基于集成最小二乘支持向量机方法的近红外光谱分析

针对近红外（Near Infrared,NIR）光谱测量中的小样本问题。本文提出了一种集成最小二乘支持向量机（Ensemble Least Squares Support Vector Machine,ELS-SVM）新算法。首先使用随机子空间算法（Random Subspace Method,RSM）原始高维变量空间划分为若干个低维度的子空间,然后分别在各个子空间建立最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型,最后构造一个集成结果来进行预测。针对一批柴油样本的实验结果表明,本法对柴油十六烷值的预测精度优于传统的LS-SVM方法。     

《发光学报》成为美国《EI》收录源期刊

2010年3月25日,《发光学报》接到EI中国信息部通知:从2010年第1期起正式被《EI》(《工程索引》)收录为刊源。EI作为世界领先的应用科学和工程学在线信息服务提供者,是全世界最早的工程文摘来源,一直致力于为科学研究者和工程技术人员提供最专业、最实用的在线数据、知识等信息服务和支持。《发光     

近红外消偏振分光膜设计近红外消偏振分光膜设计

大角度倾斜入射时,光学薄膜表现出强烈的偏振效应。入射光S分量和P分量的反射率和透射率曲线,以及反射或透射引起的两个分量的相位变化都不再相同,彼此有一定的偏振分离。通过对产生偏振效应内在原因的分析,采用一个在近红外波段对于45倾斜入射光的S分量和P分量等效导纳非常接近的膜系结构,结合单纯形法优化算法,设计得到一个1 500～1 600 nm范围内反射率都是50％的近红外消偏振分光膜。结果显示,在45入射时,S分量和P分量的反射率曲线偏振分离小,反射和透射引起的相位变化也控制在很小范围。     

基于自适应UKF算法的MEMS陀螺空中在线标定技术

为保证微型卫星定位应用中系统精度与稳定性,需要对姿态传感器进行实时在线标定.在无外界姿态参考时,提出一种用三轴磁强计测量值来实时估计MEMs陀螺的零漂误差的方法,采用UKF滤波算法,将陀螺漂移作为滤波状态向量,通过建立三轴磁强计测量微分方程,作为系统量测方程实现陀螺漂移的最优估计.针对磁强计测量信息易受干扰导致滤波量测模型不准确的问题,将自适应因子引入到UKF中,通过在线监控和调整测量误差,减少陀螺标定的估计误差,增强系统性能.实验结果表明,经过标定,MEMS陀螺精度提高约30%,并且在磁强计有外界干扰时,陀螺的标定结果收敛.将标定后的MEMS陀螺进行姿态解算,其动态误差小于2°.     

聚多巴胺包覆氨基硅球用于木犀草素的富集及检测

采用聚多巴胺包覆氨基硅球材料,作为吸附剂对木犀草素进行吸附与检测,建立了一种快速测定稀溶液中木犀草素的近红外光谱分析方法。在进行吸附试验的过程中,考察了质量、pH值和吸附时间对木犀草素吸附率的影响;不需要脱附,富集了木犀草素的吸附剂经近红外漫反射光谱直接检测,并以偏最小二乘回归法建立定量木犀草素校正模型进行含量的预测。研究显示,在中性条件下,常温吸附10 min,吸附剂质量为0.2 g,木犀草素的吸附率可达到93.8%;近红外光谱经过SNV+CWT处理后,木犀草素校正模型的参考浓度和预测浓度之间的相关系数为0.9811,在0.3-15.0 mg L~(-1)的较低浓度范围内,预测集的回收率可以达到86.6-118.8%。结果表明,可通过近红外漫反射光谱技术和吸附预富集相结合的方式对稀溶液中微量的木犀草素进行富集与灵敏检测。     

光催化反应中气体产物在线评价系统

基于气体产物在线分析, 搭建了光催化反应体系, 实现了多反应通道的批次实时在线色谱分析, 建立了光催化剂活性评价系统.通过与实验装置连接, 实现在线色谱分析, 可以实时定性定量检测催化反应产物, 提高分析效率, 为科研工作提供高效、便捷、系统的服务.同时, 在此基础上建立的光催化剂活性评价系统, 可为太阳能光化学转换利用及环保技术的研究奠定试验基础.光催化剂活性评价系统拓展了仪器的使用功能, 应用范围得到提升, 可为化工合成催化剂评价系统的研发提供借鉴.     

我国油料产品品质的近红外光谱快速检测技术研究进展

近红外光谱技术是一种快速无损检测技术,具有操作简单、检测成本低、无需化学试剂、绿色环保,以及可实现多品质参数同步检测等优点。该文综述了我国油料和食用植物油品质的近红外光谱速测技术研究进展,包括油料含油量、粗蛋白含量、脂肪酸含量等品质指标,食用油的理化指标,以及脂肪酸和食用油的真实性鉴别,并对油料产品品质的近红外光谱速测技术的发展前景进行了展望。     

近红外光谱快检技术在口岸安全监管领域的应用展望

近红外快速检测技术在全球范围内作为一项新兴的快速检测手段,已在农业、食品、饮料、石油、材料、制药、医学、动植物检疫及其工业化过程等领域得到了广泛应用。该文结合近红外光谱快速检测原理及其应用现状,针对口岸安全监管中的商品智能归类、材料成分快速鉴定、动植物产品快速检疫鉴定、商品装卸载过程的在线监测等需求,提出引入近红外光谱检测技术应用于口岸安全监管领域的设想,力求为实现口岸贸易安全与贸易便利化双重目标奠定科技基础,并给出了近红外在口岸安全监管研究方面的应用展望。     

基于近红外光谱技术的白酒酒醅在线监测研究

为实现白酒生产过程中出窖酒醅智能化配粮,该文开发了一套在线近红外光谱监测系统,实时在线检测出窖酒醅配粮前的水分、淀粉及酸度,实时检测结果转化为4~20 mA电控输入信号,解决酒醅智能配粮问题。通过将在线近红外分析系统与台式近红外分析仪相结合,在四川宜宾六尺巷酒厂开展酒醅在线监测与配粮智能化应用。结果表明,台式仪器检测水分、淀粉、酸度的平均误差分别为-0.25%、0.38%和0.29 mmol/10 g,检测水分、淀粉、酸度的预测标准差(SEP)分别为0.60%、0.75%和0.18 mmol/10 g;在线仪器检测酒醅水分、淀粉、酸度的平均误差分别为-0.75%、0.48%、0.29 mmol/10 g,检测水分、淀粉、酸度的SEP分别为0.66%、0.97%、0.22 mmol/10 g。相比台式近红外分析结果,在线结果的平均误差及ＳＥＰ均有所放大,但在线分析的准确度能满足酒醅在线配粮控制的精度要求。     

近红外光谱技术结合4种算法分析尾巨桉-马占相思制浆原料的混合程度与主化学成分

为缓解我国木浆供应压力,满足混合原料制浆的实际需求,该文进行了近红外光谱快速分析混合制浆原料的研究。采集145个人为控制尾巨桉含量的尾巨桉-马占相思混合样品的近红外光谱,用常规方法测定其综纤维素、聚戊糖、Klason木质素含量。对原始光谱进行一阶导数与标准正态变换预处理后,分别运用偏最小二乘法、支持向量机法、人工神经网络法和LASSO算法建立尾巨桉、综纤维素、聚戊糖、Klason木质素含量分析模型。其中LASSO法建立的尾巨桉和综纤维素含量分析模型最优,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.80%、0.60%;绝对偏差(AD)分别为-3.03%~3.17%、-1.03%~0.98%,模型性能可满足较精确的快速分析。偏最小二乘法建立的聚戊糖含量分析模型最优,RMSEP为0.75%,AD为-1.26%~1.33%;支持向量机法建立的Klason木质素含量分析模型最优,RMSEP为0.48%,AD为-0.82%~0.86%,两个模型性能适用于非精确性的分析。该研究为混合制浆原料的快速分析提供了可能,同时也证实了LASSO算法的适用性。