基于径向基函数神经网络的荧光光谱技术在菌种识别中的应用

对嗜酸乳杆菌、变异链球菌和保加利亚乳杆菌这三种菌的荧光光谱进行研究,发现在紫外光的激励下,益生菌溶液发出荧光.在最佳激发波长290　nm的激励下,荧光峰值在300—650　nm范围内.采用小波变换对测得的150组光谱数据进行压缩,压缩后每组数据由原来的1341个点减少为168个点,既保留了原图谱的特征,又提高了神经网络的处理速度.径向基函数神经网络方法对压缩后的数据进行研究,对每种菌的40组实验数据进行训练,在此基础上对30组未知数据进行识别.结果表明经过训练之后,径向基函数神经网络能够准确预测未知菌种.     

应用荧光光谱和径向基函数神经网络定量检测三聚氰胺

实验发现三聚氰胺溶液在紫外光激发下产生较强荧光,测得其荧光峰在310～600 nm之间,荧光峰值波长为420 nm左右,荧光相对强度与三聚氰胺溶液浓度呈现复杂的非线性关系。提出了采用径向基函数神经网络结合荧光光谱对三聚氰胺溶液浓度进行测定的方法。对每个样本选取30个发射波长值所对应的荧光强度作为网络数据,训练、建立了径向基函数神经网络。应用训练好的径向基函数神经网络,对5种三聚氰胺溶液的浓度进行预测,结果相对误差分别为0.93%,0.09%,0.31%,1.55%,4.61%。该方法能快捷、准确地测定三聚氰胺在溶液中的含量,为三聚氰胺检测及食品安全监管提供了一种新方法。     

基于主成分分析和径向基网络的水稻胡麻斑病严重度估测

对植被病害严重度的精确预测是采取植保措施的关键,同时对减少农药使用量也具有积极意义。该研究首先对叶片光谱反射数据进行重采样和求一阶、二阶微分,再用主成分分析PCA技术对上述变换光谱进行分析,最后结合径向基函数神经网络RBFN对水稻胡麻叶斑病严重度进行预测。将全部的光谱数据和病害严重度分为两组,75％用于网络训练,25％用作网络性能测试。文中对预测结果准确性有重要影响的径向基函数扩展速率和不同的数据处理方法进行了讨论,研究发现,一阶微分光谱经PCA压缩后,获得主分量光谱,输入RBN,病害严重度的预测均方根误差仅有7.73％。表明：主成分分析和径向基函数神经网络（PCA-RBFN）相结合,可以对水稻胡麻斑病严重度进行快速、精确的估算。     

基于径向基神经网络和BP神经网络对日落黄荧光光谱的分析

对食用合成色素日落黄的荧光光谱进行研究,发现在最佳激发波长370nm紫外光的激励下,荧光峰值波位于576nm;经分析认为,日落黄溶液之所以能产生荧光是因为分子中偶氮键将一个苯环和一个萘环连接在一起,形成大共轭结构,并且取代基与—SO3Na与—OH处于萘环的对位,大大增强了日落黄分子的共轭程度,使其具有强的吸光功能,发出强荧光。另外,结合径向基神经网络和BP神经网络对未知样本进行浓度预测,结果精确,平均相对误差分别为3.51%和5.45%,RSD分别为1.83%和2.95%。该方法有望成为对食用合成色素进行高效检测的有效方法。     

基于荧光光谱和径向基函数神经网络的合成食品色素测定和鉴别

以合成食品色素胭脂红、苋菜红溶液为例,提出了应用荧光光谱结合径向基函数神经网络对合成食品色素溶液进行浓度测定和种类鉴别的方法。应用SP-2558多功能光谱测量系统,测得胭脂红和苋菜红溶液分别在波长为300和400 nm的光激发下产生的荧光光谱。对每个胭脂红溶液样本选取15个发射波长值所对应的荧光强度作为网络特征参数,训练、建立用于浓度预测的径向基函数神经网络。据此,对3种胭脂红溶液样本的浓度进行预测,预测结果相对误差分别为1.42%,1.44%和3.93%。另外,以胭脂红和苋菜红溶液荧光波长值所对应的荧光强度作为特征参数,训练、建立了用于种类鉴别的径向基函数神经网络,进行合成食品色素溶液种类识别,准确率达100%。这些结果表明,该方法方便、快捷、准确度较高,可应用于合成食品色素检测及食品安全监管。     

用于复杂光谱数据压缩的自适应小波算法

对于超短脉冲激光与气体相互作用产生的复杂光谱，提出了基于递归最小方差方法的自适应小波算法，实现了对该类光谱数据的高效压缩. 在对三种气体，共计27组光谱数据进行压缩后，数据由最初的3968个点被压缩成124个点，压缩比为32∶1. 选择其中13组作为样本送入支持向量机神经网络进行训练，用剩下的14组进行检验，正确率为100%. 关键词： 非线性荧光光谱 小波分析 递归最小方差算法 线性神经网络     

基于径向基函数神经网络的高光谱遥感图像分类

从径向基函数神经网络的理论出发,针对高光谱数据的特点,设计了有效的特征提取模型,再与径向基函数神经网络的输入层连接,建立了一个新的径向基函数神经网络的高光谱遥感影像分类模型,并用国产OMISII传感器获得的64波段数据进行试验。首先进行了最小噪声分离变换,提取了1～20个分量的数据,使用提取后的数据（20维）、提取后数据的纹理变换（20维）和主成分分析的前（20维）,组成了60维向量数据进行分类处理,这种分类器结构简单、容易训练、收敛速度快,其分类精度达到69.27%,高于BP神经网络分类算法(51.20%)以及常用的最小距离分类（MDC）算法(40.88%)。通过对结果和过程进行分析,实验证明径向基函数神经网络在高光谱遥感分类中具有较好的适用性。     

应用荧光相关光谱测定L-色氨酸的浓度

应用FLS920P型荧光光谱仪对L-色氨酸溶液进行三维荧光光谱检测,从中发现：L-色氨酸的特征荧光峰位于270/350 nm。设定发射波长为350 nm,测量激发谱。由测量结果发现在250~260 nm区间,谱线斜率较大、线性度好。因此选取250,255和260 nm三个激发波长,在每个激发波长下分别测量相应的荧光发射谱。基于三条不同的荧光发射谱,构建以激发波长为外扰变量的自相关光谱;而以浓度为外扰变量的自相关光谱,是以超纯水在不同激发波长的平均谱作为参考光谱,通过参考光谱与样本平均谱的相关计算得到。在此基础上,将相关光谱数据分别与偏最小二乘回归(PLSR)和径向基神经网络(RBFNN)相结合,建立溶液中L-色氨酸含量的预测模型,研究结果表明：采用浓度为外扰变量构造的荧光相关光谱信噪比较高,建模的预测效果要好;而在外扰变量相同时,基于径向基神经网络建立的预测模型比基于偏最小二乘回归建立的预测模型对溶液中L-色氨酸浓度的预测结果更为准确。其中,以浓度为外扰变量时的径向基神经网络预测模型准确度最高,该模型的预测相关系数为99.91%,预测均方根误差为0.033 μg·mL-1。研究结果表明,使用该方法能够对溶液中的物质含量进行准确测定,可为食品安全监管提供帮助。     

基于光谱技术的桔子汁品种鉴别方法的研究

为了实现桔子汁不同品种的快速光谱鉴别,首先采用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析,从定性分析的角度得到四种不同品种桔子汁的特征差异。同时将小波变换用于对大量光谱数据的压缩, 并结合RBF神经网络建立桔子汁品种鉴别的定量分析模型。该模型将小波压缩后的数据作为神经网络的输入向量,建立径向基函数RBF神经网络。4个品种共240个样本用来建立RBF神经网络的训练模型,剩余的60个样本用于预测。预测结果表明,小波变换结合RBF神经网络的桔子汁品种鉴别的准确率达到100%。说明文章提出的基于光谱技术的鉴别方法具有很好的分类能力,它为桔子汁品种的快速鉴别提供了一种新方法。     

基于支持向量机的中药太赫兹光谱鉴别

文章将支持向量机用于中药材太赫兹光谱识别.利用太赫兹光谱系统测得三组相似中药炙甘草和生甘草、南柴胡和北柴胡、山豆根和北豆根的太赫兹光谱,傅罩叶变换后得到它们的吸收系数作为分类鉴别的特征数据.用线内积函数、多项式内积函数和径向基内积函数分别构建三种小同的支持向量机,并建立误差反传神经网络(BP神经网络),分别用支持向量机和BP神经网络对中药的特征数据进行鉴别.识别结果比较表明,支持向量机在小样本情况下对中药两分类识别的效果明显超过BP神经网络.     

Identification of tartrazine and sunset yellow by fluorescence spectroscopy combined with radial basis function neural network

The fluorescence spectra of synthetic food dyes of sunset yellow and tartrazine are analyzed. The fluorescence peak wavelengths of sunset yellow and tartrazine are 576 and 569 nm, respectively, while the fluorescence spectra widths are 480-750 and 500 750 nm induced by ultraviolet light between 310-400 nm. The fluorescence spectra of sunset yellow overlap heavily with those of tartrazine, so it is difficult to distinguish them. Based on the principle of radial basis function neural network, a neural network is obtained from the training of the 14 groups of experimental data. The results show that the species of sunset yellow and tartrazine could be recognized accurately. This method has potential applications in other synthetic food dyes detection and food safety inspection.     

荧光光谱法和ABC-RBF神经网络在多环芳烃浓度检测中的应用

多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbon,PAHs)具有强致癌性,极大威胁着人类身体健康。因此,寻找一种高效、精确的多环芳烃浓度检测方法十分必要。采用FS920荧光光谱仪分析了苯并(k)荧蒽(BkF)、苯并(b)荧蒽(BbF)、苯并(a)芘(BaP)混合溶液的荧光光谱特性。发现在激发波长260~400 nm、发射波长300~500 nm范围内,混合溶液的荧光光谱重叠严重。当混合物浓度配比不同时,荧光特性也存在很大差异。针对光谱图不能直接反映混合物各组分浓度的特点,将人工蜂群(ABC)算法优化的径向基函数(RBF)神经网络应用于浓度检测中,对比分析普通RBF和ABC-RBF神经网络模型。结果表明,ABC-RBF神经网络模型预测误差相对较小,训练到95次时,均方差精度达到10~(-3)。BkF、BbF和BaP的回收率平均值分别为99.20%、99.12%和99.23%,证明此网络适用于检测多环芳烃溶液,为检测多环芳烃浓度提供了一种快速、有效的新方法。     

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     

Identification of lactobacillus casei-BDI and Streptococcus thermophilus by fluorescence spectra

Fluorescence analysis applied in the study of lactic acid bacteria （LAB） provides a new method and theory to study probiotics and realize the detection and identification of the strains. It is also possible to achieve automation and computerization. In this letter, the differences between the fluorescence spectra of lactobacilIus casei-BDI （Lc-BDI） and Streptococcus thermophilus （St） are shown, and the second-order derivative spectra are used to further study the diversity of these two strains. According to the results, with the excitation wavelengths of 285 and 340 nm, there are significant differences between them. The experiment is repeated for 6 times, showing good repetitiveness.     

基于荧光光谱技术的菜籽油氧化状态智能评价

菜籽油在加工及贮藏过程中，易受氧气、温度、光照等因素的影响，产生氧化酸败现象。为准确判断油脂氧化程度，实现不同氧化模式下菜籽油品质的快速判别，采用三维同步荧光光谱技术结合平行因子分析法及BP神经网络法建立菜籽油氧化状态的智能评价模型。以冷榨菜籽油为原料，将样品分别置于常温、Schaal烘箱、高温模式中氧化处理，期间采集菜籽油的三维同步荧光光谱数据及理化指标，当理化指标超出国标限定范围时，停止采集数据。结果表明，菜籽油中荧光物质在不同氧化模式中的演变规律呈显著差异，氧化温度对菜籽油荧光光谱有明显影响。常温氧化350 d与第1 d相比，菜籽油的特征荧光峰位置无变化，仅在激发波长Ex为620和660 nm附近荧光峰强度发生微弱变化；Schaal烘箱氧化26 d后，在激发波长Ex为620和660 nm附近荧光峰强度显著减弱，且在激发波长Ex为350～450 nm之间有新的荧光峰生成；高温氧化48 h后，Ex为620和660 nm处荧光峰消失，在Ex为400～550 nm处产生显著荧光峰，相对Schaal烘箱氧化，荧光波长发生一定程度红移，这是由于高温氧化过程中油脂氧化生成的物质稳定性较差引起的。利用平行因子分析法对三维同步荧光光谱数据进行分解获取有效的二维荧光光谱数据，当组分数为6，Δλ=60 nm时激发波长的载荷值最大，不同样品间差异最显著。选定Δλ=60 nm波段的二维荧光光谱数据用于智能评价，作为BP神经网络模型的输入值，以极性组分作为模型输出值，分别对菜籽油三种氧化模式数据建模训练。实验结果表明，三种氧化模式对应的训练集、验证集、测试集模型相关系数r均能达到0.9以上，其中常温氧化模式中验证集及测试集模型的相关系数r为1，输出值与目标值较接近，模型的预测效果较好；综合三种氧化模式数据建模，对应训练集、验证集、测试集模型的相关系数分别为0.999，0.913和0.988，均方误差均较小，说明该模型能准确判断菜籽油的不同氧化状态。因此，三维同步荧光光谱技术结合平行因子分析法、BP神经网络法建立快速检测模型能实现菜籽油不同氧化状态的判别，为菜籽油的氧化程度的评价提供新方法，同时为其他食用油的品质评价提供参考。     

基于激光诱导荧光的常见机油快速识别方法

基于激光诱导荧光光谱原理,提出一种常见机油的快速识别方法。利用激光器发射波长为355 nm的紫外激光,诱导九种常见机油样品发射荧光,共采集450组荧光光谱数据,其中360组数据用于分类训练,90组数据用于识别。分析发现不同机油的荧光光谱特征有明显差异,利用主成分分析结合聚类分析法实现了对90组待识别光谱数据的快速识别,识别率可达97.8%。实验证明,激光诱导荧光光谱结合多元分析可以实现不同机油的快速识别与检测。     

三维荧光光谱结合HGA-RBF神经网络在多环芳烃浓度检测中的应用

采用FS920荧光光谱仪分析了苯并[k]荧蒽(BkF)、苯并[b]荧蒽(BbF)和两者混合物的荧光特性.结果表明BkF的两个荧光峰分别位于306 nm/405 nm和306 nm/430 nm,BbF的两个荧光峰分别位于306 nm/410nm和306 nm/435 nm.BkF和BbF不同浓度配比及其相互间的荧光干扰,使得混合物荧光特性差异较大,荧光强度和浓度间关系变得复杂.为准确测定混合物中BkF和BbF的浓度,采用递阶算法优化的径向基神经网络对其进行检测,结果表明BkF和BbF的平均回收率分别为98.45％和97.71％.该方法能够实现多环芳烃类污染物共存成分的识别和浓度预测.     

基于光谱分析的果树树种辨识研究

利用冠层光谱反射率数据(R_λ),对处于果实成熟期的七种挂果果树的树种进行了辨识研究。通过光谱数据重采样、植被指数求算等相关数据处理,比较了六种卫星传感器与四种植被指数对果树树种的辨识效能,并在优选数据形式、优化模型参数的基础上,建立了辨识果树树种的BP神经网络模型。主要结论为：(1)六种卫星传感器辨识果树树种的效能由强到弱的排列顺序为：MODIS,ASTER,ETM+,HRG,QUICKBIRD,IKONOS;(2)在四种植被指数中,RVI对果树树种的辨识效能最强,其次是NDVI,SAVI与DVI的辨识效能相对较弱;(3)用MODIS或ETM+传感器的近红外通道与红光通道上的反射率数据,求算的RVI与NDVI对果树树种的辨识效能相对较强;(4)在R_λ及其22种变换数据中,波长间隔设为9 nm的d1[log(1/R_λ)] ,是建立BP神经网络模型的首选数据形式;(5)利用波长间隔设为9 nm的d1[log(1/R_λ)] 这一数据形式,建立了辨识果树树种的3层BP神经网络模型。     

基于三维荧光与GA-RBF神经网络对茶叶中氯菊酯农药残留的检测

采用FS920稳态荧光光谱仪对绿茶和铁观音这两种不同品种茶叶的氯菊酯溶液的荧光光谱特性进行了分析,发现这两种茶叶的荧光峰均位于λ_(ex)/λ_(em)=(390~410)/675 nm,氯菊酯的荧光峰λ_(ex)/λ_(em)=300/330nm。为了准确测定这两种茶叶中氯菊酯农药残留的含量,采用遗传算法优化的径向基函数神经网络对其进行了分析,当训练到74次时,均方差精度达到10~(-3),绿茶、铁观音的氯菊酯溶液预测样本的平均回收率分别为99.35%和98.89%,平均相对标准偏差分别为1.25%和1.21%。与建立的径向基函数神经网络模型进行了对比,结果表明三维荧光分析技术与遗传算法优化的径向基函数神经网络相结合能够较好地检测出茶叶中氯菊酯农药残留的含量,检测灵敏度大大提高,检出限范围广,可达0.004 8~24 mg/kg,远低于欧盟规定的茶叶中氯菊酯最高残留限量0.1 mg/kg,为检测农药残留提供了一种快速简便的新方法。     

小型荧光激光雷达测量六种典型生物战剂模拟物二维荧光光谱

对成团泛菌(Pan)、金黄色葡萄球菌金黄亚种(Sta)、球芽孢杆菌(BG)和大肠杆菌(EH)四种生物战剂模拟物进行了培养和生长曲线测定,四种菌的代时分别为0.99,0.835,1.07和1.909 h;设计研制了近场小型荧光测量激光雷达,266和355 nm波长分别用于测量生物战剂模拟物氨基酸段和NADH段二维荧光谱;在可控的荧光测量腔室,测得了分辨率为4 nm的营养态细菌液态气溶胶以及牛血清(BSA)、卵清蛋白(OVA)两种毒素类模拟物液态气溶胶的二维荧光谱;二维荧光谱数据表明,Pan,Sta,BG,EH,BSA和OVA气溶胶,在氨基酸段的荧光谱形与标准荧光组分色氨酸较为一致,FWHM为60 nm,受培养生化环境、细菌内部荧光组分及比例的影响,荧光分子激发态与基态间的能量差增大,荧光谱带均存在不同程度的蓝/紫移;在Pan,Sta,BG和EH营养细菌气溶胶中均检出了较弱的NADH荧光组分,且水、氮等的拉曼散射不能完全扣除,光谱锯齿严重,FWHM为100 nm;二阶求导后的二维荧光谱表明,荧光谱的高阶处理和分辨识别是可行的。