应用导数荧光光谱和概率神经网络鉴别合成色素

实验测量了食品色素胭脂红、苋菜红、诱惑红和工业色素苏丹红Ⅳ溶液分别在波长为300,400,440和380 nm的光激发下产生的荧光光谱.对这4种红色素的各8个溶液样本选取60个发射波长值所对应的荧光强度作为网络特征参数,训练、建立概率神经网络.据此,对32个色素溶液样本进行种类识别.为解决原始荧光光谱重叠造成识别准确率不高的问题,应用导数荧光光谱,将二阶导数光谱数据作为网络特征参数,建立网络,进行识别,识别准确率达100%.由此,提出了应用二阶导数荧光光谱结合概率神经网络对合成色素方便、快捷、准确地进行种     

基于可见近红外光谱的糖类别快速鉴别研究

提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别糖类别的新方法.采用近红外光谱获取白砂糖、木糖醇、双歧糖和葡萄糖等四种糖类别的光谱反射特征曲线,采用偏最小二乘法进行模式特征分析,经过交互验证法判别,确定最佳主成分数为11.完成特征提取后,将11种主成分作为神经网络的输入变量,建立了3层BP神经网络.四个类别的糖样本数均为40,共计160个样本,将其分成训练集样本120个和预测集样本40个,对40个未知样本进行预测,准确率为100%.说明所提出的方法对于糖类别具有很好的分类和鉴别能力.     

喷墨打印系统多光谱特征化正向模型的建立

随着光谱技术的发展,打印系统的光谱特征化模型成为研究热点。基于光谱匹配的特征化模型通过直接预测设备基色的光谱反射比数据,可以有效的减少同色异谱现象的发生,为实现高保真印刷提供条件。主要基于Yule-Nielsen修正的Neugebauer光谱模型,开展了关于12色打印系统光谱特征化模型如何提高模型精度的研究。首先通过对颜色测量仪器及测量条件、喷墨打印机打印系统进行稳定性及精确度验证,为后续样本设计和测量提供可行性依据。然后,建立该研究设备适用的正向YNSN模型。依据CIELAB颜色空间中明度值L*均匀分布的原则,设计并输出了1 331个测试样本,抽取部分样本做训练样本,对所建立的光谱的特征化正向模型进行验证。结果表明,基于光谱的特征化模型预测精度较高,具有明显的优势。经验证,通过引入Yule-Nielsen修正参数n值,可进一步改善光谱预测精度。     

基于光谱技术鉴别机油品种的新方法

提出了一种用可见-近红外透射光谱技术快速鉴别机油品种的新方法,应用可见-近红外光谱仪测定三种机油的光谱曲线,然后用主成分分析法对不同品种的机油样本进行聚类分析,并获取机油可见-近红外光谱的特征信息,再结合多类判别分析技术建立机油占占种鉴别的模型.对经过预处理的光谱数据进行主成分分析.结果表明,以样本在第一主成分和第二主成分卜的得分做出的二维散点图,对不同种类机油具有很好的聚类,能定性区分不同种类机油;经过主成分分析得到的前8个主成分的累积可信度已达95.38%,说明这8个变量能够代表绝大部分原始光谱的信息.从180个样本中随机抽取150个样本用于建立多类判别分析品种鉴别模型,余下的30个样本用于验证.对未知的30个样本进行品种预测,准确率为100%.证明本方法具有明显的分类和鉴别作用,为不同品种的机油鉴别提供了一种新方法.     

应用近红外光谱技术快速检测果醋糖度

为了对果醋糖度值进行快速准确检测,应用近红外光谱技术并结合最小二乘支持向量机分析方法建立了果醋糖度检测模型.应用近红外透射光谱获取五种类型共计300份果醋样本的光谱透射曲线,利用主成分分析方法对原始光谱数据进行降维处理,根据主成分的累计贡献率选取6个主成分.选取的主成分即作为光谱优化特征子集以替代原来复杂的光谱数据.随后将300份果醋样本数据随机分为定标集和预测集,利用最小二乘支持向量机在225个定标集样本数据基础上建立起果醋糖度预测模型,应用此模型对75个预测集样本进行糖度预测.根据预测均方根误差(RMSEP)和预测结果的相关系数(r)对预测模型进行评价,利用此模型得到的样本糖度预测值r=0.993 9,RMSEP=0.363,均达到了较好的预测效果.     

基于色彩恒常性的敦煌典型色彩光谱样本集构建方法

该研究目的为提出一种面向我国各类文物体系的典型色彩光谱样本集构建方法。以具有1700多年历史的世界级佛教艺术文化遗产敦煌莫高窟壁画彩绘为典型研究对象,以保证文物色彩传递过程中的色彩恒常性为主要创新,最终从视觉感知角度提出基于色彩恒常性的敦煌典型色彩光谱样本集构建方法。在具体实施过程中,在敦煌研究院美术所及保护所工作人员的配合与指导下,结合现有敦煌学研究成果,研究选取了48类敦煌典型颜料并设计制备了240个代表性色彩样本。利用分光光度计获取其在360～750 nm范围内反射光谱信息,通过聚类分析法对原始色彩光谱样本集进行分类,以6类典型光源场景条件下色彩易变性指数(color inconstancy index)的综合量值为依据,结合Wilcoxon符号秩检验,确定分类数量及各子类的代表性样本,初步构建光谱样本集。随后,从色域完整性角度对初步建立的样本集进行补充,最终构建由100个样本组成的全色域光谱数据集。分析结果显示,该样本集在99%置信条件下的色彩易变性指数可低至3.28,且均匀分布于敦煌色彩体系的整个色域,因而可以为敦煌色彩再现过程中合理的选用具有高恒常性水平的色彩提供数据参考及方法依据。     

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.     

基于稀疏非负矩阵分解和支持向量机的海洋溢油近红外光谱鉴别分析

提出一种海洋溢油近红外光谱特征提取与种类鉴别新方法.海面溢油种类鉴别对现场应急处置方案的制定和可疑溢油源的追踪具有重要意义.采用傅里叶变换近红外光谱仪测定汽油、柴油、煤油三类模拟海洋溢油样本的近红外光谱,基于稀疏非负矩阵分解算法对光谱进行特征提取,采用五重交义检验,对210个样本进行训练,建立基于支持向量机的溢油光谱定...     

基于光谱技术的航天育种番茄品种鉴别方法的研究

为了实现航天育种番茄不同品种的快速光谱鉴别,采用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析,并将小波变换用于对大量光谱数据的压缩,同时结合神经网络建立了番茄品种鉴别模型.该模型将压缩后的数据作为神经网络的输入,加速了神经网络的训练速度.通过对太空育种突变株M1和M2及其亲本番茄品种的共105个番茄叶片样本建立训练模型,并用每个品种15个样本,共45个番茄叶片的样本进行预测.结果表明,用该方法对航天育种番茄不同品种的鉴别正确率达到97.8%.说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为航天育种番茄不同品种的快速鉴别提供了一种新方法.     

均值+方差二维表征高光谱信息的苹果腐败预警方法

为实现苹果在贮藏过程中有效的腐败预警,提出一种基于高光谱图像灰度值均值融合方差的二维高光谱信息表征方法,并构建了苹果样本的巴氏距离（BD）预警模型。首先,为获得有效的光谱信息,对高光谱图像的感兴趣区域（ROI）进行了选择;同时,为减少噪声影响,通过对比分析6种光谱信息的预处理方法,最终采用Savitzky-Golary(SG)平滑方法,分别对均值和方差表征的两种光谱信息进行全波段（371.05～1 023.82 nm）光谱曲线降噪处理。其次,为获得特征波长,从降噪后的光谱曲线中运用连续投影算法（SPA）结合样本色调角和失水率2个理化指标,提取了高光谱图像共同的特征波长,分别得到了两种表征方式下的7个（均值表征）和8个（方差表征）特征波长。然后,通过分析样本色调角随贮藏天数变化的折线图,确定了图中发生明显转折的数据点所对应的贮藏日期,并结合样本贮藏期间实际观察的情况,初步界定第21贮藏日为样本腐败的基准日。另外,依据苹果样本表皮叶绿素特征吸收波长（675 nm左右）,绘制出平均光谱反射值变化趋势图,发现趋势图在第21日升至最高点,吻合色调角的分析结果,这表明样本确实从第21日开始腐败。因此,第21贮藏日对应的特征波长可用来建立腐败基准日的光谱信息表征向量。最后,分别建立基于均值表征、方差表征及二者相融合表征下的光谱信息巴氏距离腐败预警模型。结果表明：基于均值融合方差的光谱表征信息所建立的预警模型相较于它们各自建立的预警模型,波动性进一步减弱,可更好地反映苹果样本在贮藏过程中接近腐败的程度。因此,融合灰度值均值和方差的光谱表征信息更能全面的表征苹果贮藏过程中的品质变化,模型预警的稳健性及泛化能力更强,为利用高光谱图像信息对苹果贮藏进行腐败预警提供了新思路。     

浊度干扰下硝酸盐浓度紫外导数光谱检测方法研究

硝酸盐是水中“三氮”（硝酸盐氮、氨氮、总氮）之一,是反映水体受污染程度的一项重要指标。传统 “现场采样-离线分析” 的硝酸盐化学检测方法操作繁琐、耗时长,难以满足现代水环境实时在线检测需求。由于硝酸根在紫外区具有很强的紫外吸收特性,并且紫外吸收光谱法具有简便快速、可实现实时在线监测等特点,近年来被广泛用于硝酸盐浓度的测量。但使用紫外吸收光谱法检测水体硝酸盐含量时,容易受到水体浊度影响,造成谱线非线性抬升,导致测量误差。目前对浊度补偿算法的研究大都用于水中COD含量的检测,对硝酸盐检测中浊度干扰去除研究较少。为此提出一种基于一阶导数紫外吸收光谱的硝酸盐浓度测量方法,该方法可以减小浊度干扰,从而提高紫外光谱快速检测硝酸盐含量的准确度。通过测量福尔马肼与硝酸钠标准溶液和它们混合溶液在190~300 nm波段的紫外吸收光谱并做一阶导数光谱处理,处理后的光谱采用Savitzky-Golay滤波进行去噪平滑处理,比较浊度与硝酸盐紫外吸收一阶导数光谱特征,分波段研究浊度对硝酸盐紫外一阶导数光谱影响,结果表明硝酸盐导数光谱在220~230 nm波段受浊度影响小;选取220~230 nm波段作为光谱分析区间,以30种不同浓度混合的福尔马肼与硝酸钠溶液作为训练样本,利用偏最小二乘算法建立硝酸盐定量分析模型,使用该建模模型预测剩下的6种不同浓度福尔马肼与硝酸钠混合溶液中硝酸盐的浓度,结果表明福尔马肼干扰下硝酸盐测量结果的预测决定系数（correlation coefficient,R2）为0.994 3,预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）为0.346 9 mg·L-1。为进一步验证该方法的准确性与稳定性,使用该建模模型预测高岭土与硝酸钾配制的混合水样中硝酸盐的浓度,结果表明该方法对高岭土干扰下硝酸盐测量结果的预测决定系数r2为0.991 5,预测均方根误差RMSEP为0.362 8 mg·L-1。综上所述,提出的硝酸盐浓度紫外导数光谱检测方法,采用220~230 nm波段的紫外导数光谱数据,结合PLS建模,可以快速准确测量在浊度干扰下水体硝酸盐的浓度,为发展实际水体硝酸盐在线监测技术与设备提供方法基础。     

紫外可见光谱的水产养殖水体有机物浓度快速检测研究

应用紫外可见（ultraviolet/visible,UV/Vis）光谱技术对表征水产养殖水体中有机物浓度的指标化学需氧量（chemical oxygen demand,COD）进行快速测量,对采集到的135份甲鱼养殖水样进行UV/Vis波段全光谱扫描,采用无信息变量消除（uninformative variable elimination,UVE）和连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）相结合的变量选择算法选取全波段光谱中的特征波长,从201个UV/Vis光谱变量中选取了7个特征波长,只占全波段光谱变量的3.48%,降低了建模的时间和模型的复杂度。结合最小二乘支持向量机（least-square support vector machine,LS-SVM）算法进行COD预测建模,结果表明：使用特征波长建模的预测效果（相关系数r（correlation coefficient）=0.89,预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）=15.46 mg·L-1）好于使用全波段光谱建模的预测效果（r=0.88,RMSEP = 15.71 mg·L-1）。使用UVE-SPA变量选择算法获取UV/Vis光谱特征波长,结合LS-SVM建模,可以快速、准确的测量水产养殖水体中的COD浓度,为进一步实现水产养殖水质的在线检测以及其他水质参数的快速测定奠定了基础。     

基于水样类型识别的光谱COD测量方法

基于紫外吸收光谱的COD测量方法,尽管具有快速、实时、免试剂、无污染等优势。但该方法对于组分多变的水样适应性不强,构建的单一计算模型不能适用于所有待测水样类型,导致其在复杂环境下测量准确度较低,从而限制了其应用领域。本研究提出一种基于水样类型识别的测量方法。其过程包括:动态识别水样类型→自动选择相应的"吸光度(Auv)-COD"算法模型→计算COD。该方法有效提高了紫外光谱法COD测量的准确度和适用性。该研究在传统的光谱识别技术的基础上,针对COD实际测量的特点加以改进。选取水样吸光度曲线的形貌特征作为水样类型的表征参数,利用LM-BP神经网络作为识别算法。并引入了"历史数据队列"、"历史识别因子"的概念,在此基础上形成了级联的神经网络结构。该算法实现了COD测量应用中的高准确度的光谱识别,进而提高了复杂环境下COD测量的精度。大量实验测试和结果表明,与传统的光谱识别技术相比,该方法在COD测量应用中具有更好的鲁棒性和准确性。水样类型识别准确率达98%以上。同时算法结构简单,计算量小,适用于资源受限的小型化COD测量仪。当仪器在复杂多变的水环境中进行测量时,采用该算法测量得到的COD精度有显著的提高。该方法的提出为光谱COD测量法在水体组分多变场合的应用及提高其测量精度提供了技术保证,可望解决传统紫外光谱COD测量法难以适应变化和复杂水环境应用的问题。     

基于UV-Vis检测养殖水体中化学需氧量含量研究

采用紫外可见光谱(UV-Vis)与极限学习机算法检测水体化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)含量研究。采集135份水样进行紫外可见波段全光谱扫描,结合变量标准化(standard normal variate,SNV),多元散射校正(MSC)和一阶微分(1st D)对原始数据进行预处理,然后采用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、随机青蛙(Random frog)算法和遗传算法进行特征波长选择。基于全光谱建立了偏最小二乘回归(partial least squares,PLS)和基于特征波长建立了极限学习机算法(extreme learning machine,ELM)模型。结果表明：使用CARS提取的9个特征波长建立的ELM模型的预测效果最优,决定系数R2为0.82,预测均方根误差RMSEP为 14.48 mg·L-1,RPD值为2.34。说明使用CARS变量选择算法获取UV-Vis光谱特征波长,应用极限学习机建模,可以准确、快速的检测养殖水体中COD含量,为实现养殖水体COD的动态快速检测以及水体其他微量物质含量参数检测打下基础。     

基于PSO-PLS混合算法的水体COD紫外吸收光谱检测研究

化学需氧量（COD）是反映水体受有机物污染程度的重要指标。紫外吸收光谱法是目前水体COD检测研究中应用最为广泛的方法,具有样品无需预处理,成本低,无污染,测定速度快等优点。但是,原始光谱数据维数高,光谱信息中包含大量冗余变量,直接将全光谱数据进行建模存在精度低,计算复杂等问题。针对紫外吸收光谱全光谱建模精度低,光谱数据存在大量共线性的问题,提出了一种基于粒子群算法（PSO）结合偏最小二乘（PLS）优选特征波长建立预测模型的方法,以提高紫外吸收光谱预测模型的精度和适用性,简化模型。利用搭建的紫外吸收光谱装置,采集29份不同浓度的COD标准溶液的紫外光谱数据,每份标准溶液采集5次取平均值并对其进行平滑处理,减少仪器和环境带来的误差。考虑到标准溶液在200～310 nm的光谱范围内存在吸收,故选取该波段范围内246个波长点作为建模数据,每个波长点下的吸光度数据作为一个粒子并按照顺序编号,以PLS为建模方法,相关系数r和均方根误差（RMSE）为评价指标,设置粒子群算法适应度函数f(x)=min（RMSE）,取粒子初始种群数为20个,惯性权重w=0.6,自我学习因子c1=1.6,群体学习因子c2=1.6,最大迭代次数为200次,算法终止条件为达到最大迭代次数。算法输出全局最优变量取值为168,94,181,183,175,209,106和142。采用粒子群算法优选的8个波长点建立PLS预测模型的相关系数r和预测均方根误差RMSE分别为0.999 98和0.155 1。为了验证PSO-PLS建立的预测模型效果,建立了PLS,iPLS和SVR三种预测模型进行对比。验证结果表明,PSO-PLS模型的相关系数r和均方根误差RMSE均优于其他三种预测模型,说明粒子群算法能有效的提取用于PLS建模的特征波长,消除子区间变量的共线性,提高预测模型的精度。该方法为实现水体COD实时在线监测提供了一种有效途径。     

蒙药嘎日迪-15中多糖的研究

用热水提取蒙药嘎日迪-15中水溶性多糖,经SephadexC-25进行提纯精制得纯糖,采用硫酸-苯酚法测定了其水溶性多糖含量。方法的平均回收率为100.50%,RSD为0.82%。用GC测定了蒙药嘎日迪-15中水溶性多糖主要由木糖、甘露糖、半乳糖、葡萄糖组成,其摩尔比为1.03∶1.26∶0.77∶2.30 。用溴化钾压片法测得的红外谱图显示多糖的特征吸收峰为3 417.46,2 928.65,1 742.86,1 643.69,1 149.78, 1 078.19, 1 022.56,834.57 cm-1,其中1 078.19和1 022.56 cm-1为吡喃糖特征峰,834.57 cm-1是α-吡喃糖苷键的特征吸收峰。紫外谱图在280 nm处有明显的糖吸收峰,说明有CO键存在。     

基于岭回归分析法的太湖CRS紫外光谱回归模型

分析了太湖36个采用点水样铬还原性硫（Chromium reducible sulfur,CRS）与可溶性有机碳DOC以及5个波长吸光度之间的关系,发现CRS与DOC并不存在回归关系。但陆源水样CRS与DOC以及吸光度均有较好的相关性。在建立CRS紫外光谱多元回归模型的过程中,为了解决吸光度共线性的影响,采用岭回归法构建多元回归模型。通过两种途径建立回归方程,一是将各波长吸光度分别与CRS建立的一元线性回归方程作为子模型,再按岭回归方法将子模型构建成组合模型;二是直接采用岭回归法建立吸光度与CRS的多元回归模型。两模型在反映CRS与紫外光谱的回归关系上具有一致性。     

基于拉曼光谱的海水COD检测方法的研究

海水的化学需氧量大小直接决定海水水质的污染程度,传统的紫外-可见光波段检测时荧光干扰较大,近红外光波段检测时,水分子红外吸收峰影响较严重。提出一种基于拉曼光谱的海水化学需氧量检测方法,以不同浓度的模拟海水样本为被测对象,确定特征拉曼位移为981.6 cm-1,对拉曼光谱预处理后,通过偏最小二乘法对拉曼光谱的相对强度与碱性高锰酸钾法检测得到的海水化学需氧量进行回归建模。实验结果显示,训练集和预测集相关系数达到0.99,验证集决定系数可达到0.990 9,预测均方根误差为0.79 mg/L。     

基于PCA的水质紫外吸收光谱分析模型研究

利用紫外光谱分析水中有机污染物已成为水质实时在线监测的重要方法之一,水样组分复杂且不稳定是影响其测量结果的主要因素。利用主成分分析法(PCA)结合欧氏距离分析水样紫外吸收光谱,对水样分类,效果良好。分别用主成分分析结合偏最小二乘法回归(PCA-PLSR)和直接利用多波长吸光度结合偏最小二乘法回归(MWA-PLSR)建立分析模型,并对比分析了不同浓度的COD标准液的实验数据。结果表明,采用第一、二主成分作为回归参数的PLSR模型的测量误差在5%以内,偏差最小。利用本文方法可同时实现水样分类和水质参数的精确定量。     

氯酸钠晶体的CD光谱及ORD特性研究

用标准水溶液法生长出氯酸钠晶体,并通过切割、抛光,获得了尺寸为10.9 mm×8.2 mm×4.7mm的透明、规则的氯酸钠晶体.沿六个垂直晶体表面的方向对氯酸钠晶体进行了圆二色性CD光谱及UV光谱的测定,同时采用自制的旋光色散仪对其在上述6个方向的旋光色散特性进行了研究.首次从实验上证实,在紫外区域,氯酸钠晶体在各个方向上均表现出相同的圆二色性;在可见光区域,氯酸钠晶体在各个方向上均表现出相同的旋光色散特性,这一现象与另外一种手性晶体水晶显然是不同的.