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1.
现代近红外光谱分析的信息处理技术   总被引:34,自引:11,他引:23  
介绍了现代近红外光谱分析技术的要点,流程,以及建立数学模型的优化层次与建模层次,最后,阐明了在我国应用与发展近红外技术的策略,即“产业化”与“民主化”相结合。  相似文献
2.
玉米杂交种品质性状的近红外光谱分析技术研究   总被引:27,自引:8,他引:19  
以我国常用玉米自交系、杂交种样品为材料,采用偏最小二乘(PLS)回归法,建立了近红外反射光谱测定玉米完整籽粒的粗蛋白、粗淀粉和油分含量的校正模型。并利用40个玉米杂交后代材料对3个模型的实际预测效果进行了验证,预测值与化学值间的相关系数(r)可达0.98(粗蛋白)、0.93(粗淀粉)和0.97(油分),最大相对误差仅为2.46%(粗淀粉)~7%(油分)。文章还从理论上研究了以数量相对较少的亲本自交系为建模样品、建立可适用于分析大量杂交种样品的近红外数学模型的可行性,提出了作物近红外光谱某些特征具有遗传性这一新的观点。  相似文献
3.
近红外光谱法快速分析葛根中的有效成分   总被引:23,自引:2,他引:21  
本文应用近红外光谱技术建立了快速检测葛根中有效成分的方法。研究了优化分析葛根总异黄酮、葛根素和大豆苷含量数学模型的各种条件,包括建模样品集的选择、化学值的定标、测量的方法及条件等,结果表明:建模样品集的化学值(又称真值)与近红外预测值的相关系数分别为:葛根总异黄酮r=0.975,葛根素r=0.984,大豆苷r=0.966;检验样品集的化学值与近红外预测值的相关系数分别为:0.982,0.975和0.981。说明所建模型具有实际应用价值。  相似文献
4.
支持向量机(SVM)在傅里叶变换近红外光谱分析中的应用研究   总被引:22,自引:6,他引:16  
支持向量机(SVM)用于两类问题的识别研究,它是统计学习理论中最年轻的分支,所建分析模型有严格的数学基础。同时介绍了SVM学习的基本原理和方法,并将该方法引入化学计量学,以103个中药大黄样品为实验材料,通过SVM近红外光谱法建立了大黄样品真伪识别模型。对学习集中33个样品模型识别准确率为100%;对70个预测样品的识别准确率为96.77%,为中药大黄的快速识别提供了参考。研究结果表明了SVM近红外光谱法建立生物样品识别模型的可行性。通过旨在介绍SVM学习方法的基本思想,以引起化学计量学工作的进一步关注。  相似文献
5.
以小麦粉状样品为例 ,研究了傅里叶变换近红外光谱仪在不同分辨率 ,不同的激光频率下扫描样品对近红外光谱用于分析小麦样品蛋白质含量的影响。结果表明 :以 4 ,8,16cm- 1 的分辨率扫描样品或当激光频率改变幅度在 1cm- 1 以内时对小麦蛋白模型的影响不显著 ,样品粒度对模型影响较大  相似文献
6.
SVM回归法在近红外光谱定量分析中的应用研究   总被引:14,自引:9,他引:5  
研究了基于统计学习理论的支持向量机(SVM)回归法在近红外光谱定量分析中的应用。以66个小麦样品为实验材料,由33个小麦样品作为校正样品,采用4种不同核函数方法对小麦样品蛋白质含量与小麦样品近红外光谱进行SVM回归建模。以所建4种不同SVM回归模型对33个小麦预测样品的蛋白质含量进行了预测;不同回归模型的预测结果与凯氏定氮法确定的蛋白质含量的标准化学值间的相关系数均在0.97以上,平均绝对误差小于0.32。为了考察SVM回归校正模型的预测效果,同所建PLS回归模型的预测结果进行了比较,表明所建预测小麦样品蛋白质含量的SVM回归模型亦可通过近红外光谱进行实际样品的定量分析,且有较好的分析效果。  相似文献
7.
FT-NIR光谱法测定紫花苜蓿青干草的6项品质指标   总被引:9,自引:7,他引:2  
紫花苜蓿青干草营养价值非常高,能够为家畜提供大量优质的蛋白质饲料,也是目前我国最主要的草产品类型之一.文章应用傅里叶变换近红外(FT-NIR)光谱技术,使用偏最小二乘法首次建立了国内紫花苜蓿青干草粗蛋白、粗灰分、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维和酸性洗涤木质素以及体外干物质消化率等6项品质指标的预测模型,并对模型进行了交互验证和外部验证.结果表明:该试验所建立的紫花苜蓿青干草6项主要品质指标的近红外模型具有良好的准确性和预测能力,交互验证相关系数rval为0.953 88~0.990 19,交互验证均方根RMSECV分别为0.345%~1.980%,外部验证的相关系数为0.963~0.990.该方法快速、准确,无需化学试剂,对我国紫花苜蓿草产品的质量检测,以及科研中紫花苜蓿草产品品质分析、种质资源评价、育种世代的鉴定和筛选都有非常重要的意义.  相似文献
8.
国产光栅近红外光谱仪扫描条件对检测结果的影响   总被引:7,自引:3,他引:4  
以云南优质烤烟为实验材料,在国产光栅漫反射型近红外仪器上,研究了采集间隔、开机时长、背景测量频率等扫描条件对近红外检测结果的影响.研究结果表明:8,16 nm的光谱数据采集间隔对近红外烤烟定量分析的影响不大,为提高采集速度确定该仪器的采集间隔为16 nm;建立了包含开机时长因素在内的模型,提高模型的适应性;该仪器具有基线漂移提示功能,从而确定仪器背景采集的频率,可以降低分析误差,提高检测结果的准确度.  相似文献
9.
利用傅里叶变换近红外光谱仪采集了中药大黄的近红外漫反射光谱,提取光谱的主成分和小波包熵等特征信息,再以特征信息为依据,利用Fisher分类器对中药大黄的真伪进行了鉴别。通过比较得出:采用小波包熵特征信息建模和预测误判率比采用主成分低。用小波包熵进行特征提取和Fisher分类器相结合对中药大黄真伪进行鉴别,其建模集交叉验证的误判率为6.52%,预测集的误判率是2.04%,为中药大黄的近红外快速真伪鉴别提供了参考。  相似文献
10.
报道了在局部加权(LWR)回归方法基础上,自主改进的更简单、实用的局部偏最小二乘回归(LPLS)的原理和方法.并以云南优质烤烟为实验材料,在国产光栅漫反射型近红外仪器上,研究了主成分数以及局部建模样品数对检测结果的影响.结果表明:应用交叉验证方法推荐的尼古丁组分模型主成分数并不是最优,通过适当降低主成分数可提高检测效果;局部建模样品数为30~50个时总糖、总氮、尼古丁预测准确度的提高幅度可分别达7%,14%,10%以上.该方法能有效提高近红外数学模型的预测准确度,是建立具有高度适应性近红外数学模型的有效方法.  相似文献
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