基于近红外光谱技术的油菜叶片丙二醛含量快速检测方法研究

应用近红外光谱技术实现了油菜叶片中丙二醛(MDA)含量的快速无损检测.对90个油菜叶片样本进行光谱扫描,用60个样本建模,30个样本验证.经过平滑、变量标准化、一阶及二阶求导、去趋势等预处理后,建市了MDA预测的偏最小二乘法(PLS)模型.将PLS提取的有效特征变馈(LV)和连续投影算法(SPA)提取的有效波长作为最小二乘-支持向量机(LS-SVM)的输入变量,分别建立了LV-LS-SVM和SPA-LS-SVM模型.以预测集的预测相关系数(r),预测标准偏差(RMSEP)作为模型评价指标.结果表明,油菜叶片中MDA含量预测的最优模型为LV-LS-SVM模型,LV-LS-SVM在去趋势处理后的预测效果为r=0.999 9,RMSEP=0.530 2;在二阶求导处理后的预测效果为r=0.999 9,RMSEP=0.395 7.说明应用光谱技术检测油菜叶片中MDA的含最是可行的,并能获得满意的预测精度,为油菜大田生长状况的动态连续监测提供了新的方法.     

黄酒糖度预测的可见-近红外光谱方法研究

提出了用可见近红外光谱结合不同化学计量学方法预测黄酒糖度的新方法。用240个黄酒样本建模,60个样本进行预测。通过对光谱数据进行平滑、变量标准化及一阶导数等预处理,建立并比较了偏最小二乘法,小波变换与偏最小二乘法相结合,主成分分析与人工神经网络相结合以及主成分分析与最小二乘支持向量机相结合四种不同建模方法的预测精度,以相关系数r、预测标准差、偏差等为评判标准,得到黄酒糖度预测的最优模型为最小二乘支持向量机模型。该模型对黄酒糖度预测的相关系数为0.962、预测标准差为0.021、偏差为-0.001,获得了理想的预测精度。结果表明应用可见近红外光谱对黄酒糖度进行预测是可行的,且最小二乘支持向量机模型能得到最优的预测结果。     

应用光谱技术快速测定发动机润滑油的粘度值

提出了一种应用可见近红外光谱技术快速测定发动机润滑油动力粘度值的新方法.对5种不同粘度的润滑油共150个样本进行光谱扣描,经过光谱预处理后应用偏最小二乘法(PLS)建立了润滑油动力粘度值的预测模型,并提取出前6个有效主成分作为最小二乘-支持向最机(LS-SVM)预测模型的输入变量,建市相应的最小二乘-支持向量机(LS-SVM)预测模型,采用径向基函数(RBF)作为核函数,超参数γ和RBF核函数参数σ2的最佧组合为)γ=27.321 2和σ2=3.229 5.用125个样本建模,25个样本验证.实验结果表明,LS-SVM模型比PLS模型能获得更满意的预测效果.说明应用光谱技术可以实现发动机润滑油动力粘度值的快速无损检测.     

连续投影算法在油菜叶片氨基酸总量无损检测中的应用

应用近红外光谱技术结合连续投影算法(SPA)实现了油菜叶片氨基酸总量(TAA)的快速无损检测.对150个油菜样本进行光谱扫描,通过比较不同预处理,建立油菜叶片氨基酸总量预测的最优偏最小二乘法(PLS)模型.同时应用SPA提取有效波长,作为多元线性回归(MLR),PLS和最小二乘-支持向最机(LS-SVM)的输入变量,分别建立SPA-MLR,SPA-PLS和SPA-ISSVM模型.以决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)作为模型评价指标.结果表明,SPA-MLR和SPA-PLS均优于全波段的PLS模型,SPA-LS-SVM获得了最优的预测结果,其预测的R2和RMSEP分别为0.983 0和0.396 4,获得了满意的预测精度.说明应用光谱技术枪测油菜叶片TAA是可行的,并能获得满意的预测精度,为进一步应用光谱技术进行油菜生长对逆境胁迫的反应及大田监测提供了新的方法.     

应用近红外高光谱成像预测三文鱼肉的水分含量

应用近红外高光谱成像技术实现三文鱼肉水分含量的快速无损检测。采集来自不同部位的三文鱼肉共90个样本的高光谱图像,提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。随机取60个样本作为建模集,其余30个样本作为预测集。分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)对全波段和水分含量建立相关性模型,并对预测集样本的水分含量进行预测。再用一种新的变量提取方法random frog选择特征波长,并基于特征波长分别建立水分检测的PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的预测精度虽然稍逊于全波段模型,但是仅用12个变量代替了全波段的151个变量,大大简化了模型,更便于实际应用。PLSR和LS-SVM特征波长模型的预测相关系数(R_p)分别为0.92和0.93,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.31%和1.18%,取得了满意的结果。研究表明,近红外高光谱成像与化学计量学方法结合可以准确预测三文鱼肉的水分含量,为鱼肉品质的快速监测提供重要的参考。     

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。     

应用可见/近红外光谱进行纺织纤维鉴别的研究

为了实现纤维种类的快速鉴别,选用了棉、麻、毛、丝、天丝5种纤维,提出了一种用近红外光谱技术快速无损鉴别纤维品种的新方法。应用可见/近红外光谱漫反射技术测定各种纤维的光谱曲线,用主成分分析方法(PCA)对光谱数据进行模式特征分析,根据主成分的累积贡献率选用前6个主成分数进行建模和预测,通过建立最小二乘支持向量机模型(LS-SVM)对主成分分析模型进行优化,将前6个主成分作为最小二乘支持向量机的输入变量,建立PCA-LS-SVM模式识别模型,实现类别预测的同时也完成了数学建模与优化分析工作。5个品种的纤维训练集样本200个用于PCA-LS-SVM的模型的建立,对其余预测集样本50个进行验证,结果能准确的区分预测集的5种纤维。并提出主成分分析结合最小二乘支持向量机的光谱数据分析方法具有很好的分类和鉴别作用,为纤维品种快速鉴别提供了一种新方法,为维护消费者权益,保证纺织品质量,实现纺织原料及其制品的合理化生产与交易具有重要的意义。     

基于可见/近红外光谱分析技术的猪肉肉糜品质检测研究

以225个猪肉肉糜样本为研究对象,利用可见/近红外光谱分析技术对猪肉肉糜主要品质指标的的快速检测进行了研究.光谱经小波去噪后,采用偏最小二乘法和支持向量机定量分析方法分别建立了肉糜中肌内脂肪、蛋白质和水分含量的可见/近红外光谱预测模型.其中,肌内脂肪的支持向量机定量预测模型最优,校正相关系数rcal和预测相关系数rva...     

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.     

应用近红外高光谱成像预测三文鱼肉的水分含量

应用近红外高光谱成像技术实现三文鱼肉水分含量的快速无损检测。采集来自不同部位的三文鱼肉共90个样本的高光谱图像, 提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。随机取60个样本作为建模集, 其余30个样本作为预测集。分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)对全波段和水分含量建立相关性模型, 并对预测集样本的水分含量进行预测。再用一种新的变量提取方法random frog选择特征波长, 并基于特征波长分别建立水分检测的PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的预测精度虽然稍逊于全波段模型, 但是仅用12个变量代替了全波段的151个变量, 大大简化了模型, 更便于实际应用。PLSR和LS-SVM特征波长模型的预测相关系数(Rp)分别为0.92和0.93, 预测均方根误差(RMSEP)分别为1.31%和1.18%, 取得了满意的结果。研究表明, 近红外高光谱成像与化学计量学方法结合可以准确预测三文鱼肉的水分含量, 为鱼肉品质的快速监测提供重要的参考。     

高光谱成像技术的油菜叶片氮含量及分布快速检测

应用高光谱成像技术实现了油菜苗-花-角果整个生命期叶片氮含量的快速检测和氮素水平分布的可视化。采集三个生长时期共计420个叶片样本的高光谱图像信息(380～1 030 nm),提取图像中感兴趣区域的平均光谱数据,经过不同光谱预处理后,利用连续投影算法(SPA)选择特征波长,将提取的12个特征波长(467,557,665,686,706,752,874,879,886,900,978和995 nm)作为自变量,叶片氮含量作为因变量,分别建立偏最小二乘法(PLS)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型。SPA-PLS和SPA-LS-SVM模型对叶片氮含量的预测相关系数R_P分别为0.807和0.836,预测均方根误差RMSEP分别为0.387和0.358。高光谱图像中的每一个像素点都有对应的光谱反射值,利用结构简单、更易提取回归系数的SPA-PLS模型,快速计算出12个特征波长下高光谱图像中每个像素点对应的氮含量预测值,结合像素点的空间位置生成氮素浓度的叶面分布图。可视化分布图详细且直观的反应出同一叶片内部或不同叶片之间氮含量的差异。结果表明,应用高光谱成像技术分析整个油菜生长期的叶片氮含量及其可视化分布是可行的。     

基于最小二乘支持向量机的国公酒中橙皮苷含量测定

应用近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机建立了国公酒中橙皮苷含量的模型。利用Kernard-Stone法对训练集样本进行划分,对光谱数据预处理方法进行了选择,比较了平滑、范围标度化、自标度化、一阶微分、二阶微分以及这几种预处理相互结合的六种方法,确定了以平滑、一阶微分,范围标度化作为国公酒近红外光谱的数据预处理方法,采用组合的间隔偏最小二乘法筛选出有效波段8 211～8 312 cm-1及9 712～9 808 cm-1。应用最小二乘支持向量机建立模型,所建模型的交叉验证误差均方根为0.000 1,预测误差均方根为0.004,预测集的相对偏差小于5%。与组合的间隔偏最小二乘法、径向基-人工神经网络和支持向量机进行了比较。该方法快速、无损且可靠,可作为国公酒中橙皮苷含量快速测定的手段。     

近红外光谱法快速测定工作场所莠去津浓度的研究

莠去津是一种广泛使用的除草剂,我国是其原药的主要生产国家。为加强工作场所莠去津暴露浓度的检测力度,保障职业接触工人身体健康,研究开发工作场所莠去津浓度的现场快速检测方法具有重要现实意义。利用自行组装的便携式近红外光谱仪,采集了实验室配置的浓度为10～1 000 mg·L-1的莠去津溶液样本光谱,并比较了多元散射校正、变量标准化、一阶导数方法、二阶导数方法及其组合等光谱预处理方法,竞争自适应重加权采样变量选择法和遗传算法等变量选择方法,偏最小二乘算法和支持向量机等回归方法对近红外光谱模型分析精度的影响。研究发现一阶导数是最佳光谱预处理方法;遗传算法优选的光谱变量表现优于竞争自适应重加权采样变量选择法;支持向量机模型表现优于偏最小二乘模型。基于遗传算法选择的16个光谱变量建立的支持向量机模型分析精度最高,其定标决定系数、验证决定系数、定标均方差、预测均方差和相对分析误差(成分浓度的标准偏差与预测均方差的比值)分别为1,0.99,17.54 mg·L-1,25.42 mg·L-1和11.43,有望应用于工作场所莠去津浓度的实际检测中。该研究探讨了近红外光谱法检测工作场所莠去津浓度的可行性,相关结果对于未来类似工作的开展具有重要参考价值。     

SPA-LS-SVM检测土壤有机质和速效钾研究

应用可见/短波近红外光谱分析测量土壤有机质和速效钾含量。光谱预处理包括平滑,标准归一化,多元散射校正和平滑结合一阶导数,以消除系统噪声和外部干扰,分别应用偏最小二乘和最小二乘支持向量机方法建立校正模型,模型的输入为基于连续投影算法得到的特征波长。比较显示基于连续投影算法得到的特征波长为输入的最小二乘支持向量机优于偏最小二乘法建模。模型评价指标由相关系数和预测均方误差表示。有机质的相关系数和预测均方误差分别0.860 2和2.98,速效钾为0.730 5和15.78。表明基于连续投影算法可见/短波近红外光谱利用最小二乘支持向量机建模,可以作为一个精确的土壤有机质和速效钾的测定方法。     

基于高光谱技术的灰霉病胁迫下番茄叶片SPAD值检测方法研究

对灰霉病胁迫下番茄叶片中叶绿素含量(SPAD)的高光谱图像信息进行了研究。首先获取380～1 030 nm波段范围内健康和染病番茄叶片的高光谱图像,然后基于ENVI软件处理平台提取高光谱图像中感兴趣区域的光谱信息,经平滑(Smoothing)、标准化(Normalize)等预处理后,建立了基于Normalize预处理的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)模型。再基于PLSR获得的4个变量建立反向传播神经网络(BPNN)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型。4个模型中,LS-SVM的预测效果最好,其决定系数R2为0.901 8,预测集均方根误差RMSEP为2.599 2。结果表明,基于健康和染病番茄叶片的高光谱图像响应特性检测叶绿素含量(SPAD)是可行的。     

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。     

基于舌近红外反射光谱的人体血清多种蛋白含量无创测量

探讨一种基于近红外反射光谱的人体血清白蛋白、球蛋白和总蛋白三种生化指标的无创检测方法。采集58例志愿者舌尖处近红外反射光谱,考虑这些光谱数据与血清蛋白浓度间因个体差异等存在非线性映射关系,在计算归一化光谱反射率及分析样本蛋白含量统计分布上,采用支持向量机分别建立三种蛋白成分近红外光谱定量回归模型,并与传统的偏最小二乘法进行比较。实验结果表明,支持向量机校正模型的预测效果较好且明显优于偏最小二乘法校正模型,对白蛋白、球蛋白和总蛋白的预测相关系数分别达到0.894,0.931和0.863,预测的均方误差为2.19,1.93和4.38。因此,支持向量机可有效抵抗活体检测定量分析中存在的非线性因素,提高模型的鲁棒性。同时也表明舌的近红外光谱信息能够较客观的反映人体理化指标的变化,用于血清蛋白含量的快速无创检测具有较高的可行性。     

汽轮机油中含水量的近红外光谱研究

汽轮机油在使用过程中会因为种种原因混入水分,使油液理化性能发生变化,影响系统的正常工作,采取合理的措施有效地对汽轮机油中的含水量进行分析一直是汽轮机油的研究热点之一。应用近红外光谱技术结合连续投影算法(SPA)实现了汽轮机油中含水量的分析,通过对汽轮机油中含水量为0～0.156%的57个油样进行光谱扫描,运用原始光谱、一阶导数光谱和多项式最小二乘拟合求导算法Savitzky-Golay(SG)的不同预处理方法,并应用SPA提取近红外光谱的有效波长,以相关系数(r)和均方根误差(RMSE)作为模型评价指标对汽轮机油中含水量进行了研究。结果表明原始光谱经过一阶导数与SG预处理后,应用SPA提取近红外光谱的16个特征波长,作为最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型的输入变量,建立了SPA- LS-SVM模型。运用此模型对验证集样本进行预测的相关系数和均方根误差分别为0.975 9和2.656 8×10-3,说明应用SPA结合近红外光谱技术来检测汽轮机油中含水量是可行的,并能获得满意的预测精度,为进一步应用光谱技术进行汽轮机油中其他污染物的检测提供了新的方法。     

基于波长选择方法Modeling Power的黑木耳产地判别研究

应用近红外光谱技术结合波长选择方法(modeling power,MP)实现了黑木耳产地的快速准确判别。共收集4个产地240个黑木耳样本,通过光谱扫描,建立了最优的偏最小二乘(PLS)判别模型。同时应用MP选择对黑木耳产地判别的有效波长,作为输入变量,建立最小二乘-支持向量机(MP-LS-SVM)模型。比较了3种MP选择波长的阈值方法,分别为MP值大于0.95,0.90和(0.90+Peak),并建立了相应的MP-LS-SVM模型。以预测集样本的准确判别率作为模型评价标准,分别设定预测的残差绝对值标准0.1,0.2和0.5。预测结果表明,MP-LS-SVM(0.90+Peak)模型在残差标准为0.1,0.2和0.5时的判别效果均为最优,正确判别率分别为98.3%,100%和100%。说明ModelingPower是一种非常有效的波长选择方法,应用近红外光谱技术结合MP-LS-SVM进行黑木耳产地判别是可行的,并获得了满意的判别精度。     

基于LS-SVM建模方法近红外光谱检测土壤速效N和速效K的研究

应用可见/短波近红外光谱(Vis/SW-NIRS)测量土壤速效氮(N)和速效钾(K)含量。光谱预处理包括标准正态变换(SNV),多元散射校正(MSC)和Savitzky Golay平滑结合一阶导数,以消除系统噪声和外部干扰,分别应用偏最小二乘(PLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法建立校正模型。最小二乘支持向量机(LS-SVM)输入分别包括主成分分析得到的主成分(PCs)和PLSR建模得到的潜在变量(LVs)和由PLSR模型回归系数得到有效波长(EWs)。结果表明,三种输入的LS-SVM模型都优于PLS模型, 其中EWs-LS-SVM模型最佳,速效氮(N)的相关系数(R2)和预测均方误差RMSEP分别0.82和17.2,速效钾(K)为0.72和15.0。结果表明,利用可见光和短波近红外光谱(Vis/ SW-近红外光谱)(325～1 075 nm)的LS-SVM的结合,可以作为一个精确的土壤理化性质的测定方法。