基于SiPLS算法的近红外光谱检测梨可溶性固形物含量

为了提高近红外光谱技术在梨的可溶性固形物含量(SSC)检测中的精度和稳定性,对采集的原始光谱进行标准归一化(SNV)预处理,采用联合区间偏最小二乘法(SiPLS)建立了SSC的预测模型;通过交互验证法确定了模型的主成分因子数,以预测时的相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)作为评价指标对模型预测结果进行了分析,并与经典偏最小二乘(PLS)模型、间隔偏最小二乘(iPLS)模型进行了比较.结果表明,利用SiPLS所建的预测模型的最优组合包含21个光谱区间并联合4个子区间和15个主成分因子,其预测集的相关系数和预测均方根误差分别为0.9633和0.203;说明利用近红外光谱结合SiPLS算法可以准确、无损检测梨中可溶性固形物含量.     

用遗传区间偏最小二乘法建立苹果糖度近红外光谱模型

为了简化苹果糖度预测模型和提高模型的精度,用遗传区间偏最小二乘法(GA-iPLS)建立苹果近红外光谱预测模型。应用结果表明,整个光谱划分为40个子区间, GA-iPLS选择其中的第4,6,8,11,18号共5个子区间联合建立苹果糖度模型。遗传区间偏最小二乘法所建的模型,其校正时的相关系数r_c和交互验证均方根误差RMSECV分别为0.962和0.334 6,预测时的相关系数r_p和预测均方根误差RMSEP分别为0.932和0.384 2。与全光谱模型相比,该方法建立的模型不论对校正集还是预测集,模型的预测能力都提高了许多,且模型得到了很大的简化：其实际采用的波数点个数比全光谱模型采用的波数点个数大大减少,主因子数也比全光谱少,由此建立的模型更加简洁、数据运算量也更少。     

近红外光谱法快速检测猪肉中挥发性盐基氮的含量

为了实现快速无损地检测猪肉新鲜度的目的,应用近红外光谱法测定猪肉新鲜度重要指标一挥发性盐基氮(TVB-N)的含量.猪肉原始光谱经标准偏差归一化方法(SNV)预处理后,用联合区间偏最小二乘法(siPLS)建立猪肉预处理后光谱和TVB-N含量的校正模型并与经典偏最小二乘法(PLS)模型、间隔偏最小二乘法(iPLS)模型作比较.试验结果表明,利用联合区间偏最小二乘法所建的预测模型最佳,其校正集相关系数(Rc)和交瓦验证均方根误差(fRv)分别为0.8332和3.75,预测集的相关系数(Rp)和预测均方根误差(fRP)分别为0.8238和4.17.研究结果表明利用近红外光谱和联合区间偏最小二乘法可以快速地测定猪肉中挥发性盐基氮的含量.     

近红外光谱法快速检测绿茶中儿茶素的含量

提出了一种应用傅里叶近红外漫反射光谱分析技术快速检测茶叶中主要儿茶素含量的新方法.首先获取茶叶在10000～4000 cm<'-1>范围的近红外漫反射光谱,然后以高效液相色谱分析值作参考值.采用偏最小二乘法建立茶叶中表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)、表儿茶素没食子酸酯(ECG)和表没食子儿茶素(EGC)含量的定量分析模型.通过交互验证方法来优化模型的主成分数和所采用的光谱预处理方法.EGCG、ECG和EGC三个模型预测值和参考值问的相关系数分别为0.9800、0.9763和0.9853,预测均方根误差分别为0.3509、0.1147和0.1365.研究结果表明,近红外光谱技术可成功地检测茶叶中EGCG,ECG和EGC的含量.     

基于遗传算法的安溪铁观音品质快速评价研究

为探究一种快速无损的安溪铁观音品质评价方法,利用遗传算法(GA)对茶样的近红外光谱特征波长进行筛选,结合偏最小二乘(PLS),建立全谱段的PLS定量模型与GA-PLS模型。结果表明,傅里叶变换近红外(FT-NIR)全谱段光谱在经过平滑+二阶导数+归一化处理后,PLS模型预测性能最高,建模结果为：校正集相关系数R_C=0.921,校正集均方根误差RMSEC=0.543,验证集相关系数R_P=0.913,验证集均方根误差RMSEP=0.665。选用近红外光谱6 670～4 000 cm-1谱区,采用遗传算法进行特征波长筛选,参与建模数据点数从1 557缩减到408个。优选波段后,GA-PLS建模结果为：校正集相关系数R_C=0.959,校正集均方根误差RMSEC=0.413,验证集相关系数R_P=0.940,验证集均方根误差RMSEP=0.587。可见,GA-PLS模型的校正集和验证集的预测结果均优于全谱段PLS模型。结果说明,在传统的近红外光谱技术结合化学计量学方法的建模基础上,加入遗传算法进行波长筛选,能有效提高模型预测能力,实现方法学的创新研究,且GA-PLS品质评价模型具有较强的参考和推广价值,为提高我国茶叶品质的检测技术水平提供新的方法借鉴。     

山茶油中油酸和亚油酸近红外光谱分析模型

将近红外光谱分析技术结合化学计量学方法用于山茶油混合油品中油酸和亚油酸含量的快速检测。配制了76种山茶油混合油样本用于近红外光谱的采集,将不同的光谱预处理方法用于光谱有效信息的提取;将蒙特卡罗无信息变量消除(MCUVE)和变量组合集群分析(VCPA)方法用于建模变量的选择;将偏最小二乘回归(PLSR)用于脂肪酸含量定量分析模型的构建。结果表明:经NWD1~(st)-MSC预处理后,两种脂肪酸的近红外光谱的较正均得到最好的结果;采用基于VCPA的变量优选方法极大地改善了模型精度,实现了建模变量数量的有效压缩。对于油酸模型,建模变量数量由1501减少为7,交叉验证均方根误差和校正相关系数分别为1.107和0.984,预测均方根误差和测试集的预测相关系数分别为1.178和0.981;对于亚油酸模型,建模变量数量由1501减少为8,交叉验证均方根误差和校正相关系数分别为0.089和0.987,预测均方根误差和测试集的预测相关系数分别为0.105和0.982。近红外光谱分析技术结合NWD1~(st)-MSC-VCPA-PLSR的方法为山茶油混合油品中脂肪酸含量的测定提供了一种快速简单的分析方法。     

近红外光谱法直接检测甜叶菊叶片甜菊糖苷模型建立

使用近红外光谱技术直接扫描甜叶菊干叶片,建立了甜菊苷(stevioside,ST)和莱鲍迪苷A(rebaudioside A,RA)的检测模型。对甜菊苷含量在0.27%~1.40%,莱鲍迪苷A含量在0.61%~3.98%范围内的不同品种的甜叶菊干叶片进行了近红外光谱扫描,共扫描了105份。采用偏最小二乘法建立甜菊糖苷的检测模型,比较了减去一条直线、多元散射校正、一阶导数和二阶导数等不同的光谱预处理方法对模型的影响。结果显示减去一条直线的数据预处理方法为ST的最优建模方法。ST校正集相关系数为0.986,校正均方根误差为0.341,预测均方根误差为1.00,相对分析误差为2.8;RA采用无光谱预处理建模,RA的建模结果相关系数为0.967,校正均方根误差为1.50,预测均方根误差为1.98,相对分析误差为4.17。说明近红外光谱技术检测甜叶菊干叶片中ST和RA的含量具有一定的可行性。同时与甜叶菊粉末ST模型结果相关系数为0.986,校正均方根误差为0.32,预测均方根误差为0.601,相对分析误差为2.86和RA模型结果相关系数为0.968,校正均方根误差为1.50,预测均方根误差为1.48,相对分析误差为4.2相比差异不明显。但减少了叶片粉末检测过程中的烘干、研磨的步骤,节省了时间,降低了工作量。     

猪肉pH值的可见近红外光谱在线检测研究

pH值是猪肉关键品质之一,实施在线检测对优化肉品加工工艺、保证产品质量、提高肉及肉制品的经济价值有重要意义。研究应用可见近红外光谱对新鲜猪肉pH值进行在线检测,实验时样品以0.25 m·s-1的速度运动,采集其可见近红外漫反射光谱(350～1 000 nm),进行反射距离校正后应用偏最小二乘回归法建立猪肉pH值在线检测模型。研究通过Kennard-stone算法划分样品校正集与预测集,对比了不同的光谱预处理方法(多元散射校正,微分等)对预测结果的影响,并对建模所用光谱变量进行优化。研究发现经过多元散射校正结合一阶微分预处理的模型效果最好,模型预测相关系数为0.905,预测均方根误差为0.051,经过优化的模型建模所用波长变量数减少一半,模型的预测相关系数提高到0.926,预测均方根误差下降至0.045。结果表明可见近红外光谱可用于新鲜猪肉pH值的在线检测。     

基于近红外光谱法的大佛龙井茶品质评价研究

为探索科学、客观的茶叶品质评价方法,以大佛龙井茶为分析对象,采用近红外光谱偏最小二乘法(NIRS-PLS),分别建立了干茶色泽、汤色、香气、滋味、叶底单因子得分及五因子总分、六因子总分共7个定量分析模型。结果表明,在主成分因子数不大于10的情况下,各模型校正相关系数R_c为90.48%～98.43%,校正均方根误差RMSEC为1.14～2.09,预测相关系数R_p为90.00%～96.65%,预测均方根误差RMSEP为1.52～2.84,7个模型校正集和预测集均获得较高的拟合度;其中五因子总分模型预测性能最好(R_p为96.65%、RMSEP为1.52),同时,总分模型精度均高于单因子模型。研究结果表明应用近红外光谱法进行大佛龙井茶的品质评价是可行的。     

近红外光谱法测定绿茶中氨基酸、咖啡碱和茶多酚的含量

直接取茶叶完整叶进行傅里叶变换近红外 (FT- NIR)光谱分析测定绿茶中氨基酸、咖啡碱和茶多酚的含量。茶叶的近红外光谱划分为 3个波段 ( :1 0 0 0 0— 71 4 3cm-1 :71 4 3— 5 376 cm-1 :5 376—4 0 0 0 cm-1 ) ,偏最小二乘法建立每种成分的数学模型 ,对不同波段的近红外分析结果进行讨论。在进一步优化波长范围的基础上获得了较好的数学模型 ,氨基酸、咖啡碱和茶多酚的校正值与化学值之间的相关系数分别达到 0 .994 ,0 .92和 0 .96 ,预测均方根误差分别为 0 .1 5 ,0 .31和 1 .6 7。     

基于可见-近红外光谱技术预测茶鲜叶全氮含量

为快速无损监测茶树氮素营养及其生长状况,基于可见-近红外光谱技术建立了茶鲜叶全氮含量的预测模型。以茶鲜叶为对象,田间试验使用便携式光谱仪采集叶片漫反射光谱信息,通过不同预处理和统计分析,建立茶鲜叶全氮含量预测的光谱模型。试验共采集111个样品,其中86个样品作校正集,25个样品作预测集。通过一阶导数与滑动平均滤波相结合的预处理方法,用7个主成分建立的偏最小二乘模型最好,其校正集均方根误差(RMSEC)为0.097 3,预测集的相关系数为0.888 1,预测均方根误差(RMSEP)为0.130 4,预测的平均相对误差为4.339%。研究结果表明,利用可见-近红外光谱技术可以很好地预测茶鲜叶全氮含量,对于快速实时监测茶树长势和施肥管理具有重要指导意义。     

近红外光谱测定茶叶中茶多酚和茶多糖的人工神经网络模型研究

为了建立近红外光谱测定茶叶中茶多酚和茶多糖的模型,应用了人工神经网络方法,选择了7 432.3～6 155.7 cm-1和5 484.6～4 192.5 cm-1特征光谱范围,以网络结构参数的输入层、隐层、输出层神经元数目分别为(8,4,1)和(7,5,1)来建立茶多酚和茶多糖的测定模型,模型的结果表明建模的茶多酚和茶多糖的ｒ,RMSECV,RSECV分别为0.984 7,0.460,0.123和0.947 0,0.136,0.224;预测集的ｒ,RMSEP,RSEP则分别为0.980 4,0.529,0.017和0.968 2,0.111,0.030。由此说明建立的近红外光谱-人工神经网络模型可用于预测茶叶中茶多酚和茶多糖的含量。     

近红外光谱法同时快速测定五种抗结核药物的主成分含量

20世纪80年代以来,全球的结核病形势急剧恶化,利福平片、异烟肼片、吡嗪酰胺片、异福片和异福酰胺片是目前比较有效的抗结核药物.文章采用近红外光谱技术(NIRS)结合偏最小二乘法(PLS)建立了同时测定上述五种抗结核药物中的利福平(RMP)、异烟肼(INH)和吡嗪酰胺(PZA)含量的定量分析模型.实验结果表明,采用原始光谱建立模型测定以上抗结核药物中各组分含量时,测定RMP含量的最有效的波长范围为1 981～2 195啪,测定INH含量的最有效波长范围分别是1 540～1 717nm和2 086～2 197 nm,测定PZA含量的最有效波长范围分别是1 460～1 537 nm,1 956～2 022 nm和2 268～2 393 nm,最优模型测定RMP,INH和PZA含量的交互验证均方根误差(RMSECV)分别为0.049 4,0.025 7和0.030 7,模型对预测集样品中的RMP,INH和PZA含量预测,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.034 9,0.016 6和0.013 4,预测相关系数(rp)分别达到0.986 4,0.998 9和0.999 3,表明模型预测准确可靠,该研究对抗结核药物生产中质量检验和在线检测有重要的意义.     

估测田间烟叶色素含量的光谱模型研究

田间烟叶色素含量的光谱无损快速测量,对烟草营养生长期的营养诊断与长势监测、成熟期的烟叶品质评判具有重要的生产指导意义。该研究的目的是利用烟叶田间光谱估测烟叶的叶绿素和类胡萝卜素含量。研究采集了营养生长期和成熟期烟叶田间反射光谱,测量了样品烟叶的色素含量,利用支持向量机(SVM)和光谱指数法,对营养生长期和成熟期烟叶样品用分期建模和混合建模两种方法建立色素含量估测模型,并对模型的预测性能进行比较。研究结果表明,分期建模和混合建模对于烟叶色素含量的估测效果差异不显著。对于叶绿素含量,SVM和光谱指数法均有较好的估测效果;对于类胡萝卜素含量,SVM方法比光谱指数法具有更高的估测精度。采用SVM方法对烟叶样品的叶绿素含量分期建模得到的估测决定系数和均方根误差分别为0.862 9和0.015 5,对叶绿素含量混合建模得到的估测决定系数和均方根误差分别为0.898 5和0.012 3;采用SVM方法对烟叶样品类胡萝卜素含量分期建模得到的估测决定系数和均方根误差分别为0.873 0和0.002 4,对类胡萝卜素含量混合建模得到的估测决定系数和均方根误差分别为0.852 7和0.002 4。该研究的创新点是通过支持向量机和光谱指数法采用分期建模以及混合建模的方式建立了烟叶样品色素含量的估测模型,为烟草田间生产的质量控制、烟叶的采收品质保证提供科学依据和技术支持。     

液态样本近红外光谱测量中的光程变化误差消减方法研究

以蔗糖溶液为研究对象,利用近红外光谱分别测量4,5和6 mm光程下不同浓度蔗糖溶液的透反射光谱,研究采用矢量归一化、基线偏移校正、多元散射校正、标准正态变量变换、一阶导数5种预处理方法消除光程差异的影响,并结合PLS方法建立校正集模型。与原始光谱的PLS模型相比,五种预处理方法均对模型的预测精度有不同程度的提高,其中,多元散射校正结合PLS方法建立的模型最优,使原始光谱的主成分数PC由6下降为3,决定系数R2由0.891 278提高到0.987 535,交互验证决定系数R2_CV由0.888 374提高到0.983 343,校正标准偏差RMSEC由1.704%下降到0.89%,交互验证的校正标准偏差RMSECV由1.827%下降到1.05%,预测集样本的相关系数由0.950 89上升到0.976 22,预测标准偏差由0.014 36下降为0.01。结果表明,五种预处理方法中,多元散射校正法能够消除光程差异的干扰,提高模型的预测精度,改善稳定性。     

基于近红外漫反射光谱的丁香蓼叶片重金属铜含量快速检测研究

植物中的重金属离子以一定形式与具有近红外吸收的有机分子基团结合, 因此可以借助近红外光谱技术间接检测其重金属离子含量。研究了基于近红外漫反射光谱技术快速检测丁香蓼叶片中重金属铜含量的方法。通过不同光谱数据预处理方法的对比,结合偏最小二乘法,建立了丁香蓼叶内重金属铜含量近红外光谱检测定量模型。实验结果为,经过平滑处理的光谱建模效果较理想,其建立的校正相关系数为0.950,校正均方根误差为5.99;外部验证相关系数为0.923,预测均方根误差为7.38。研究表明,近红外漫反射光谱技术用于丁香蓼叶片中重金属铜含量的快速检测具有可行性。     

新型铜胁迫植被指数NCSVI探索铜污染下玉米叶片光谱敏感区间

目前我国土壤重金属污染日趋严重,高光谱遥感因具有光谱分辨率高、图谱合一等特点成为农作物重金属污染研究的热点。农作物受重金属污染后其光谱会发生细微的改变,如何探寻叶片光谱中对重金属污染敏感的波段是目前的一种研究方向。提出了一种新型铜胁迫植被指数（NCSVI）来探索铜胁迫下玉米光谱敏感区间。通过设计不同梯度下的玉米铜胁迫实验,测定每个铜胁迫浓度下玉米叶片的光谱和Cu2+的含量。首先,将玉米叶片光谱分为11个子区间,以每个子区间的中间波长对应的光谱反射率构建各自的NCSVI。然后,计算NCSVI与玉米叶片中Cu2+含量的相关性系数R及均方根误差RMSE,结合水波段指数（WBI）、改进的叶绿素吸收率指数（MCARI）和归一化水指数（NDWI）这三种常规植被指数进行对比。最后,选用其他年份相同实验条件下获取的玉米叶片光谱进行验证,确认NCSVI的稳定性和有效性。结果表明,11个子区间中只有绿峰、红边、近谷和近峰A这四个子区间对应的NCSVI与玉米叶片Cu2+含量相关性系数的绝对值高于0.9,分别为-0.94,-0.97,-0.94和-0.96,均方根误差均低于15,分别为12.57,8.71,12.71和10.06,而WBI,MCARI和NDWI的相关性系数最高的仅达到0.75,均方根误差最小的为24.21,说明四个子区间对应的NCSVI对玉米叶片铜污染有着更好的指示性。利用不同年份相同条件下的玉米实验对以上结果进行验证,发现11个子区间中,R绝对值大于0.9、RMSE小于1.55的只有绿峰、红边、近谷和近峰A这四个子区间,其中R分别为-0.9,-0.97,-0.97和-0.93,RMSE分别为1.50,0.85,0.78和1.29,均优于WBI,MCARI和NDWI,与2016年实验得出的敏感子区间一致,说明NCSVI能探测铜胁迫下玉米光谱的敏感区间,具备效率高、稳定性好的特点。所提出的NCSVI指数可作为监测玉米叶片铜污染的一种方法,并为其他农作物重金属污染研究提供一定的理论支持。     

应用近红外光谱法建立伤疖膏制备过程中黄芩苷含量模型

建立一种伤疖膏制备过程提取液中黄芩苷动态含量快速测定的近红外光谱分析方法,近红外透射光谱法扫描得到65组伤疖膏制备过程中提取液的近红外光谱图,以提取液中黄芩苷的HPLC测量值作为对照值,采用偏最小二乘回归算法(PLSR)建立NIR光谱与对照值的校正模型。校正模型主成分数为8,交叉验证均方根差(RMSECV)为0.006 8,相关系数(r)为0.999 1。应用校正模型对预测集的30组样品进行黄芩苷含量预测,所得预测均方根差(RMSEP)为0.009 2,r为0.998 7。结果表明,该方法快速、准确,为复方膏剂制备过程中化学成分快速定量和质量控制提供了方法和依据。     

基于NIR和SOM-RBF网络的兰州百合关键营养物质定量分析方法

为了实现兰州百合关键营养物质蛋白质和多糖的快速无损检测,在12 000～4 000 cm^-1光谱范围内采集了59份兰州百合粉的近红外光谱(NIRS)。首先运用SG、 Normalize、 SNV、 MSC、 Detrend、 OSC、 SG+1D、 SG+Normalize、 SG+SNV和SG+Detrend十种预处理方法对原始光谱数据进行处理,确定蛋白质的最佳预处理方法为SG+Detrend、多糖的最佳预处理方法为Detrend;然后运用CARS、 SPA和PCA三种算法对预处理的光谱数据进行特征波长筛选,确定蛋白质和多糖的最佳特征波长提取方法均为SPA算法;最后采用PLSR法建立了兰州百合关键营养物质蛋白质和多糖含量的预测模型,结果显示,经过SG+Detrend＿SPA处理所建立的蛋白质PLSR模型中,预测集相关系数R_p为0.810 6,预测集均方根误差RMSEP为1.195 3;经过Detrend＿SPA处理所建立的多糖PLSR模型中,预测集相关系数R_p为0.810 9,预测集均方根误差RMSEP为2.0946。...