基于中红外光声光谱的聚合物包膜控释肥料养分释放曲线预测

以聚丙烯酸酯类系列水基聚合物包膜控释肥料为样品,测定了包膜肥料养分的释放曲线并原位测定了肥料包膜的中红外光声光谱,分析了不同肥料的养分释放曲线以及不同包膜材料的红外光声光谱特征;采用广义回归神经网络模型(GRNN),以肥料包膜红外光声光谱的主成分作为GRNN模型的输入层,并以包膜肥料养分释放曲线为输出层,构建了预测养分释放曲线的GRNN模型。结果表明,GRNN模型能快速有效地预测包膜肥料养分释放曲线,其预测相关系数(R2)达0.93以上;包膜的探测深度明显影响释放曲线的预测误差,最小预测误差为7.14%,平均为10.28%,且基于包膜表层红外光声光谱的预测误差最小。因此,结合GRNN模型,红外光声光谱可为包膜肥料养分释放曲线的快速预测提供新手段。     

近红外光谱技术结合RCA和SPA方法检测土壤总氮研究

基于近红外光谱技术结合连续投影算法和回归系数分析对检测土壤总氮含量进行研究。采集农田土壤样本近红外光谱数据,土壤样本数量共394个。由于原始光谱数据量大,在500～2 500 nm光谱波长范围基础上,为简化模型,在原始光谱基础上采用连续投影算法和回归系数分析提取特征变量,以两种变量选择方法提取的特征变量作为输入,分别采用偏最小二乘回归(PLS)、 多元线性回归(MLR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建模方法建立总氮预测模型,共建立了9个预测模型,最优预测集的决定系数为0.81,剩余预测偏差RPD为2.26。研究表明,基于连续投影算法和回归系数分析选择的特征波长可以应用于近红外光谱检测土壤总氮含量,同时可以大大简化模型,适合开发便携式土壤养分检测仪。     

近红外光谱定量分析的改进ELM算法

极限学习机理论(extreme learning machine, ELM)作为一种新的化学计量学方法,在近红外光谱定量分析中的应用研究,已引起学术界的高度重视。然而,由于光谱数据维数较高,建立ELM模型时需要大量的隐节点,导致隐含层输出矩阵维数高且存在高度共线性,用现有的Moore-Penrose广义逆算法求取隐含层输出矩阵与待测性质间的回归模型往往会存在病态问题。基于ELM建立光谱波长变量与性质之间的回归模型,提出以ELM模型隐含层输出矩阵作为新的变量,采用作者最新提出的基于变量投影重要性的改进叠加PLS算法(stacked partial least squares regression algorithm based on variable importance in the projection,VIP-SPLS),建立新变量与待测性质间的回归模型。VIP-SPLS算法充分利用了每个隐节点的输出信息,能有效解决高维共线性问题,同时具有模型集成的优点,从而改进了ELM模型的性能。将提出的改进ELM算法(improved ELM,iELM)应用于标准近红外光谱数据集,结果表明iELM模型的精度相对于现有的PLS模型和ELM模型分别显著提升了29.06%和27.47%。     

基于分区建模的锌液痕量铜离子光谱检测方法

炼锌溶液中痕量铜离子的光谱信号被掩蔽、干扰严重,以及铜离子的非线性特性在高、低浓度区间的显著差异,都会导致痕量铜离子的浓度检测比较困难。针对该问题,提出了一种基于分区建模的锌液中痕量铜离子的光谱检测方法。该方法采用导数光谱结合小波去噪的方法对光谱信号进行预处理,重现待测铜离子的谱峰。以相关系数-稳定性值作为变量的评价指标对波长变量进行排序,并结合支持向量回归(SVR)模型选取最佳波长变量,在此基础上,根据混合溶液中铜离子光谱信号非线性特性将浓度划分区间,并分别针对每个区间建立粒子群优化支持向量回归(PSO-SVR)模型,计算出铜离子的质量浓度。将所提方法与现有多种回归方法进行比较,结果表明:所提方法将预测方均根误差降低至0.0678,模型决定系数提高至99.61%,该方法的最大相对误差为6.94%,平均相对误差为2.74%。     

基于近红外光谱的橄榄油品质鉴别方法研究

目前市面上销售的橄榄油主要分为特级初榨橄榄油和普通初榨橄榄油两类,为了鉴别两种不同品质的橄榄油,提出了一种应用siPLS-IRIV-PCA算法的橄榄油品质鉴别的新方法。基于橄榄油的近红外光谱数据,应用联合区间偏最小二乘法(siPLS)对橄榄油的近红外光谱进行了波长区间优选,使用交叉验证均方根误差(RMSECV)评估模型的性能并选择最优波长区间,通过迭代保留信息变量(IRIV)算法从最优波长区间中选择特征波长,根据选择的特征波长构建主成分分析(PCA)模型。对90组特级初榨橄榄油和90组普通橄榄油样本进行了判别鉴定。PCA将1 427个波长变量作为输入变量,前两个主成分贡献率为51.891 8%和26.473 2%;siPLS-PCA将408个波长变量作为输入变量,前两个主成分贡献率为56.039 1%和36.235 5%;siPLS-IRIV-PCA将6个波长变量作为输入变量,前两个主成分贡献率为66.347 6%和32.304 3%。结果表明,与PCA和siPLS-PCA鉴别方法相比,siPLS-IRIV-PCA具有最佳的鉴别性能。     

基于遗传算法的近红外光谱橄榄油产地鉴别方法研究

提出了一种应用近红外光谱技术快速无损鉴别橄榄油产地的新方法。采用近红外光谱仪获取三种不同产地的橄榄油各30个样本的光谱漫反射特征曲线,利用全局搜索算法-遗传算法提取特征波长,即从光谱751个波长数据提取9个特征波长数据,并将其作为主成分分析法的输入变量,运用主成分分析法建立分析校正模型。结果表明,主成分1和2累计可信度已达99.130%,对不同产地的橄榄油有很好的聚类作用,同时也说明遗传算法抽取特征波长方法正确。将提取到的六种主成分作为BP神经网络的输入变量,品种类型作为神经网络的输出变量,建立3层人工神经网络模型,对30个未知橄榄油产地进行预测,预测结果准确率达100％。该方法能快速无损地检测橄榄油产地,同时也为其他油类产地鉴别提供了一种新方法。     

基于半导体光放大器和光学滤波器的同相波长转换理论研究

采用半导体光放大器(SOA)级联滤波器的方案可以实现高速全光波长转换,其中,滤波器实质上是对SOA输出信号的光谱进行优化操作.文中利用带通滤波器(BPF)和延时干涉仪(DI)组成的光谱优化器,不仅实现了80Gbit/s同相波长转换,而且基于遗传算法设计光谱优化器的参数,极大地提高了输出信号的质量.同时,也从理论上分析了SOA中超快带内效应对信号光谱的影响以及光谱优化器中BPF和DI的消光比对输出信号质量的影响.     

基于人体血清荧光光谱和改进变量选择方法对血糖浓度测定的研究

利用人体血清240 nm激发波长荧光光谱在220～900 nm波段针对血糖浓度进行建模分析。在模拟退火算法和偏最小二乘算法的基础上进行建模波长变量筛选方法的改进。基于变量入选模型统计频率和无关变量消除法,分别进行了波长的初选和精选过程。同时,加入了主成分数自适应特性等加快收敛速度、减小计算量的措施。该模型对比了线性、三次样条函数、高斯函数作为偏最小二乘法插入基函数的情况下,分别对原始光谱、Daubechies小波分解第三层和第四层细节信号光谱建模。结果显示,该模型避免了主成分参数尝试导致的时间成本,在参数自适应的过程中很快趋于稳定并得到对应条件下的最佳建模主成分数。其波长变量筛选能力使得对独立样本的分析预测效果有了显著的提升,最佳建模预测效果达到0.25 mmol·L-1,达到了血糖检测的医用要求。加入了非线性建模条件使得模型有明显的改善,基于样条函数的效果总体最好,其次为基于高斯函数的情况。对原始光谱进行小波分解,得到的细节信号光谱建模效果更为可观。总体而言第四层细节信号光谱建模效果略优于第三层细节信号光谱。模型筛选波长变量的频率意味着在所给实验条件下的血糖浓度信息在不同波段的分布情况,这为血糖在血清成分中的物理化学特性提供了一定程度上的统计解释。     

POSC-PLS方法及其在电子吸收光谱定量分析中的应用

针对光谱数据局部效应显著,变量个数多,彼此间常存在严重的复共线性,构建了一种基于分段正交信号校正(piecewise OSC)的偏最小二乘(PLS)回归,即POSC-PLS方法。它以近邻分段方式进行逐个波长点的正交信号校正,剔除光谱矩阵中所含的各种噪声信号,将去噪后的光谱矩阵作为新的自变量矩阵,再利用偏最小二乘方法建立校正模型。将该法应用于多环芳香烃电子吸收光谱的多组分定量关系建模,效果良好。所建模型的预报性能优于其他方法,而且模型所需PLS成分数减少,模型更简洁。     

应用荧光相关光谱测定L-色氨酸的浓度

应用FLS920P型荧光光谱仪对L-色氨酸溶液进行三维荧光光谱检测,从中发现：L-色氨酸的特征荧光峰位于270/350 nm。设定发射波长为350 nm,测量激发谱。由测量结果发现在250~260 nm区间,谱线斜率较大、线性度好。因此选取250,255和260 nm三个激发波长,在每个激发波长下分别测量相应的荧光发射谱。基于三条不同的荧光发射谱,构建以激发波长为外扰变量的自相关光谱;而以浓度为外扰变量的自相关光谱,是以超纯水在不同激发波长的平均谱作为参考光谱,通过参考光谱与样本平均谱的相关计算得到。在此基础上,将相关光谱数据分别与偏最小二乘回归(PLSR)和径向基神经网络(RBFNN)相结合,建立溶液中L-色氨酸含量的预测模型,研究结果表明：采用浓度为外扰变量构造的荧光相关光谱信噪比较高,建模的预测效果要好;而在外扰变量相同时,基于径向基神经网络建立的预测模型比基于偏最小二乘回归建立的预测模型对溶液中L-色氨酸浓度的预测结果更为准确。其中,以浓度为外扰变量时的径向基神经网络预测模型准确度最高,该模型的预测相关系数为99.91%,预测均方根误差为0.033 μg·mL-1。研究结果表明,使用该方法能够对溶液中的物质含量进行准确测定,可为食品安全监管提供帮助。     

小波变换和连续投影算法在火龙果总酸无损检测中的应用

应用可见/近红外光谱技术、小波变换(WT)和连续投影算法(SPA),对火龙果总酸含量(TA)进行精确、快速的无损检测,为火龙果内部品质无损检测提供科学依据。利用Maya2000光纤光谱仪采集380～1 099 nm范围的火龙果漫反射光谱数据,通过WT消噪、SPA优选波长和偏最小二乘回归(PLSR)分析方法,建立了火龙果总酸的定量预测模型。试验结果表明：经过WT消噪联合SPA优选波长压缩光谱变量后建立的WT-SPA-PLSR模型,预测精度都高于全谱PLSR模型。由全部样本的原始光谱变量作为输入变量建立PLSR模型的预测相关系数(R_p)为0.851 394, 预测均方根误差(RMSEP)为0.086 848;全部样本的原始光谱数据使用dbN(N=2,3,…,10)小波进行分解消噪,其中消噪效果最优的是db4小波2层分解(db4-2),WT-PLSR模型的R_p为0.915 635,RMSEP为0.066 752,小波变换消噪后的光谱预测模型精度明显提高;原始光谱经过db10-3小波消噪联合SPA算法,从570个光谱变量中优选出530,545,604,626,648,676,685,695,730,897,972,1 016 nm共12个变量作为输入变量,建立WT-SPA-PLSR预测模型,模型的R_P为0.882 83, RMSEP为0.077 39。SPA算法适合火龙果TA模型的光谱变量选择,能够有效提取与总酸相关度高的波长变量,增加了预测模型的精度和稳定性。研究结果表明小波变换技术联合连续投影算法的漫反射近红外光谱无损检测火龙果总酸含量具有可行性。     

基于光纤光栅辅助耦合的WDM下话路研究

利用光纤光栅的反射特性和光纤耦合器的耦合特性,研究基于光纤光栅辅助耦合波分复用(WDM)下话路器.满足国际电信联盟(ITU-T)建议波长的WDM光信号从耦合器输入端口进入,其中与光栅中心反射波长一致的激光信号从耦合器的下话路端口输出,而其他波长的激光信号从耦合器输出端口输出,实现特定波长信号的下话路.选择中心波长分别为1554.248 nm,1555.859 nm,消光比为57 dB的两路光信号进行试验,光纤光栅的中心反射波长为1555.86 nm,实验结果表明,上述两路光信号分别从不对称光纤耦合器的输出端口和下话路端口输出,且在下话路端口输出光信号的消光比为48 dB.     

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。     

基于可见-近红外光谱技术的润滑油含水量无损检测方法研究

研究了基于可见-近红外光谱技术的发动机润滑油含水量快速检测方法。在获取光谱信息的基础上,提出了采用不同的光谱建模方法以提高检测精度和简化分析计算。分别采用主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)方法进行模型输入变量的提取。SPA最终选择了476,483,544,925,933,938,952,970和974nm共9个波长为最优变量。基于SPA选择的变量,分别应用偏最小二乘回归(PLSR)和多元线性回归(MLR)建模。效果均优于全波段PLSR模型和PCA-PLSR模型。说明SPA选择的有效变量能够包含最重要的全波段光谱信息,同时可以去除无用的信息变量。为了进一步提高检测效果,采用LS-SVM分别基于SPA选择后的有效变量和全波段光谱进行建模。两个模型的预测确定系数(Rp2)均在0.9以上。SPA-LS-SVM的效果要优于全波段LS-SVM模型的效果。SPA-LS-SVM模型的Rp2达到了0.983,剩余预测偏差(RPD)值为6.963。表明可见-近红外光谱可以用于发动机润滑油含水量的检测。     

BiPLS结合GA优选可见/近红外光谱MLR变量

利用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)定位光谱糖度若干信息区间,运用遗传算法(GA)从中选择波长点,建立了多元线性回归(MLR)模型。光谱进行卷积平滑和二阶导数处理后,将光谱(225个数据点)分割成25个子区间时,BiPLS优化结果最优。在所定位的信息区间进行GA二次选择特征变量,运行100次依次选择入选频率较高的12个波长点。为简化MLR模型,对于入选的相邻波长选择频率较高者,最后选择 638,734,752,868,910,916和938 nm作为回归变量,建立的MLR预测模型相关系数(R2)、校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.984,0.364和0.471,优于常用的逐步多元线性回归的建模结果。表明BiPLS结合GA可以有效地对李子糖度可见/近红外光谱MLR回归变量进行筛选,提高了模型的精度。     

土壤碳酸钙中红外光声光谱特征及其应用

测定并分析了碳酸钙(CaCO3)的中红外光声光谱及光谱特征,利用中红外光声光谱并结合主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLSR)和人工神经网络(GRNN)三种分析方法建立回归模型,分析了土壤CaCO3的含量。结果表明CaCO3具有丰富的中红外吸收,最强吸收峰波数在1 450cm-1,且干扰少,可以作为土壤CaCO3的特征吸收峰;三种回归建模方法所建模型线性都很好,PLSR和GRNN最好,相关系数(R2)均大于0.9,PCR次之,为0.847;验证样本预测能力PLSR和PCR最佳,R2大于0.9;GRNN次之,为0.882。偏最小二乘回归在校正和预测过程中的结果都非常好,RPD值均大于3.0,具有较强的适用性。     

Kohonen网络与BP网络用于钨和钼的同时测定

Kohonen与BP人工神经网络结合用于解析钨和钼的吸收光谱,讨论了Kohonen网络输出层的拓扑结构,并利用确定的结构对钨和钼的重叠光谱进行波长选择,在全光谱中选择最能代表光谱特征的不同类波长。所选波长处的吸光度作为三层BP-ANN网络的输入集,分光光度法同时测定了钨和钼。利用Kohonen网络选择全谱特征波长,优化了BP-ANN的输入层。与常规的波长选择方法进行比较,分析结果表明, 经K-ANN方法进行波长选择后,提高了BP-ANN的预测能力。确立了Kohonen网络作为选择最优波长集的一种工具。     

改进的随机蛙跳算法对农机润滑油污染浓度的近红外光谱检测研究

润滑油是农业机械正常作业的必要物资,农业机械发动机工作的动力性、安全性、经济性以及寿命与润滑油状况有着紧密联系。污染浓度作为油液的综合评价指标,常规的实验室检测耗时长、成本高,所以开发高效的润滑油污染浓度检测技术具有重要意义。提出了一种基于近红外光谱技术的农机润滑油污染浓度的检测方法,同时针对随机蛙跳(RF)特征波长选择算法中迭代次数大,结果再现性低等缺点,提出了一种迭代保留信息变量的随机蛙跳(IRIV-RF)特征波长选择算法。该算法一方面利用迭代保留信息变量(IRIV)算法提取出强信息变量和弱信息变量,将其作为RF算法中的初始变量集,消除初始变量集的随机性对结果再现性的影响。另一方面通过对变量按被选概率值由大到小正向排序后,从首个波长开始依次增加一个波长建立偏最小二乘回归(PLSR)模型,选择交叉验证均方根误差(RMSECV)值最小时的变量子集为特征波长,消除RF算法所提取的特征波长数量的不确定性。利用近红外光谱仪采集自行配制的101份不同污染浓度的农机润滑油原始光谱数据,选用三种不同的预处理方法分别对原始光谱进行处理,确定最佳的预处理方法为变量标准化(SNV)。在此基础上通过RF,...     

可用于产生微波信号的间隔可调双波长光纤激光器

为了获得不同间隔双波长信号输出,提出一种基于受激布里渊效应产生双波长激光的实验装置,利用不同间隔双波长输出信号进行拍频实验可获得可调的微波信号输出;利用一段10 km长普通单模光纤（SMF）作为布里渊增益介质,一个线宽为5 kHz分布反馈激光器（DFB）作为布里渊抽运源,一段未泵浦的保偏掺铒光纤用作饱和吸收体抑制边模,通过改变未泵浦保偏掺铒光纤的长度,可获得不同间隔输出的双波长光纤激光器,实验获得波长间隔为0.170 nm和0.085 nm的激光信号输出,分别对应20 GHz和10 GHz的微波信号。     

基于GA和SCMWPLS算法的NIR光谱信息变量提取研究

光谱数据压缩、信息变量提取是近红外应用研究的热点,是简化模型、提高预测精度的重要手段。本文以杏可见/近红外光谱为例,采用二阶导数、标准化和正交信号校正(OSC)处理以滤除光谱与浓度阵无关的信号;使用SCMWPLS选择出880,894～910和932 nm为建模区间建立PLS预测模型,其相关系数(R)、校正误差(SEC)和预测误差(SEP)分别为0.920,0.454和0.470;进行独立运行GA程序100次,依次选择入选频率较高的2个波长点888和900 nm作为回归变量,建立GA-MLR预测模型,其R, SEC, SEP分别为0.905,0.488和0.459,均优于全谱的偏最小二乘建模结果。结果显示,OSC可以滤除光谱与浓度阵无关的信号,减少建立模型所用的主因子数;SCMWPLS和GA可以寻找最优信息变量组合。该方法对于建立低维度、高精度近红外快速分析模型具有普遍参考意义。