基于近红外光谱和支持向量机的子宫内膜癌早期诊断研究

近红外光谱结合化学计量学方法对癌症的辅助诊断已有了文献报道.该文测定了77例不同生理阶段的子官内膜组织病理切片的近红外光谱,对其分别进行多元散射校正(MSC)、正交信号校正(OSC)以及二者联用的预处理方法,采用拉丁配分法选择3/4样本作为训练集,1/4样本作测试集,建立支持向量机(SVM)模型进行分类,并与基于同样预...     

基于可见/近红外光谱技术的林地土壤氮含量测定

提出一种利用可见/近红外光谱技术进行杉木林土壤全氮测定的方法.利用不同方法实现了土壤光谱的预处理,并以偏最小二乘回归算法(PLS)建立土壤氮含量估测模型对其进行比较分析,发现小波除噪结合多远散射校正能最有效地消除原始光谱的噪声与背景信息,此时PLS模型校正集与预测集R2分别为0.891与0.885.为优化模型,对预处理后的光谱数据采用主成分分析法(PCA)降维,以最小二乘支撑向量机回归算法(LS-SVR)建立了土壤氮含量估测模型,其校正集与预测集R2分别提高至0.921与0.917,具有比PLS算法更高的精度.结果表明:以可见/近红外光谱技术进行林地土壤氮含量快速监测是可行的,其中小波去噪结合多元散射校正系光谱预处理的优选方法,而LS-SVR则是建模的优选方法.     

基于SVM算法的近红外光谱技术在鱼糜水分和蛋白质检测中的应用

采用支持向量机(support vector machine,SVM)建立了鱼糜样品中水分和蛋白质含量的近红外光谱校正模型,并采用独立样本集进行了预测。光谱数据经间隔两点一阶导数(DB1G2)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)相结合的方法预处理后,用偏最小二乘(PLS)降维处理,取前15个投影变量为自变量。获得水分模型的校正相关系数R_c、预测相关系数R_v、定标标准差SEE、预测标准差SEP; 蛋白质模型的校正相关系数R_c、预测相关系数R_v、定标标准差SEE、预测标准差SEP,有较好的预测准确性。基于SVM算法的近红外光谱技术可用于鱼糜水分和蛋白质含量的快速检测。     

基于IPLS-XGBoost算法的可见-近红外光谱鸡蛋新鲜度高效准确检测技术研究

针对传统光谱法检测鸡蛋新鲜度存在的效率低、准确率不够高等问题，提出采用可见-近红外光谱结合极度提升树(XGBoost)等算法对鸡蛋新鲜度分类进行研究，以期在保证足够高准确度的同时大幅提高检测效率。将不同储存条件下的鸡蛋作为样本，并分别划分为训练集和测试集，采用训练集的综合评价指标(F-measure)和准确率(Accuracy)评估分类模型的性能。具体地，首先利用可见-近红外光谱系统采集鸡蛋的反射光谱，将所得的光谱数据经过不同预处理后再结合随机森林(random forest, RF)、偏最小二乘(partial least squares, PLS)、支持向量机(support vector machine, SVM)、多层感知机(muhi-layer perception, MLP)以及XGBoost等分类算法构建鸡蛋新鲜度分类评估模型，并对比各模型性能指标。分析结果发现，经Savitzky-Golay一阶导(Savitzky Golay first-order derivative, SG-1^st-Der)预处理后的RF、 SVM、 XGBoost模型和经标...     

牛奶中三聚氰胺的可见/近红外光谱快速判别分析方法的研究

为探讨基于可见一近红外光谱技术快速检测牛奶中是否含有三聚氰胺的可行性.文章通过往液态奶中添加不同含量的三聚氰胺,共制备样本160个.利用Handheld Field Spec光谱仪获取样本光谱,其后采用不同的预处理方法对光谱数据进行预处理,然后分别建立数学模型,比较模型的好坏,得到采用移动平均平滑作为数据的预处理方法较好.从160个样本中随机的取出120个样本建模,剩下的40个样本作为独立的验证集.采用偏最小二乘回归法(PLS)和最小二乘支持向苗机法(LS-SVM)方法分别建立判别分析模型,利用独立的验证集对判别模型进行了预测验证.预测结果的预测相关系数(R2)分别为0.917 4(PLS)和0.910 9(LS-SVM),预测标准误差(RMSEP)分别为0.030 4(PLS)和0.046 7(LS-SVM).研究结果表明近红外反射光谱可以作为一种快速检测牛奶中三聚氰胺的方法.     

应用近红外光谱技术实现转双价基因(Cry1Ab/Cry2Aj-G10evo)玉米的快速识别

转基因技术在过去的几十年里快速发展, 然而此项技术对生态环境、伦理道德等可能带来的影响尚存争议,因此针对农作物的转基因成分检测和鉴别的相关技术研究十分重要。本研究以转双价基因(cry1Ab/cry2Aj-G10evo)玉米籽粒和玉米面粉为研究对象,采用近红外光谱仪采集900～1 700 nm波段范围的光谱,结合 Savitzky-Golay(SG)平滑算法对提取出的光谱数据进行去除噪声处理。基于全波段光谱和PCA主成分分别建立了偏最小二乘判别分析(PLS)和支持向量机判别模型(SVM)。试验结果表明,在转基因玉米籽粒全谱的判别分析模型中,SVM判别模型效果要优于PLS判别模型,SVM模型识别正确率达到90%以上,PLS的模型识别率只有85%左右。以PCA降维后建立的模型中,SVM模型也取得了最优的效果,建模集和预测集识别正确率达到100%。虽然转基因玉米在研磨加工后外源蛋白和DNA有所下降,但是转基因玉米粉末基于全波段光谱建立的SVM模型的建模集正确率仍有90.625%。结果表明应用近红外光谱技术集合化学计量学方法对转基因玉米的鉴别是可行的,为转基因玉米乃至其他转基因农产品的鉴别提供了技术支持,具有重要的理论意义和应用价值。     

应用可见/近红外光谱技术快速检测果珍中二氧化钛的含量

为了实现快速检测果珍中的二氧化钛含量,提出了应用近红外光谱技术结合化学计量学的快速检测方法。研究采用了320份果珍样本进行光谱特性的检测,其中200个样本用来建模,120个样本进行预测。首先比较了标准正态变量校正(SNV)、变量标准化(Normalize)、多元散射校正(MSC)等6种不同的数据预处理方法对偏最小二乘法(PLS)建模预测效果的影响。然后将PLS模型与应用主成分(PC)建立的主成分-神经网络校正(PC-ANN)模型进行比较。结果表明,MSC预处理的效果最好,PLS模型的最佳主成分数为7,预测值与标准值的相关系数R2达0.900 8,预测标准误差RMSEP为0.05。PC-ANN模型预测值与标准值的R2为0.868 4,RMSEP为0.04。说明PLS模型比PC-ANN模型的预测效果好。同时本研究也说明能够应用可见/近红外技术对二氧化钛进行快速定量测定。     

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。     

基于近红外光谱和化学计量学的党参定性模型的建立

采用近红外光谱结合化学计量学,对来源于不同产地的81个党参样本进行快速、无损的定性研究.将党参样本粉碎后,采用光纤漫反射采集近红外光谱,并结合随机森林建立党参的定性模型,同时对比分析了不同光谱预处理方法(未处理、变量标准化十一阶导数、偏移校正十一阶导数)对鉴别结果的影响.结果显示,样本可按产地区分开;光谱经偏移校正十一阶导数处理后,训练集准确率达100％,测试集准确率为94％.研究表明,近红外光谱结合随机森林原理简单,易操作,准确率高,为作为快速鉴别党参的参考方法.     

可见光/近红外光谱技术快速测定橙汁柠檬酸含量

为了快速无损测定橙汁的柠檬酸含量,提出了一种用可见光/近红外光谱技术进行检测的新方法。选用高效液相色谱法作为光谱柠檬酸测定的标定方法。采用平滑点数为5的移动平滑法对原始光谱进行预处理消除噪声。由于采集的光谱数据量非常大,为了减少建模时间,建模之前采用小波变换对经过预处理的大量光谱数据进行降维压缩,并在Matlab7.01中通过自编程序实现此变换。利用光谱专用分析软件Unscrambler 9.5,对压缩后的新变量进行分析,建立偏最小二乘(PLS)校正模型。考虑到不同小波基及分解尺度对数据压缩的影响,采用预测平方和PRESS值最小的评价标准,选择最佳的小波基Db4及分解尺度5。用于本实验的样本总数为40,其中30个样本进行建模,10个用于预测。用校正集相关系数(r)和标准偏差(SEC)作为校正模型的评价指标,预测结果采用预测相关系数(r)和预测标准偏差(SEP)来评定。文章将基于小波变换的PLS模型与直接建立的PLS模型进行了比较,偏最小二乘法结合小波变换的模型预测相关系数为r=0.901, 预测标准偏差SEP=0.937;而由PLS建立的模型其预测相关系数r=0.849,预测标准偏差SEP=1.662。由此可见,由偏最小二乘法结合小波变换所得模型效果优于单独使用偏最小二乘法的结果。