基于区间组合移动窗口法筛选近红外光谱信息

近红外光谱信息的筛选方法是近红外光谱技术简化模型和提高预测精度的重要手段,为选择近红外光谱分析中最优的建模光谱波段,提出区间组合移动窗口偏最小二乘法(SCMWPLS)。该方法通过大小连续变化的移动窗口和交叉有效性筛选出连续的建模区间。以葡萄糖溶液的近红外光谱为测试对象,分别采用所提方法以及传统的间隔偏最小二乘法(IPLS)和窗口移动偏最小二乘法(MWPLS)建立近红外光谱预测模型。所提方法与传统的间隔偏最小二乘法和窗口移动偏最小二乘法模型相比,预测均方根误差分别降低了44%和25%。     

脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模型优化研究

目的是优化脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模型,提高检测精度.在700.28～933.79 nm光谱范围内,根据建模集样品在不同波长处的变异系数,选择基准波长点,计算样品的反射比光谱.吸光度和反射比光谱,经不同光谱预处理后,分别采用偏最小二乘法(PLS)和最小二乘支持向量回归法(LSSVR),建立脐橙糖度近红外光谱在线检...     

用遗传算法快速提取近红外光谱特征区域和特征波长

提出了一种遗传区间偏最小二乘法(GA-iPLS),并用该方法快速提取苹果糖度近红外光谱的特征区域,在此基础上采用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)提取苹果糖度近红外光谱的特征波长,进行苹果糖度预测。结果表明,整个光谱等分为40个子区间,遗传区间偏最小二乘法能快速寻找出5个特征子区间(第4,6,8,11,18号);在5个特征子区间的基础上用遗传偏最小二乘法继续优化,从中提取44个特征波长。建立在5个特征子区间和44个特征波长上的偏最小二乘法模型精度均优于全光谱偏最小二乘法模型,对预测集的预测相关系数提高了近10%;且模型得到了很大的简化,用于建模的主因子数减少了7个。这些结果表明,用这两种方法不但可以建立简洁、数据运算量少的模型,还可以快速地提取近红外光谱的特征区域和特征波长。     

近红外光谱法分析油页岩含油率中波长选择方法的研究

波长选择是光谱建模分析的重要步骤。研究了近红外光谱法分析油页岩含油率过程中的波长选择方法,用以剔除光谱数据中的冗余信息和干扰信息,提高分析模型的建模效率和预测能力。分别采用相关系数法(CC)、移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)和无信息变量消除法（UVE）对油页岩近红外漫反射光谱数据的波长区间进行了选择,研究了不同阈值、窗口宽度和噪声矩阵对上述方法的影响,建立了所选择波长处的反射率数据和样品含油率标准值间的偏最小二乘（PLS）分析模型,比较了上述方法的选择效果。结果表明：与使用全谱数据建模相比,采用上述方法筛选过的光谱数据均能提高模型的建模效率和预测能力,其中经UVE法筛选后的光谱数据仅占全谱数据总数的22.8%,模型的RMSECV却降低了9.3%,RMSEP降低了4.5%。     

全血胆固醇、甘油三酯近红外光谱分析与模型优化

为验证近红外光谱测量全血中胆固醇和甘油三酯的可行性,采用近红外透射光谱结合化学计量学方法建立胆固醇和甘油三酯定量分析模型。获取全血在近红外全波段800～2500nm范围的透射光谱后,通过采用间隔偏最小二乘法(iPLS)进行特征波段的选择实现对分析模型的优化。经优化后的胆固醇、甘油三酯分析模型的特征吸收波段分别为1650～1730nm和2260～2340nm,预测相关系数分别为0.79和0.865,预测均方根误差分别为0.5mol/kL和0.28mol/kL。研究结果表明近红外光谱技术可用于测量全血胆固醇、甘油三酯的含量,运用间隔偏最小二乘法可确定特征吸收波段和优化分析模型。     

基于可见-近红外光谱变量选择的荒漠土壤全磷含量估测研究

以新疆艾比湖湿地保护区采集的300个荒漠土壤样品为研究对象,利用ASD Field Spec○R 3 HR光谱仪获取的土壤可见-近红外光谱数据以及化学分析获取的土壤全磷数据为数据源,将原始光谱数据经过卷积平滑、标准正态变量变换以及一阶微分预处理后,采用蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法提取荒漠土壤全磷含量特征波长,构建土壤全磷含量偏最小二乘回归预测模型;并与全谱偏最小二乘、蚁群-区间偏最小二乘、遗传-偏最小二乘模型进行比较。结果表明：经蚁群-区间偏最小二乘法筛选后,荒漠土壤全磷特征波段为500~700,1 101~1 300,1 501~1 700,1 901~2 100 nm;进一步采用遗传-区间偏最小二乘法进行变量选择,得到共线性最小的13个有效波长,分别为：1 621,546,1 259,573,1 572,1 527,564,1 186,1 988,1 541,2 024,1 118和1 191 nm。建模方法比较显示,采用蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法选择的特征变量,建立的模型精度最高,其次是遗传算法、蚁群算法和全光谱。蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法建立的土壤全磷含量的模型,效验证均方根误差RMSECV以及预测集均方根误差RMSEP分别为0.122和0.108 mg·g-1,效验证相关系数R_c以及预测集的相关系数R_p分别为0.535 7,0.555 9。因此,经过卷积平滑、标准正态变量变换以及一阶微分预处理,并利用蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法建立的模型不仅简单,而且具有较高的预测精度和较好的稳健性,可以估算荒漠土壤全磷含量。     

基于近红外光谱和偏最小二乘法的慈竹纤维素结晶度预测研究

将近红外光谱技术和化学计量学相结合分析慈竹纤维素结晶度。通过区间偏最小二乘法(iPLS)、联合区间偏最小二乘法(siPLS)和反向区间偏最小二乘法(biPLS)优化建模区域,建立经多元散射校正后光谱的结晶度分析模型,并与全光谱范围350～2 500nm建立的偏最小二乘(PLS)模型进行比较。结果表明,三种改进偏最小二乘法建立的结晶度模型预测效果均优于PLS模型,并且当采用联合区间偏最小二乘法将全光谱进行30个子区间划分,选择三个子区间[8 12 19]组合时,建立的siPLS模型预测效果最好,相关系数(r)达到0.88,预测标准差(RMSEP)为0.0117。因此,采用联合区间偏最小二乘法可以有效选择建模光谱区域,提高模型预测能力,实现慈竹纤维素结晶度的快速预测。     

南疆沙尘区骏枣叶片水分含量检测的近红外光谱预处理方法对比

南疆地区沙尘多、灰尘大,枣树叶片表面经常覆盖一定程度的粗颗粒度沙尘,为了有效去除沙尘、灰尘在枣树叶片水分光谱测量过程中产生的散射噪声和基线漂移,研究一种适用于风沙较大地区的枣树叶片水分含量的快速检测方法,以不同灌溉梯度下的枣树叶片为研究对象,通过近红外光谱仪获取120个叶片样本的1 000～1 800 nm的光谱数据,并同步测量叶片水分含量,采用归一化、移动窗口平滑、SavitZky-Golay（SG）卷积平滑、SG求导、标准正态变量校正(SNV)和多元散射校正(MSC)等方法对原始光谱进行预处理,分析对比不同方法对散射噪声的处理能力,采用偏最小二乘回归分析方法筛选了敏感波段和建立预测模型。实验结果表明,枣树叶片水分含量强吸收峰为1 443 nm,波谷为1 661 nm;归一化光谱并未消除1 000～1 400 nm波段的散射噪声;移动窗口平滑和SG卷积平滑并未改进光谱曲线,散射噪声仍然存在;SG导数光谱的光谱特征峰和特征谷明显左移,光谱曲线不够平滑,噪声明显;SNV和MSC方法具有较好的散射噪声消除能力。偏最小回归分析方法筛选特征波长的结果表明（设置筛选波长数量为5）,基于原始光谱未筛选到1 443 nm的强波峰和1 661 nm的波谷附近的波段;基于归一化光谱在1 450 nm波峰附近筛选的波长有一定的偏差,在1 661 nm波谷附近的筛选的波长明显高于1 700 nm;基于移动窗口和SG卷积平滑光谱在1 443 nm具有一定的筛选能力,但并未筛选到1 661 nm附近的波长;导数光谱并未筛选到1 443和1 661 nm波段;SNV和MSC在波峰和波谷位置附近均筛选了敏感的光谱波段,其中MSC略优于SNV方法恰好在波峰和波谷位置,共筛选了1 002, 1 383, 1 411, 1 443和1 661 nm五个特征波段,也证明了MSC方法散射噪声和基线漂移处理能力最优,提高了敏感波长的筛选能力。偏最小二乘回归模型结果表明,不同预处理方法的RMSE值均较低,SNV和MSC方法改进了模型的预测结果,R2高于0.7,其中基于MSC方法的模型具有最高的R2和最低的RMSEP和RMSEPCV,R2=0.750 4,RMSEP=0.034 3,RMSECV=0.021 5,预测结果较优。证明MSC方法对沙尘和颗粒度引入的散射噪声具有较好的去除能力,可改进波长的筛选、提高预测模型精度,为南疆沙尘区的枣树叶片水分含量的无损检测提供了有效方法。     

近红外光谱技术结合RCA和SPA方法检测土壤总氮研究

基于近红外光谱技术结合连续投影算法和回归系数分析对检测土壤总氮含量进行研究。采集农田土壤样本近红外光谱数据,土壤样本数量共394个。由于原始光谱数据量大,在500～2 500 nm光谱波长范围基础上,为简化模型,在原始光谱基础上采用连续投影算法和回归系数分析提取特征变量,以两种变量选择方法提取的特征变量作为输入,分别采用偏最小二乘回归(PLS)、 多元线性回归(MLR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建模方法建立总氮预测模型,共建立了9个预测模型,最优预测集的决定系数为0.81,剩余预测偏差RPD为2.26。研究表明,基于连续投影算法和回归系数分析选择的特征波长可以应用于近红外光谱检测土壤总氮含量,同时可以大大简化模型,适合开发便携式土壤养分检测仪。     

南疆沙尘区骏枣叶片水分含量检测的近红外光谱预处理方法对比（英文）

南疆地区沙尘多、灰尘大,枣树叶片表面经常覆盖一定程度的粗颗粒度沙尘,为了有效去除沙尘、灰尘在枣树叶片水分光谱测量过程中产生的散射噪声和基线漂移,研究一种适用于风沙较大地区的枣树叶片水分含量的快速检测方法,以不同灌溉梯度下的枣树叶片为研究对象,通过近红外光谱仪获取120个叶片样本的1 000～1 800 nm的光谱数据,并同步测量叶片水分含量,采用归一化、移动窗口平滑、 SavitZky-Golay(SG)卷积平滑、 SG求导、标准正态变量校正(SNV)和多元散射校正(MSC)等方法对原始光谱进行预处理,分析对比不同方法对散射噪声的处理能力,采用偏最小二乘回归分析方法筛选了敏感波段和建立预测模型。实验结果表明,枣树叶片水分含量强吸收峰为1 443 nm,波谷为1 661 nm;归一化光谱并未消除1 000～1 400 nm波段的散射噪声;移动窗口平滑和SG卷积平滑并未改进光谱曲线,散射噪声仍然存在; SG导数光谱的光谱特征峰和特征谷明显左移,光谱曲线不够平滑,噪声明显; SNV和MSC方法具有较好的散射噪声消除能力。偏最小回归分析方法筛选特征波长的结果表明(设置筛选波长数量为5),基于原始光谱未筛选到1 443 nm的强波峰和1 661 nm的波谷附近的波段;基于归一化光谱在1 450 nm波峰附近筛选的波长有一定的偏差,在1 661 nm波谷附近的筛选的波长明显高于1 700 nm;基于移动窗口和SG卷积平滑光谱在1 443 nm具有一定的筛选能力,但并未筛选到1 661 nm附近的波长;导数光谱并未筛选到1 443和1 661 nm波段; SNV和MSC在波峰和波谷位置附近均筛选了敏感的光谱波段,其中MSC略优于SNV方法恰好在波峰和波谷位置,共筛选了1 002, 1 383, 1 411, 1 443和1 661 nm五个特征波段,也证明了MSC方法散射噪声和基线漂移处理能力最优,提高了敏感波长的筛选能力。偏最小二乘回归模型结果表明,不同预处理方法的RMSE值均较低, SNV和MSC方法改进了模型的预测结果,R~2高于0.7,其中基于MSC方法的模型具有最高的R~2和最低的RMSEP和RMSEPCV,R~2=0.750 4, RMSEP=0.034 3, RMSECV=0.021 5,预测结果较优。证明MSC方法对沙尘和颗粒度引入的散射噪声具有较好的去除能力,可改进波长的筛选、提高预测模型精度,为南疆沙尘区的枣树叶片水分含量的无损检测提供了有效方法。     

近红外光谱法测定蜂蜜中主要成分的可行性研究

以153个单植物源和混合植物源蜂蜜样品为研究对象,使用３种近红外光谱仪(FT型、CCD型、PDA型)采集蜂蜜的透反射和透射光谱,并应用近红外定量分析技术进行蜂蜜中主要成分(水分含量、果糖含量、葡萄糖含量)的检测研究。用偏最小二乘回归(partial least square repression, PLSR)方法分别建立了蜂蜜水分含量、果糖含量、葡萄糖含量的近红外定量分析模型。结果表明,水分含量、果糖含量、葡萄糖含量的相关系数(r)分别达到0.978 5, 0.931 1和0.890 7,预测误差均方根(RMSEP)分别为0.410 8(%), 1.914 4(%)和2.531 9(%)。研究表明基于近红外光谱的蜂蜜主要成分快速无损检测准确度高,具有很高的实用价值。     

LIBS分析模型对铝合金定量分析精度的影响

为了提高铝合金定量分析的精度,将激光诱导击穿光谱技术与多变量线性回归、中值高斯核支持向量机回归及标准化偏最小二乘回归等方法相结合,建立铝合金中 Cu元素定量分析模型。对采集的LIBS光谱进行三阶极小值去背景和小波阈值降噪处理,从而提高LIBS光谱的信背比。将处理后数据筛选最佳训练集、预测集并用多变量线性回归、中值高斯核支持向量机回归法和标准化偏最小二乘拟合回归等建立定标模型。选用 Cu Ⅰ 324.80 nm,Cu Ⅰ 327.43 nm两条特征谱线以及323～329 nm范围内的LIBS光谱数据进行定量分析,对比分析三种LIBS定量分析模型的拟合系数(R2)、定标均方根误差(RMSEC)、预测均方根误差(RMSEP)和平均相对误差(ARE)等。结果表明,相对于多变量线性回归和中值高斯核支持向量机回归法两种LIBS定量分析模型,对于铝合金中的Cu元素定量分析,标准化PLSR模型的精度和准确度都有明显的提高,并且LIBS定标曲线的R2,RMSEC,RMSEP和ARE分别为0.997,0.014 Wt%,0.129 Wt%和3.053%。研究结果表明在提高定标模型精确度与泛化性方面,标准化PLSR方法更具有优势,能够有效地减小参数波动和自吸收效应对铝合金定量分析的影响。     

基于选择性模型组合的三维荧光光谱水质分析方法

为提高三维荧光光谱水质分析的精度,提出一种选择性模型组合方法,采用相关系数法对三维荧光光谱激发波长进行选择,并将被选中的激发波长下的荧光发射光谱水质分析子模型采用岭回归法进行模型组合,得到对水质指标的组合模型。以一组总有机碳(TOC)范围在3.41～125.35 mg·L-1,化学需氧量(COD)范围在22.80～330.60 mg·L-1的32个地表水和城市生活污水水样做为研究对象,对其三维荧光光谱220～400 nm范围内的10个激发波长采用上述方法进行选择,分别针对TOC和COD指标筛选出260,280,400 nm和220,280,400 nm各3个激发波长。采用部分最小二乘方法建立上述激发波长下荧光发射光谱水质分析子模型,根据岭回归法计算各子模型的组合系数,分别得到对TOC和COD指标的组合模型。实验结果表明：采用该方法得到的组合模型对TOC和COD两种指标的预测误差均方根(RMSEP)相比精度最高的单一荧光发射光谱子模型分别减小了15.4%和17.5%,相比未经模型选择的组合模型分别减小了6.1%和10.9%。     

用于微型光谱仪的硅基多级微反射镜设计与制作研究

提出了一种基于微光机电系统技术实现的空间调制方式的微型傅里叶变换光谱仪,介绍了其分光干涉系统结构及工作原理.对其核心部件多级微反射镜的制作方法进行了研究,采用硅在KOH溶液中的各向异性腐蚀方法制作多级微反射镜,硅腐蚀后形成的(111)反射面的表面粗糙度均方根小于10nm.     

石油烃污染紫色土的可见-近红外光谱特征及其含量估算研究

高光谱遥感技术是一种有效的监测石油类污染手段,目前主要应用于海上溢油方面,而关于土壤石油烃污染的研究较少。针对土壤石油烃污染研究不足的现状,选取柴油、汽油和机油三种石油烃,开展了石油烃污染紫色土的光谱特征实验研究,分析了紫色土在不同种类石油烃污染及不同污染浓度条件下的光谱特征,提取了含有不同种类石油烃的紫色土光谱吸收特征波段。在此基础上,经过7种光谱变换和相关性分析,筛选出与石油烃含量最敏感的光谱变量,分别采用单变量回归法和多元逐步线性回归法建立了估算模型,并对模型进行了验证。研究表明：含有柴油、机油和汽油的光谱在1 200,1 700和2 300 nm附近均出现了吸收特征,光谱吸收深度表现为：机油>汽油>柴油;多元逐步线性回归法优于单变量回归法,其建立的柴油、机油和汽油的估算模型决定系数均大于0.95,校正均方根误差小于0.47,验证均方根误差小于0.56,估算精度较高。     

基于最小二乘支持向量机的番茄汁糖酸度分析研究

近红外光谱应用于农产品内部品质无损检测的方法引起人们的广泛关注,在分析过程中建立一个稳定可靠的模型用于处理非线性数据集是十分重要的,也是有一定难度的。目前常用的偏最小二乘(PLS)、主成分回归(PCR)以及逐步多元线性回归(SMLR)等方法还不能解决这类问题。文章提出了将基于统计学原理的最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归方法用于番茄汁的近红外(NIR)光谱分析,预测番茄汁品质(糖度和有效酸度)。运用LS-SVM方法以67个番茄汁样本建模,采用高斯径向基函数(RBF)为核函数,对33个样本进行糖酸度预测,糖度的相关系数为0.990 25,均方根标准预测误差为0.0056° Brix;有效酸度的相关系数为0.967 5,均方根标准预测误差为0.024 5。结果表明,LS-SVM方法要优于PLS和PCR建模方法,是一种快速、准确的近红外光谱分析方法。     

温室黄瓜病虫害的叶绿素荧光光谱分析

基于叶绿素荧光光谱分析技术,从光谱形态角度出发确定了波长685 nm作为健康与病虫害叶片分析的第一特征点,采用简单波段自相关选择与主成分分析方法相结合实现对光谱的降维处理,并在保持光谱信息达到99.999%的前提下将主成分因子个数由10降为5。对比分析了偏最小二乘回归、BP神经网络和最小二乘支持向量机回归三种建模方法,以真实值与模型预测值的相关系数作为评价标准,最终确定最小二乘支持向量机为温室黄瓜病虫害叶绿素荧光光谱分析的一种较为适宜的建模方法。     

基于高光谱的水体BOD含量模拟估算

高光谱技术由于满足连续性与光谱可分性的要求,具有能够区别同一种地物不同类别的能力,且光谱数据获取速度快,操作简易,在监测水体分布状况、水体指标上具有突出成就。生化需氧量BOD是评价水污染的重要指标,现行常规的测量方法为五日培养法,这种方法消耗试剂、操作复杂、受干扰因素多、测定时间长、不能及时反映水质变化、无法及时有效地预警突发水污染事件,鉴于传统方法的缺点,探索基于高光谱技术的水体BOD含量的估算和反演对水质评定具有重要意义。以西安地区三处地表水为研究区,共计60处试验点,每处试验点重复测定10次光谱与BOD值,取平均值作为原始光谱,利用Person相关系数法筛选光谱与BOD值的敏感波段,并使用主成分分析与最小二乘法消除光谱指标的多重共线性,建立水质BOD指标的多元线性回归模型与偏最小二乘回归模型。研究结果如下：（1）BOD敏感波段大体分布于600～900 nm,共筛选出了35个显著相关的原始光谱指标,其中758 nm相关系数绝对值最高（0.418）;（2）经由主成分分析降维得出的Z₁和Z₂与BOD指标的多元线性回归模型精度较好（R2=0.565,RMSE=0.007）,且主成分分析中可以明显区分0～0.2与0.4～0.6 mol·L-1 BOD浓度;（3）光谱指标与BOD指标构建偏最小二乘回归模型的精度R2高达0.896,RMSEP=0.746 9（留一交叉法均方根误差）;jack.test检验发现628 nm对反演水体BOD含量的影响极其显著,889与893 nm波段对其影响较为显著;(4）根据模型拟合精度,筛选的最优的BOD反演模型为偏最小二乘回归模型,对偏最小二乘模型进行精度检验,精度较好（R2=0.81）。基于以上试验结果,提出了一种基于偏最小二乘法高光谱水质BOD参数的反演方法,为水质BOD参数动态检测提供了新方法。     

激光诱导击穿光谱定量分析锂矿石中锂元素

锂元素具有优良的物理和化学性能,因而在军事、电池、特种合金、受控热核反应等领域具有重要作用。现有的锂矿石分析主要是基于酸分解的原子吸收光谱、电感耦合等离子体质谱或原子发射光谱等离线方法。激光诱导击穿光谱(LIBS)是一种无需样品制备、适用于低原子序数元素(包括锂)的原子发射光谱方法。采用LIBS技术,实验采集了11种锂矿石成分分析标准物质的等离子体发射光谱,分别在610.35和670.78 nm附近观测到了Li的特征峰,但由于谱线的重叠,无法应用单变量线性回归进行建模。在全谱积分强度标准化基础上,分别使用偏最小二乘回归(PLSR)和基于主成份分析的支持向量回归(PCA+SVR)对锂矿石标准物质中的锂含量进行建模。校准模型的相关参数通过留一组交叉验证均方根误差(RMSECV)来确定。结果表明,相较于PCA+SVR校准模型,PLSR的决定系数(R2)更大,校准均方根误差(RMSEC)更小,但预测均方根误差(RMSEP)远大于RMSEC,存在过拟合现象。另一方面,PCA+SVR计算得到的RMSEP和平均相对误差(MRE)相对于PLSR更小,因此认为PCA+SVR模型拥有更好适应度。从而证明,LIBS技术可以实现锂矿石中Li含量的分析,有望应用于位于传送带上锂矿石的原位在线定量分析。     

猪肉pH值的可见近红外光谱在线检测研究

pH值是猪肉关键品质之一,实施在线检测对优化肉品加工工艺、保证产品质量、提高肉及肉制品的经济价值有重要意义。研究应用可见近红外光谱对新鲜猪肉pH值进行在线检测,实验时样品以0.25 m·s-1的速度运动,采集其可见近红外漫反射光谱(350～1 000 nm),进行反射距离校正后应用偏最小二乘回归法建立猪肉pH值在线检测模型。研究通过Kennard-stone算法划分样品校正集与预测集,对比了不同的光谱预处理方法(多元散射校正,微分等)对预测结果的影响,并对建模所用光谱变量进行优化。研究发现经过多元散射校正结合一阶微分预处理的模型效果最好,模型预测相关系数为0.905,预测均方根误差为0.051,经过优化的模型建模所用波长变量数减少一半,模型的预测相关系数提高到0.926,预测均方根误差下降至0.045。结果表明可见近红外光谱可用于新鲜猪肉pH值的在线检测。