土壤金属元素近红外光谱定量校正模型适应性初步研究

为研究土壤金属元素近红外光谱定量校正模型适应性,采用近红外光谱结合偏最小二乘算法,针对风干土壤中的K,As,Hg,Cu,Zn,Pb,Cr,Cd元素,在剔除异常值后,建立定量校正模型;并对风干、烘干处理的外部验证集样品分别预测上述元素含量。结果表明,风干外部验证集样品的预测值-参考值相关系数皆大于相应烘干外部验证集样品的预测值-参考值相关系数;风干外部验证集各元素的预测值-参考值均具有显著的相关关系,烘干外部验证集中K,Hg,Cr的预测值-参考值之间不具有显著的相关关系。对土壤金属元素近红外光谱定量校正模型的适应性进行了初步研究,可为土壤中金属元素快速定量监测方法以及农产品产地环境监测等提供一定的参考。     

基于线性渐变分光微型近红外仪的西湖龙井真伪模型不适应性析因及修正研究

采用基于线性渐变滤光片分光原理的微型近红外光谱仪对2012年和2013年的西湖龙井和普通扁形茶建立真伪识别模型。分别对不同年份、不同保存期样品的近红外光谱数据进行PCA分解,并根据PCA得分分布的数学特征选取代表性样品,建立PLS-DA模型,从数学原理的角度对模型不适应性的原因加以分析,并对其进行修正,结合外部盲样的验证,有效地增强了模型适应性。研究结果表明,针对西湖龙井和普通扁形茶,采用不同年份样品近红外光谱数据共同建模可有效提高模型对不同年份样品的识别正确率;采用不同保存期样品近红外光谱数据建模结果表明,普通扁形茶在冷冻保存3个月后,理化性质发生了较大的变异,而西湖龙井的理化性质相对较为稳定。从光谱数据主成分特征的数学原理角度对不同年份以及不同保存期模型的适应性进行了研究,建立并验证了适合西湖龙井真伪识别的模型,有效提高了模型的预测准确度。不仅可为近红外光谱应用于农产品质量安全与品质分级方面提供一定的参考,而且对提高农产品近红外分级模型的预测准确度亦具有参考价值。     

ATR-THz波谱结合PLS-DA对陈化小麦快速无损鉴别研究

采用ATR附件采集了人工控制条件老化小麦样品的太赫兹波谱数据,并在PCA综合得分基础上对数据进行分集,建立陈化小麦的快速无损鉴别PLS-DA模型,并对其进行外部验证。结果显示,针对吸收系数谱,所建模型的校正集实验组、对照组以及交互验证实验组、对照组正确率分别为84.2%,94.7%,84.2%和81.6%,外部验证集实验组、对照组正确率分别为73.7%和100.0%;针对折射率谱,所建模型的校正集实验组、对照组以及交互验证实验组、对照组正确率分别为84.2%,92%,76.3%和76.3%,外部验证集实验组、对照组正确率分别为84.2%和89.5%。研究表明,ATR-THz技术在陈化小麦无损鉴别方面具有一定的应用潜力。