基于近红外光谱与误差反向传播神经网络技术的三种人工林木材识别研究

利用近红外光谱结合误差反向传播神经网络(BP)对三种人工林木材(尾叶桉、马尾松、南方无性系I-72杨)进行识别,探讨隐含层神经元个数、光谱预处理方法、光谱范围对BP网络模型的影响,并与SIMCA法所建模型做比较。结果表明：(1)BP网络结合全波段(780～2 500 nm)近红外光谱数据建模,识别正确率达到97.78%,并确定隐含层神经元数为13;(2)全波段光谱建模比短波段(780～1 100 nm)和长波段(1 100～2 500 nm)光谱建模识别效果好,其识别正确率分别为97.78%, 95.56%和96.67%,用一阶导数和二阶导数对全波段光谱进行预处理后,BP网络模型识别正确率分别为93.33%和71.11%;用多元散射校正(MSC)对全波段光谱进行预处理后,BP网络模型识别正确率为98.89%,(3)在三种波段(780～2 500,780～1 100和1 100～2 500 nm)光谱建模的情况下,BP网络建模识别正确率分别为95.56%, 96.67%和97.78%,SIMCA模型识别正确率分别为76.67%, 81.11%和82.22%,BP网络建模比SIMCA法建模对三种人工林木材的识别正确率高。     

同步荧光技术检测鲜牛乳中掺杂复原乳的可行性研究

近年来随着人们对乳制品需求的不断增加,将复原乳冒充或添加在鲜乳中出售的现象也日益严重,亟需简单、快速的检测方法监测掺假行为。利用同步荧光技术,分别对两种鲜牛乳(未经杀菌的生牛乳和低温处理的巴氏杀菌乳)掺杂复原乳的情况进行了定性判别和定量分析。以各类样本及全部样本的判别正确率作为定性判别模型的评价指标;以相关系数(r)、校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)作为定量分析模型的评价指标。通过分析牛乳的三维荧光图谱确定同步荧光扫描的固定波长差Δλ值为80 nm;在对图谱进行二阶求导后,偏最小二乘-判别分析法(PLS-DA)对生鲜牛乳、巴氏杀菌乳和复原乳的种类判别总正确率可达100%,并且在判断两种鲜乳中是否添加复原乳时,校正集样品的正确率均可达到100%,预测集样品的正确率分别为75%和81.25%,鲜牛乳和复原乳的种类判别模型,以及鲜乳与掺假乳的定性判别模型均取得了良好的效果;PLS回归对同步光谱值与复原乳含量建立线性关系时,两种鲜乳定量模型的r值分别为0.911 2和0.936 7,RMSEC分别为0.042 2和0.038 4,RMSEP分别为0.054 8和0.057 5,鲜乳中复原乳含量的定量分析模型的r值均可达到0.9以上,能对添加量较高的样品进行预测。因此,同步荧光技术可以较为准确、快速的检测鲜牛乳中是否掺杂复原乳。     

PLS-DA法判别分析木材生物腐朽的研究

利用近红外光谱结合PLS-DA判别分析方法可用于食品、药品和农产品等的快速识别或检测,因此,研究利用近红外光谱结合PLS-DA方法来检测木材的生物腐朽。研究结果表明：应用近红外光谱结合PLS-DA方法对培训集样本建立的判别模型,其校正及验证结果与实际分类变量的相关系数均超过0.94,SEC和SEP都低于0.17; 利用模型对未参与建模的样本进行检测,发现该模型对未腐朽、白腐和褐腐三种类型样本的判别准确率均为100%(偏差均小于0.5); 与SIMCA法相比,PLS-DA法对木材生物腐朽样本的判别准确率更高,说明应用近红外光谱结合PLS-DA方法能快速地检测到木材的生物腐朽,并能准确地判别出木材的生物腐朽类型。     

近红外光谱和电子鼻技术用于葡萄酒发酵过程中酒精度的定量分析

采用近红外光谱和电子鼻对葡萄酒的酒精发酵过程进行了动态采样检测,通过主成分回归和偏最小二乘回归对酒精度变化进行了监控和预测研究。分别建立了近红外光谱、电子鼻以及二者融合数据对酒精度定量分析的主成分回归和偏最小二乘回归模型。结果表明,近红外光谱数据和电子鼻数据的主成分回归和偏最小二乘回归模型的相关系数(r)均大于0.99,但校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)较大。近红外光谱和电子鼻数据融合后,模型质量得到提高,建立的偏最小二乘模型r为0.999 2,RMSEC和RMSEP分别降低为0.206%和0.205%(v/v),定量精度较高。近红外光谱和电子鼻均适用于红酒发酵过程中对酒精度的定量分析,且二者结合应用能提高定量精度。     

近红外漫反射光谱法测定川产黄柏中小檗碱含量

提出了用近红外光谱技术快速测定川产中药黄柏中指标成分小檗碱含量的方法。对小檗碱含量在2.155%～8.245%范围的不同来源的黄柏,根据其在12 500～3 600 cm-1的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘算法(PLS)建立了校正模型,比较了光谱不同预处理方法对校正结果的影响 。当采用二阶导数处理方法时能最有效地提取光谱的信息,此时校正集相关系数(r2)为0.922 1,校正集标准偏差(SEC)为0.337,预测集标准偏差(SEP)为0.251 。该方法快速简便,适合于中药指标成分的快速分析。     

近红外漫反射光谱法测定川藏道地药材菥蓂子中黑芥子苷含量

提出了用近红外光谱技术快速测定川藏道地药材菥蓂子中指标成分黑芥子苷含量的方法。对黑芥子苷含量在1.962%～3.917%范围的不同来源的菥蓂子,根据其在12 500～3 600 cm-1的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘法(PLS)建立了校正模型,比较了光谱不同预处理方法对校正结果的影响。当采用最大最小归一化法时能最有效地提取光谱的信息,此时校正集相关系数(r)为0.989 8,校正集标准偏差(SEC)为0.023 3, 预测集标准偏差(SPE)为0.111 2。该方法快速简便,适合于重要指标成分的快速分析。     

近红外光谱法判别鲍鱼品种的研究

利用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法对三种鲍鱼快速分类方法进行研究,为鲍鱼分类提供一种新的方法和手段。使用JDSU便携式红外光谱仪采集产地为莆田的91只,18月龄的绿盘鲍、皱纹盘鲍和红壳鲍三种鲍鱼的光谱数据。分别采用簇类独立软模式法(SIMCA)和偏最小二乘判别分析法(PLSDA)建立三种鲍鱼的快速分类模型。结果表明,一阶导数处理后SIMCA模型达到最优;先平滑后二阶导数或者单独使用均值中心化处理能使PLS-DA模型达到最优,其中PLS-DA模型效果更好,训练集和检验集的分类识别正确率分别为100%和97%,能满足鲍鱼现场快速分类的要求。     

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。     

生鲜乳中还原乳的近红外光谱法鉴别

探讨了利用近红外光谱技术快速、准确地进行生鲜乳中是否含有还原乳鉴别的可行性,并对还原乳检测过程中多元散射校正(MSC)的适用性进行了讨论。文章利用SIMCA判别分析方法,建立了掺入还原乳之生鲜乳的定性判别模型,结果表明：当掺入比例为10%时,正确率达到96.7%,当达到20%以上时,该方法的正确判别率可以达到100%;另外,利用偏最小二乘法(PLS)还建立了还原乳掺入量的定量检测模型(r＝0.971,RMSEP=7.76%,RPD=5.13),双尾T检验表明,定量模型预测值与样品真实值间无显著性差异。上述2种方法充分说明了近红外技术可以实现生鲜乳中是否含有还原乳的快速鉴别。     

羊肉嫩度傅里叶变换近红外光谱偏最小二乘法定量分析研究

以从内蒙、宁夏、甘肃、新疆4个肉羊产区筛选的有代表性的98份羊肉样品为试材,应用傅里叶变换近红外光谱技术探讨了羊肉嫩度无损检测的方法。以模型决定系数(r2)、校正标准差(RMSECV)和预测标准差(RMSEP)为模型精度评价指标,采用偏最小二乘法(PLS)对近红外光谱信息与样品的质构仪剪切力值进行了拟合,确定了最佳的光谱预处理方法、主成分数和波段范围。结果表明：所选98个羊肉样品的剪切力值分布范围为1.673～6.631 kg,其中75%以上的样品剪切力值在2～5 kg,基本覆盖了我国现有的肉羊嫩度值分布;在11 995～5 446 cm-1和4 601～4 246 cm-1的波段范围内,最佳主成分数为10,光谱经矢量归一法处理后,建立的羊肉嫩度模型精度最高,r2达到86.2%,RMSECV为0.445;用此模型对预测集29个样品进行预测,预测值与实测值的相关系数r达到0.87,预测平均偏差为0.385,RMSEP为0.524。     

杉木综纤维素和木质素的近红外光谱法测定

用近红外光谱法对杉木中综纤维素和木质素含量进行了快速测定。用常规湿化学方法测定了48个杉木木材样品的综纤维素和木质素,用近红外光谱仪采集相应的光谱,进行二阶微分处理和平滑预处理后,用偏最小二乘法和完全交互验证方式建立相应预测模型。综纤维素校正模型和预测模型的相关系数分别为0.96和0.93;预测标准误差分别为0.39和0.50;木质素校正模型和预测模型的相关系数分别为0.99和0.90;预测标准误差分别为0.10和0.28。结果表明,近红外光谱法可以快速分析木材中综纤维素和木质素含量。     

光谱预处理对近红外光谱预测木材纤维素结晶度的影响

木材纤维素结晶度是木质材料的一个重要性质,它与树木的生长特性、结构与化学组成均有密切关系,并对木材的杨氏模量、尺寸稳定性、密度和硬度等具有重要的影响,文章研究了利用近红外光谱结合多变量数据分析技术对人工林木材纤维素的结晶度进行预测的能力。本研究从人工林湿地松木粉试样的表面采集近红外漫反射光谱,并利用X射线衍射法测定了木材纤维素的结晶度。研究表明,采用一阶导数和二阶导数光谱预处理没有提高近红外模型的预测效果,而采用原始光谱的预测效果最好,预测值与X射线衍射测定值的相关系数r可以达到0.950,各项预测误差值较低, 说明采用近红外光谱结合多变量数据分析方法建立的结晶度预测模型具有理想的预测能力。     

近红外光谱用于杉木木材强度分等的研究

利用近红外光谱技术对木材强度分等进行了研究.选择 1000～1400 nm波段,结合偏最小二乘法,在木材强度和近红外光谱数据间建立了校正模型,校正模型的相关系数(r)为0.89,校正标准误差(SEC)为6.30 MPa.利用校正模型对35个未知样品的强度进行预测,根据近红外预测值和实测值分别对木材样品进行分等,A级预测...     

近红外光谱法快速测定毛竹Klason木质素的含量

研究了用近红外漫反射光谱法对毛竹Klason木质素含量的快速预测。选取了代表不同竹龄、不同高度和横向不同位置的54个竹材粉末样品,用常规实验室方法测定了54个样品的Klason木质素含量,用近红外光谱仪漫反射方式在350～2500 nm范围内采集相应样品的光谱,利用多变量统计分析软件建立样品木质素含量和光谱数据之间的相关性模型。结果表明,对原始光谱进行二阶导数预处理后,选择1 011～1675 nm和1930～2488 nm波长区间,用偏最小二乘法(PLS1)和完全交互验证方式建立了的校正模型和预测模型的相关系数分别为0.99,和0.97,校正标准误差SEC＝0.36％,预测标准误差SEP=0.59％,说明毛竹Klason木质素含量和近红外光谱之间存在非常好的相关性,用近红外光谱技术可以实现对竹材样品中Klason木质素含量的快速预测。     

近红外光谱法预测粗皮桉木材气干密度的影响因素分析

采用近红外光谱分析技术,对粗皮桉木材气干密度校正模型的影响因素进行比较研究.使用直接测量法测量了粗皮桉木材的气干密度,并用近红外光谱仪采集试样的近红外漫反射光谱,对不同切面、厚度、含水率和粗糙度的粗皮桉木材试样的原始光谱进行二阶导数预处理并选择一定光谱段建立回归模型.以50～140个试样作为校正集建立木材气干密度的偏最...     

DPLS和SVM的掺假花椒粉近红外光谱定性鉴别

花椒是我国的八大调味料之一。目前花椒市场掺假现象较为多见,为实现掺假花椒粉的快速定性鉴别,采用了近红外光谱结合化学计量学方法进行了探讨。将麦麸粉、稻糠粉、玉米粉和松香粉以1 Wt/Wt.%的递增梯度分别掺入红花椒粉和青花椒粉中,制备掺假浓度范围为1~54 Wt/Wt.%的掺假花椒粉样品,以掺假花椒粉和纯花椒粉共462份样品依次采集其800~2 500 nm范围的漫反射近红外光谱。采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行分析,前3个主成分累计贡献率达98.72%,做出的得分图表明PCA法对掺假的花椒粉具有较好的区域划分。347份样本作为校正集,以特征谱区2 000~2 200 nm范围的257个采样点的光谱信号作为输入,采用判别偏最小二乘法(DPLS)和支持向量机(SVM)建立定性鉴别模型,经不同光谱预处理,对115份验证集样本进行预测,总体鉴别正确率在97.39%~100%之间,表明该方法是快速定性鉴别掺假花椒粉的一个有效手段。     

近红外光谱结合化学计量学的常见中国蜂蜜掺杂糖浆鉴别

目前我国蜂蜜市场掺假现象严重,研究一种快速、准确的方法用于市场流通领域掺假蜂蜜的鉴别具有重要的现实意义。采用近红外光谱（NIR）结合化学计量学方法对常见的天然蜂蜜以及掺假（掺杂常见糖浆）蜂蜜进行建模识别,并比较偏最小二乘-判别分析（PLS-DA）及支持向量机（SVM）对糖浆掺假蜂蜜鉴别模型的影响。首先,采集来自中国10个省份、20种常见蜂蜜的112个天然纯蜂蜜样品,以及6种常见糖浆样品按不同糖浆含量（10%,20%,30%,40%,50%,60%）配制的112个掺假蜂蜜样品,共计224个样品;通过近红外光仪器扫描获得所有样品的近红外光谱数据（波长范围400~2 500 nm）;然后,分别采用一阶导数（FD)、二阶导数（SD）、多元散射校正（MSC)、标准正态变化(SNVT)四种方式对原始光谱进行预处理;再结合PLS-DA和SVM建立天然蜂蜜和糖浆掺假蜂蜜的鉴别模型,比较不同预处理方法对两种不同建模算法建立的蜂蜜掺假鉴别模型效果。其中SVM算法的惩罚参数c和核函数参数g通过网格搜索法（GS）、遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）三种寻优算法进行优化。分析结果表明：光谱数据进行预处理后所建立的模型准确率均有明显提升,而对于SVM模型,惩罚参数c和核函数参数g对模型准确率的提升效果要比光谱预处理带来的提升效果更明显。在PLS-DA算法中,经FD光谱预处理后建立的模型效果最好,最佳PLS-DA模型准确率为87.50%;在SVM算法中,经MSC预处理后,再通过GS寻优,获得惩罚参数c为3.0314,核函数参数g为0.3298的条件下所建立的模型效果最好,最佳SVM模型准确率为94.64%。由此可见,非线性的SVM算法结合NIR光谱数据所建立的天然蜂蜜与糖浆掺假蜂蜜鉴别模型要优于线性的PLS-DA模型,同时表明NIR光谱结合化学计量学方法对常见糖浆掺杂的中国蜂蜜鉴别是可行的。     

一种基于近红外光谱技术的熊胆粉鉴别方法

建立了一种基于近红外光谱分析技术的方法,对熊胆粉的真伪进行了签别,并对掺伪品中熊胆粉的掺入比例进行了定量分析.采集了四处不同产地的30份熊胆粉样品,六份猪胆粉份样品,以及65份按不同比例混合的熊胆粉与猪胆粉的混合样品的近红外光谱,对所采集的样品光谱进行主成分分析,观察到熊胆及其伪品和掺伪品之间存在明显的界限,不同产地的...