基于NIR分析和模式识别技术的玉米种子识别系统

模式识别技术及数据挖掘方法已成为化学计量学的研究热点。近红外(NIR)光谱分析以其快速、简便、非破坏性等优势广泛应用于光谱信号的处理和分析模型的建立。基于五种不同的模式识别方法:局部线性嵌入(LLE),小波变换(WT),主成分分析(PCA),偏最小二乘(PLS)和支持向量机(SVM),利用NIR技术建立了玉米种子的模式识别系统,并将其应用于108玉米杂交种和母本178种子的近红外光谱样品。首先利用LLE,WT,PCA,PLS进行消噪或降维,然后运用SVM进行分类识别,而一模支持向量机(1-normSVM)算法直接进行分类识别。三个不同NIR光谱范围的数值实验显示:PCA+SVM,LLE+SVM和PLS+SVM识别效果甚佳,而WT+SVM和1-norm SVM方法也有较高的分类精度。实验结果表明了本文提出方法的可行性和有效性,为利用近红外光谱和模式识别技术进行种子识别研究提供了理论依据和实用方法。     

基于NIR分析和模式识别技术的玉米种子识别系统

模式识别技术及数据挖掘方法已成为化学计量学的研究热点。近红外(NIR)光谱分析以其快速、简便、非破坏性等优势广泛应用于光谱信号的处理和分析模型的建立。文章基于五种不同的模式识别方法:局部线性嵌入(LLE),小波变换(WT),主成分分析(PCA),偏最小二乘(PLS)和支持向量机(SVM),利用NIR技术建立了玉米种子的模式识别系统,并将其应用于108玉米杂交种和母本178种子的近红外光谱样品。首先利用LLE,WT,PCA,PLS进行消噪或降维,然后运用SVM进行分类识别,而一模支持向量机(1-norm SVM)算法直接进行分类识别。三个不同NIR光谱范围的数值实验显示:PCA+SVM,LLE+SVM,PLS+SVM识别效果甚佳,而WT+SVM和1-norm SVM方法也有较高的分类精度。实验结果表明了本文提出方法的可行性和有效性,为利用近红外光谱和模式识别技术进行种子识别研究提供了理论依据和实用方法。     

近五年我国近红外光谱分析技术研究与应用进展

评述了我国近五年来(2009年—2013年)近红外光谱分析技术的研究与应用进展,内容涉及软硬件研发、方法研究、以及诸多领域的应用开发等方面,并对今后我国近红外光谱技术的发展方向提出了建议。引用文献209篇。     

近红外光谱法结合模式识别方法对不同品牌牙膏进行质量监控

采用了近红外光谱法测定了4个品牌牙膏样品的近红外光谱,然后对所得的光谱进行变量预处理,再运用偏最小二乘法(PLS)、人工神经网络法(ANN)和K-最近邻法(KNN)等几种有监督模式识别法,以及主成分分析(PCA)和聚类分析两种无监督模式识别法对样品进行了品牌的分类及聚类分析.结果表明采用近红外光谱法所得的光谱变量经多元...     

近红外光谱分析技术进展及其在烟草行业中的应用

对国内外近红外光谱的发展现状、分析技术特点、分析仪器、近红外光谱中常用的化学计量学方法以及近年来近红外光谱在烟草行业中的应用等几个方面进行了较详细地综述,认为近红外光谱分析技术在烟草行业中正扮演着越来越重要的角色,具有十分广阔的应用前景.     

玉米自交系籽粒的遗传距离与其近红外光谱距离和品种鉴别模型性能的关系研究

从玉米自交系种子的遗传距离、近红外光谱距离、品种鉴别模型性能三方面进行分析,探索三者间的关系。采用三组(共15对)遗传关系远近不同的玉米自交系种子作为实验材料,通过简单重复序列(simple sequence repeats, SSR)标记计算自交系种子间的遗传距离;种子的近红外光谱经预处理后降维到主成分分析(principal component analysis, PCA)空间中,计算各个自交系种子样本中心点之间的欧氏距离,作为对应的近红外光谱距离;使用仿生模式识别方法建立鉴别模型,用模型的鉴别正确率评价模型的性能。分析结果表明,自交系种子间遗传距离与近红外光谱距离相关性为0.986 8,与模型鉴别正确率的相关性为0.911 0,相关性显著。说明近红外光谱可以反映出玉米自交系种子之间的遗传关系,遗传关系的远近影响品种鉴别模型的性能,遗传距离越小,近红外光谱距离越小,模型鉴别能力也越差。实际应用中有望利用近红外光谱技术分析玉米自交系的遗传关系,对遗传育种、品种识别、纯度分选等具有重要意义;且建立品种鉴别模型时,应充分考虑遗传关系较近的玉米自交系对模型性能的影响。     

近红外光谱分析技术

介绍了近红外光谱分析技术的工作原理,阐述了其数学模型的建立及分析过程,总结了现有常用的化学计量学方法及各自的优点,最后简单的概括了近红外光谱分析技术的应用,尤其是在制药方面的应用.     

基于不同波段对成品汽油的模式识别分析

为了实现对输油管道上顺序输送不同牌号汽油(90#,93#,97#)时汽油间界面的区分,根据近红外光谱分析的基本原理,采用主成分分析-马氏距离(PCA-MD)模式识别方法,分析了700—1100nm波段和1100—1700nm波段3种不同牌号成品汽油的近红外光谱,并根据分析结果对汽油进行了分类。结果表明,使用1100—1700nm波段的汽油光谱分类结果较好,该方法可进一步鉴别汽油的质量。     

近红外光电探测器的发展与应用

近红外光电探测器在军事和国民经济中应用广泛,如航空航天、光通信、工业控制、近红外成像等领域。文章首先讲述了近红外光电探测器的发展历史、工作原理和基本应用情况。通过比较各类光电探测器的性能参数,可以看出基于纳米材料的近红外光电探测器具有很高的响应度、探测率和响应速度。然后,文章将着重介绍近红外光电探测器在光纤通信、无人驾驶、模式识别和光电耦合等领域的发展情况及相关原理。最后,文章对近红外光电探测器的发展前景进行了展望。未来近红外光电探测器将全面应用于各大领域,但是高端的材料生长技术、高效的光电转化方法以及大规模光电器件集成工艺等方面的不足依旧是限制纳米光电探测器发展的主要因素。     

近红外漫反射光谱法快速无损鉴别阿胶真伪

采用近红外光谱漫反射光谱技术和模式识别技术快速鉴别阿胶真伪.收集来源不同的阿胶(真品8个,伪品6个),采集其近红外漫反射光谱,使用多重散射校正和小波变换对光谱进行预处理后,分别应用相似度匹配和马氏距离方法建立质量鉴别模型.相似度法使用真品谱图作为标准谱图,用样品谱图与标准谱图的相似度值来鉴别阿胶质量;对阿胶样品进行重复扫描得到28张谱图,随机分为3组后应用马氏距离法建立交叉验证鉴别模型.两种模式识别方法均能准确无误的鉴别阿胶真伪,表明近红外光谱和模式识别技术结合可快速、准确、客观地进行阿胶质量鉴别,可推广到其他中成药的质量鉴别.     

近红外光谱技术检测植物木质素纤维素研究进展

近红外光谱技术可用来检测植物木质素、纤维素及半纤维素含量,与传统的湿化学方法相比具有快速、操作简单、准确、无损等优点,是一种新型的测定方法,近年来在检测木本植物及草本植物木质纤维素组成成分中被广泛应用。综述了国内外利用近红外光谱技术快速检测木本植物(用作造纸原料的木材、竹材以及潜在的可用作生物质能源的木材)及草本植物(饲草及草类能源植物)木质素、纤维素、半纤维素含量的研究进展,并从样品前处理、光谱预处理及波长选取方法、化学计量学方法三个方面对利用近红外光谱技术快速检测植物木质素、纤维素方法研究上的进展进行了总结,并结合国内木材、牧草及能源草行业发展现状提出了四点展望: 建立适用性更强的模型;建立全面的草产品品质指标近红外光谱数据库;建立能源植物能用品质指标相关模型并对建模方法进行进一步的探索和完善;推动应用近红外光谱技术检测植物木质纤维素的方法从实验阶段走向实际应用。随着对近红外光谱检测植物木质纤维素方法的不断成熟和完善,它必将对造纸、饲草及能源草行业的发展产生巨大的推动作用。     

近红外光谱技术鉴别海面溢油

为快速了解和掌握海面溢油的种类,以便采取应急措施,提出了近红外光谱技术结合模式识别鉴别海面溢油的方法。自行配制了56个汽油、柴油、润滑油的模拟海水样品,用有机溶剂萃取出海水中的溢油后记录其近红外光谱,将原始光谱进行多元散射校正(MSC)和Norris一阶导数平滑预处理后,在主成分分析(PCA)提取不同种类溢油样品特征的基础上引入马氏距离建立溢油样品的识别模型。研究了光谱预处理对溢油鉴别的影响;探讨了马氏距离阈值的确定。结果表明,主成分分析可将原始数据压缩而马氏距离判别可给出离群点的阈值,本文建立的校正模型能正确判别浓度在0.4 μL·mL-1以上的溢油类别,为近红外光谱结合化学计量学方法建立校正模型进行海面实际溢油样品的分类提供了思路。     

基于ATR-FTIR和PAC微损快速鉴别颜料层中的蛋白质粘合剂

相较于气相色谱-质谱(GC-MS)和高效液相色谱(HPLC),衰减全反射傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)能实现绘画颜料中蛋白质种类的“不分离即分析”,从而简化分析步骤和减小文物样品的消耗。这项研究验证了ATR-FTIR用于颜料中蛋白质种类鉴别的可行性。以石青和白垩为矿物颜料,牛奶、明胶和鸡蛋为蛋白质粘合剂制备了新鲜样品和经紫外光老化的模拟文物样品,运用二阶导数光谱和主成分分析建立了模式识别模型。结果表明模拟文物样品中蛋白质的种类能通过新鲜样品建立的模型进行识别。因此,ATR-FTIR在文化遗产领域中蛋白质种类的微损和快速鉴别具有巨大的潜力。     

可见/近红外光谱图像在作物病害检测中的应用

农作物病害严重影响了我国正常的农业生产,现代农业迫切需要快速、准确、高效的作物病害诊断方法。首先简单介绍了常用病害检测技术,如：聚合酶链式反应技术、人工感官判定技术、统计学方法等,这些方法或是比较费时、或是只能用于产生明显病斑后的病害诊断,而光谱技术在植物病害的快速检测方面有一定的潜力,目前已有大量的研究成果。主要围绕可见/近红外光谱图像在病害检测的应用展开分析和讨论,讨论了该技术所涉及的仪器,并从细胞、植物组织、冠层及更大尺度层面分析了该技术在病害检测中的现况。目前大部分与植物病害有关的可见/近红外光谱研究都以植物叶片为对象,而在更小尺度（细胞至显微尺度）和更大尺度（冠层至航空/航天遥感方面）上的研究较少,特别是单细胞级别的病害研究,只在动物细胞领域展开,而且以荧光、拉曼、红外光谱为主。可见/近红外在以植物叶片为主要研究对象的器官尺度上有大量的成功应用,目前的研究已涉及了大部分的常见作物及其主要病害,包括真菌性、细菌性等各种病原引起的病害的检测。植物叶片尺度的研究主要从以下三个方面展开：(1）基于计算机图像处理和模式识别的病害信息自动快速判断;(2）基于化学计量学方法的高光谱或高光谱图像病害程度模型;(3）建立与作物病害有关的叶片某些理化参数的光谱模型,从而量化病害的程度。在植物叶片这一尺度相关研究的主要问题是：研究过于碎片化,往往只研究了某一种或少数几种病害,所建的模型只能用于特定实验条件,无法直接自动判断任意田间样本的染病种类与程度。在近地冠层尺度,植株的三维形态对光谱模型有较大的干扰,有文献表明以植株近地冠层2D图像作为病害检测数据,偏差较大,所建模型不稳定,基于卫星影像的病害模型较少。还讨论了常用光谱及光谱图像建模与分类方法。目前可见/近红外光谱在农作物病害方面有一定的应用潜力,但存在研究内容的不平衡、研究系统性不够、各学科合作研究不够深入等几大问题。最后提出可见/近红外光谱在病害检测领域中应更注重多学科的深入合作,并急需相关的仪器设备、方法模型方面的突破。     

基于便携式近红外光谱仪的重金属离子定量分析研究

近红外光谱分析技术凭借分析速度快、样品预处理简单等特点,被广泛用于农业、医药、环境、石油化工等领域。为实现高效率的现场检测,便携式的近红外光谱仪越来越备受关注。由于近红外光谱分析技术能够对多组分同时进行测定,因此在该研究中使用便携式近红外光谱仪探索同时对稀溶液中多种重金属离子定量分析的可行性。使用胺基改性聚合淀粉富集水中的镍离子和铜离子,然后使用便携式近红外光谱仪直接采集胺基改性聚合淀粉的近红外漫反射光谱,再借助光谱预处理方法和偏最小二乘回归法建立模型,最后通过交叉验证和外部验证证明所建立模型的稳定性。结果表明,在其他干扰离子存在下,氨基改性聚合淀粉仍能分别以99.5%和99.8%高效率地富集稀溶液中的镍离子和铜离子。便携式光谱仪采集的近红外漫反射光谱分别经连续小波变换和多元散射校正结合卷积求导光谱预处理之后,使用偏最小二乘回归能够得到相关系数分别为0.981 9和0.965 4的稳健模型,实现了对稀溶液中镍离子和铜离子的同时测定,并且检测到的镍离子和铜离子的最低浓度均为3.0 mg·L-1。该方法不仅提高了近红外光谱分析技术的检测灵敏度,同时也表明了便携式近红外光谱仪对多种重金属离子同时定量分析的可行性,是一种拓宽近红外光谱分析技术的有益探索。     

近红外光谱技术在鱼糜等级评定中的应用研究

利用近红外光谱技术,对冷冻和解冻状态的不同等级白姑鱼糜进行等级评定。采用一阶导数法和标准正态变量变换法进行光谱预处理,再对预处理后的数据进行主成分分析,以主成分分析-马氏距离模式识别方法建立不同等级白姑鱼糜的等级评定模型,并对7项理化指标(水分、蛋白质、粗脂肪、盐溶性蛋白、凝胶强度、持水率和白度值)进行了测定。结果表明,主成分分析可以将三个等级白姑鱼糜较好地区分开;冷冻状态白姑鱼糜建立的等级评定模型效果优于解冻状态白姑鱼糜,前者的综合预测正确率为96.3%,后者的综合预测正确率为83.3%;三个等级白姑鱼糜的理化指标存在一定的差异。研究表明,近红外光谱技术可以快速无损评定白姑鱼糜等级。     

近红外光谱分析技术在茶叶鉴别中的应用研究

茶叶快速准确鉴别方法研究是当前茶叶行业亟待解决的一个重要课题。该研究采用近红外光谱结合主成分-马氏距离模式识别方法鉴别了龙井、碧螺春、毛峰和铁观音4种中国名茶。研究结果表明,在6 500～5 300 cm-1波数范围内的光谱,通过MSC预处理方法,用8个主成分建立的模型最好,模型对校正集样本和预测集样本的鉴别率分别达到98.75%和95%。该研究为快速准确鉴别茶叶提供了一种新思路。     

近红外光谱定量校正模型适用性研究

近红外光谱作为一种依靠模型进行分析的技术,对测定的样品进行模型适用性判断是得到可靠分析结果的前提。对于通过校正集样本近红外光谱测量和标准方法测定的基础数据依靠因子分析技术建立的多元校正模型,提出将因子分析与Mahalanobis距离相结合判断定量模型适用性的方法,以近红外光谱测定柴油十六烷值为例,对影响模型适用性判断的一些因素进行了讨论。