数变换光谱,采用径向基核函数模型对氮、钾元素估算精度最高（氮：平均R2=0.64,平均RPD=1.67;钾：平均R2=0.56,平均RPD=1.48）,结合一阶微分变换光谱,采用径向基核函数模型对磷元素估算精度最高（磷：平均R2=0.68,平均RPD=1.73）。研究表明,结合不同预处理的可见-近红外光谱,基于径向基核函数的支持向量回归模型具有较好的估算多种植被叶片生化组分含量的潜力。     

光谱数据融合对绒柄牛肝菌产地溯源研究

由于国内外食品市场准入制度和溯源体系不完善,销售商乱用虚假标签等现象的发生,使得食品安全形势愈发严峻。为了保障野生食用菌的安全性,保护云南高原特色农业品牌战略,亟需建立快速准确的产地溯源方法。通过采集云南及其周边8个产地、79个绒柄牛肝菌子实体的紫外-可见吸收光谱(UV-Vis)与傅里叶变换红外光谱(FTIR),采用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、二阶导数(2D)、平滑(SG)等算法对原始光谱进行预处理。基于低级与中级数据融合策略,将预处理后的UV-Vis与FTIR光谱信息进行融合,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)与支持向量机(SVM),建立牛肝菌产地鉴别模型,确定最佳产地溯源方法。对光谱融合数据进行系统聚类分析(HCA),探讨不同产地样品整体化学信息的差异性与相关性。结果显示：(1)采用MSC+2D和SNV+2D对UV-Vis与FTIR光谱进行预处理,R2Y与Q2最大,分别为61.58%,95.09%和50.85%,82.16%,表明MSC+2D与SNV+2D为UV-Vis与FTIR光谱的最佳预处理方法;(2)基于UV-Vis,FTIR,低级与中级数据融合建立的PLS-DA与SVM模型,样品分类错误总数分别为24,6,2,2和6,1,1,0,表明数据融合模型分类效果优于单一UV-Vis与FTIR模型;(3)中级数据融合模型中,SVM对所有样品的分类全部正确,PLS-DA的分类错误总数为2,表明基于SVM的中级数据融合策略分类效果优于PLS-DA;(4)低级和中级数据融合HCA模型,分别有4和1个样品不能与同一类区域样品聚为一类,表明中级数据融合优于低级数据融合;由中级数据融合HCA图可知,同一产地样品聚类距离小于不同产地之间聚类距离,表明同一产地样品整体化学成分类较相似,且同一产地不同采集地点的差异小于不同产地之间的差异。采用UV-Vis与FTIR光谱中级数据融合策略结合SVM,能够对不同产地来源牛肝菌样品进行准确鉴别,为野生食用菌产地溯源研究提供一种新方法。     

多波长透射光谱特征提取结合支持向量机的水体细菌识别方法研究

实现水体致病菌的快速识别检测对防控由水体微生物污染引起的大规模疾病爆发有重要的现实意义。生化鉴定、核酸检测等常规细菌检测方法存在耗费时间长、需要精密的实验仪器等特点,不足以满足水体细菌微生物的快速实时在线监测。由于细菌的多波长透射光谱包含较丰富的特征信息,并且这项光谱检测技术具有快速简便、无接触、无污染等优点,近年来成为细菌检测研究的热点。以肺炎克雷伯氏菌、金黄色葡萄球菌、鼠伤寒沙门氏菌、铜绿假单胞菌和大肠埃希氏菌为研究对象,通过对细菌光谱作归一化处理和方差分析得到光谱变动最显著的特征波长区间,在该区间提取200 nm处的吸光度值及短波段的斜率值作为光谱特征值,结合支持向量机对不同种类细菌进行预测。结果表明,多波长透射光谱的归一化预处理能够有效消除浓度影响,并保留完整的原始光谱信息;通过方差分析法得到特征波长区间为200～300 nm波段,在此区间内提取的五种细菌的归一化光谱趋势图的特征值分别为：200 nm处吸光度值为0.006 5,0.005 1,0.007 5,0.007 5和0.008 5,200～245 nm波段的斜率值为-62.45,-35.94,-81.30,-82.67和-103.49,250～275 nm波段处的斜率值为-15.48,-14.82,-20.91,-13.92和-26.21,280～300 nm波段处的斜率值为-29.96,-24.62,-33.71,-36.09和-30.88。对样本提取特征值并随机划分训练集和测试集,支持向量机选择惩罚因子模型以及线性核函数,通过寻优算法确定最佳的惩罚因子参数c和核函数参数g,对测试集样本进行测试,得到细菌种类的识别结果,五种细菌的预测准确率均达到100.0%。综上所述,水体致病菌的多波长透射光谱通过合适的数据预处理能够提取出具有明显差异性的光谱特征值,该光谱特征值结合支持向量机能够有效用于不同细菌种类的识别,该方法为水体细菌快速识别和实时在线监测提供了重要的技术支持。