红外光谱法与荧光光谱成像技术结合神经网络对正毛化橘红的快速鉴别

为探究一种快速、可靠的化橘红检测方法,本实验分别采用傅里叶变换衰减全反射红外光谱法和荧光光谱成像技术结合多层感知器(MLP)神经网络所构建的模式识别方法,对化橘红进行鉴别,并对两种方法进行了比较。实验以81个正毛化橘红,37个其他品种橘红共118个样品为研究对象,采集所有样品的红外光谱和荧光光谱图像。根据光谱曲线中不同样品间的差异,取红外光谱中550-1800 cm-1区段范围内的光谱数据和荧光光谱曲线中的400～720 nm区段的光谱数据进行分析,应用主成分分析法(PCA)对化橘红的光谱数据进行降维处理,再结合MLP神经网络对化橘红样品进行判别分析。实验中分别使用多元散射校正(MSC)、标准正态变量校正(SNV)、一阶导(FD)、二阶导(SD)以及Savitzky-Golay(SG)平滑数据预处理方法,并比较他们对鉴别模型的影响。分析结果表明：利用红外光谱法(FTIR/ATR),经由Savitzky-Golay(SG)平滑预处理得到的数据,通过隐层函数为sigmoid的三层MLP模型,能够得到最优正毛化橘红识别率,其结果训练集和测试集的识别率都为100%;利用荧光光谱成像技术,由多元散射(MSC)预处理的结果是最理想的。经过预处理的数据,通过隐层函数为sigmoid函数的三层MLP模型,训练集识别率达到100%,测试集识别率达到96.7%。由此可见,衰减全反射红外光谱法(FTIR/ATR)和荧光光谱成像技术分别与MLP神经网络构建的识别模式,均可对化橘红的判别达到快速、可靠的效果。     

荧光光谱成像技术结合主成分分析与Fisher判别快速鉴别肉苁蓉

为探究一种快速、可靠的肉苁蓉属中药材检测方法,实验采用荧光光谱成像技术结合模式识别方法对肉苁蓉属三种中药材：荒漠肉苁蓉、管花肉苁蓉和沙苁蓉进行鉴别研究。实验中发现肉苁蓉样品存在较显著的荧光特性,采集来自不同产地、不同批次以及不同超市购买的三种肉苁蓉属药材的40个样品的荧光光谱图像,对图像进行去噪、二值化处理后,根据光谱立方体绘制每个样本的光谱曲线,将所得450～680 nm波段范围内的光谱数据作为鉴别分析的研究对象,应用主成分分析法(PCA)对三种肉苁蓉的光谱数据进行降维处理,再结合Fisher判别方法对三种肉苁蓉进行鉴别。分别比较多元散射校正(MSC)、标准正态变量校正变换(SNV)以及一阶微分(FD)三种数据预处理方法对鉴别模型的影响,并根据主成分的累积贡献率和主成分因子数对判别模型效果的影响对主成分因子数进行优化。分析结果表明：一阶微分预处理后提取前四个主成分进行Fisher判别的鉴别效果最佳,PCA结合Fisher判别建立肉苁蓉属三种药材的判别模型原始判别的准确率达到100%,交叉验证的准确率达到95%。由此可见,利用荧光光谱成像技术结合主成分分析及Fisher判别对肉苁蓉属三种药材的鉴别分析是可行的,而且具有操作简便、快速、可靠等优点。     

可见和近红外透射光谱结合区间偏最小二乘法(iPLS)用于橄榄油中掺杂煎炸老油的定量分析

为探寻一种快速可靠的分析方法用于橄榄油中掺杂煎炸老油含量的测定,实验采用可见和近红外透射光谱分析技术结合区间偏最小二乘法(interval partial least squares, iPLS)、联合区间偏最小二乘法(synergy interval partial least squares, SiPLS)和反向区间偏最小二乘法(backward interval partial least squares, BiPLS),对掺杂不同含量煎炸老油的橄榄油建模分析,并对不同模型比较优选。采集样品400~2500 nm范围内的光谱,对光谱数据进行Savitzky-Golay(SG)平滑去噪。剔除奇异样本后,采用sample set partitioning based on joint X-Y distance(SPXY)法划分样本集,以不同的iPLS优选建模区域,建立煎炸老油含量预测模型。结果表明：对掺杂不同含量煎炸大豆油的橄榄油,采用划分20个区间,选择2个子区间[4, 16]建立的SiPLS模型预测效果最好,相关系数(R_p)达0.998 9,预测均方根误差(RMSEP)为0.019 2。对掺杂不同含量煎炸花生油的橄榄油,采用划分20个区间,选择2个子区间[2, 16]组合建立的SiPLS和BiPLS模型具有相同的预测效果,预测均方根误差(RMSEP)为0.0120,均优于iPLS模型。此外,与SiPLS模型相比,BiPLS模型运算量少,速度快。由此可见,基于掺杂油样品的可见和近红外透射光谱,分别采用组合区间偏最小二乘法(SiPLS)和反向区间偏最小二乘法(BiPLS)优选建模光谱区域,可以对橄榄油中掺杂煎炸大豆油和煎炸花生油含量进行准确测定。而且,实验过程无需对掺杂油样品进行预处理,无环境污染,操作简单,快速无损。