基于GPU计算的并行PLS算法研究与实现

偏最小二乘算法(PLS)是与红外、近红外光谱分析结合使用最为广泛的化学计量学算法,然而当前PLS算法通常采用单线程方式实现,当校正模型数量多或样本数量大、波长点数和主成分数较多,模型需对光谱预处理和波长选择方法反复优化时,计算十分缓慢。为大幅提高建模速度,该文提出了一种基于图形处理器(GPU)的并行计算策略,利用具有大规模并行计算特性的GPU作为计算设备,结合CUBLAS库函数实现了基于GPU并行的PLS建模算法(CUPLS)。利用近红外光谱数据集进行性能对比实验,结果表明CUPLS建模算法较传统单线程实现的PLS算法,加速比可达近42倍,极大地提升了化学计量学算法的建模效率。该方法亦可用于其它化学计量学算法的加速。     

NIR光谱的Isomap-PLS非线性建模方法

针对样品的近红外(NIR)光谱与其物理化学性质之间存在的非线性关系,提出了一种结合等距映射(Isomap)和偏最小二乘(PLS)的非线性建模新方法。Isomap是一种新的非线性降维方法,属于流形学习方法,能有效地发现高维数据中的本真低维结构。Isomap-PLS建模方法首先用Isomap对高维NIR光谱数据作非线性降维,再用PLS降维并建立校正模型。将Isomap-PLS建模方法分别应用于两个公开的NIR光谱标准数据集,并与PLS单独建模进行比较。结果表明,在两个数据集上,用Isomap-PLS方法建立的校正模型比单独用PLS算法建立的校正模型具有更小的交叉验证均方根误差(RMSECV);对某些性质数据,Isomap-PLS模型比PLS模型的RMSECV值要小2～5倍。因此,Isomap能够有效反映NIR光谱中存在的非线性结构,Isomap-PLS比PLS具有更好的建模与预测能力。     

基于最小角回归与GA-PLS的NIR光谱变量选择方法

近红外(NIR)光谱一般具有较多的波长变量数,对其直接或间接地进行变量选择是提高模型稳定性能及预测性能的关键。最小角回归(LAR)是一种相对较新和有效的机器学习算法,常用于进行回归分析和变量选择。面向光谱建模应用,提出一种LAR结合遗传偏最小二乘法(GA-PLS)的变量选择方法,可有效筛选出少数特征波长点。首先在全光谱区利用LAR消除变量间的共线性得到初筛波长点,然后用GA-PLS对LAR筛选出的波长点进一步优选从而得到最终建模用的特征波长点。为验证本文方法的有效性,以药片和汽油的近红外光谱回归分析作为应用案例,对原光谱进行预处理后,采用该方法进行变量筛选,然后分别建模其中的活性成分含量和C10含量。结果显示,在这两个应用中,最终优化得到的特征波长点数均只需七个,而两者的预测决定系数R2_p分别达到0.933 9和0.951 9,与全光谱、无信息变量消除法(UVE)和连续投影算法(SPA)等方法相比,特征波长点更少,同时R2_p和预测均方根误差RMSEP值更优。因此,LAR结合GA-PLS,能有效地从近红外光谱中选择出信息变量从而减少建模波数,提高预测精度,拥有较好的模型解释性。该方法可为特定领域的专用光谱仪设计提供有效的波长筛选工具。     

基于最小角回归结合一元线性直接校正法的近红外光谱模型传递方法

针对近红外光谱分析技术中模型通用性较差的问题,提出了一种新的模型传递方法——最小角回归结合一元线性直接校正法(Least angle regression combined simple linear regression direct standardization,LARSLRDS)。该方法首先采用小波变换对样品光谱数据进行预处理,然后利用LAR实现样品全谱区光谱特征波长点的筛选,最后利用SLRDS对筛选出来的变量进行校正。采用汽油和药品样本的近红外光谱数据验证LAR-SLRDS性能,汽油数据集C7、C8、C9和C10成分的光谱差异为0. 002 8、0. 002 7、0. 002 6和0. 002 7,预测标准差为0. 410 6、0. 849 2、1. 034 9和1. 215 8;药品数据集活性、硬度和重量成分的光谱差异为0. 030 0、0. 031 8和0. 033 6,预测标准差为1. 933 8、0. 440 2和2. 130 9。结果表明,LAR-SLRDS算法不仅能够消除主、从仪器光谱之间存在的差异,实现模型传递,而且能够提高PLS定量模型的准确性和稳定性,具有广泛的应用潜力。     

基于RF_AdaBoost模型的血液种属鉴别算法

针对人类和非人类血液种属鉴别对无损、 高效分析方法的需求, 结合随机森林(Random Forest)和AdaBoost(Adaptive Boosting Algorithm)算法, 提出了一种血液种属鉴别方法(RF_AdaBoost). 该方法将RF作为AdaBoost的弱分类器, 以达到提高模型鉴别准确度, 增强模型鲁棒性的目的. 采用RF、 支持向量机(SVM)、 极限学习机(ELM)、 核极限学习机(KELM)、 堆栈自编码网络(SAE)、 反向传播网络(BP)、 主成分分析-线性判别法(PCA-LDA)及偏最小二乘判别分析(PLS-DA)与RF_AdaBoost模型进行对比, 以不同规模血液拉曼光谱数据训练集进行鉴别实验评估其性能. 结果表明, 随着训练样本的增加, RF_AdaBoost鉴别准确度最高达100%, 预测标准偏差趋于0. 与其它模型相比, RF_AdaBoost具有较高的分类准确度及较强的稳定性, 为血液种属的鉴别工作提供了新方法.     

稀疏降噪自编码算法用于近红外光谱鉴别真假药的研究

近红外光谱分析技术作为一种快速、无损检测技术十分适用于真假药品现场鉴别。自编码网络作为当前机器学习领域研究的热点受到广泛关注,自编码网络是一种典型的深度学习网络模型,它比传统的潜层学习方法具有更强的模型表示能力。自编码网络使用贪婪逐层预训练算法,通过最小化各层网络的重构误差,依次训练网络的每一层,进而训练整个网络。通过对数据进行白化预处理并使用无监督算法对输入数据进行逐层重构,使网络更有效的学习到数据的内部结构特征。之后使用带标签数据通过监督学习算法对整个网络进行调优。首先对真假琥乙红霉素片的近红外光谱数据进行预处理以及白化预处理,通过白化处理降低数据特征之间的相关性,使数据各特征具有相同的方差。数据处理之后利用稀疏降噪自编码网络针对真假药品光谱数据建立分类模型,并将稀疏降噪自编码网络模型与BP神经网络以及SVM算法在分类准确率及算法稳定性方面进行对比。结果表明对光谱数据进行白化预处理能有效提升稀疏降噪自编码网络的分类准确率。并且自编码网络分类准确率在不同训练样本数量下均高于BP神经网络,SVM算法在少量训练样本的情况下更有优势,但在训练数据集样本数达到一定数量后,自编码网络的分类准确率将优于SVM算法。在算法稳定性方面,自编码网络较之BP神经网络和SVM算法也更稳定。使用稀疏降噪自编码网络对真假药品近红外光谱数据进行建模,能对真假药品进行有效的鉴别。     

新型在线近红外分析系统用于工业醋酸生产的实时监测

醋酸生产过程的实时在线监控一直是困扰醋酸生产安全和质量控制的关键技术难题。传统的在线色谱分析方法由于其固有的缺点无法满足实时在线监测要求。以SupNIR-4510在线近红外分析仪为核心,设计实现的新型在线近红外分析系统可现场在线分析醋酸反应釜中各组分含量的实时变化,该系统可实现实时在线分析。实验室模型和现场试用均证实该系统稳定性好、准确性高,较好地解决了醋酸安全、稳定生产的关键技术难题。     

基于一元线性回归的近红外光谱模型传递研究

为解决近红外光谱分析中的模型传递问题,本研究提出了一元线性回归直接标准化算法(Simple linear regression direct standardization,SLRDS)。为验证算法的有效性,采用玉米样品的近红外光谱集进行实验,并与传统的直接标准化算法(Direct standardization,DS)、分段直接标准化算法(Piecewise direct standardization,PDS)进行比较。实验结果表明,SLRDS算法不仅能够有效消除近红外光谱仪之间的差异,很好地实现玉米样品的PLS校正模型在3台仪器之间的共享,而且与DS和PDS算法相比,具有传递性能高、模型简单及所求参数少等优点。     

质谱差谱方法及其在中药复方研究中的应用

采用HPLC-ESI-MSn分析得到了复方合煎液中有效部分提取物的指纹图谱数据, 通过比对找出对复方指纹谱有贡献的有效成分峰. 再用质谱差谱方法处理多级质谱数据, 提取不同类型的中性丢失, 实现了对复方有效成分化合物的快速分类鉴定. 用该法研究了复方柴苓汤有效部分黄芩总黄酮和柴胡总皂苷.     

最小角回归结合核极限学习机的近红外光谱对柑橘黄龙病的鉴别

传统的柑橘黄龙病检测方法存在准确度低、稳定性差等问题,该文提出了一种基于最小角回归结合核极限学习机(Least angle regression combined with kernel extreme learning machine,LAR-KELM_((RBF)))的近红外柑橘黄龙病鉴别方法。该方法将光谱数据通过小波变换进行预处理,然后用最小角回归(LAR)算法进行光谱波长的筛选,最后通过核极限学习机(KELM_((RBF)))实现样本的分类。实验采用柑橘叶片的近红外光谱数据,验证了LAR-KELM_((RBF))算法的性能,其分类准确度最高为99.91%,标准偏差为0.11。不同规模训练集的实验结果表明,LAR-KELM_((RBF))模型较极限学习机(ELM)、波形叠加极限学习机(SWELM)、反向传播神经网络(BP_((2层)))、KELM_((RBF))和支持向量机(SVM)模型分类准确度高、稳定性强,能够广泛应用于柑橘黄龙病的检测鉴别。