神经网络模型在LED便携式近红外整粒小麦成分测量仪上的建立

采用三层反向传播人工神经网络,在LED便携式近红外整粒小麦成分测量仪上,建立了测定整粒小麦中粗蛋白含量的定量分析模型。给出了LED便携式近红外整粒小麦成分测量仪的结构框图、光路结构图及所采集的整粒小麦样品光谱图。简介了人工神经网络的原理并给出了建模的结果。用人工神经网络建立模型,得到校准集和预测集的相关系数分别为0.90和0.96,相对标准偏差分别为3.77%和4.46%。在所使用的有限个分立波长的测定仪上,由于仪器光路、电路及整粒样品状态的影响,存在着一定的非线性。采用人工神经网络建立的模型,其结果优于线性模型的结果。     

基于LED的便携式近红外整粒小麦成分测量仪的研制

采用最新集成芯片和软件设计 ,研制出以近红外LED为光源的整粒小麦成分快速分析的仪器 ,为小麦成分的现场检测提供了一个经济、快捷的便携式设备。该测量仪由近红外LED光源、窄带干涉滤光片、菲涅尔透镜、硅光电池检测器、单片机系统及校准模型等组成。与其他近红外仪器相比 ,该测量仪具有体积小、结构简单、低功耗、抗震动等特点。同时介绍了该测量仪的硬件设计 ,软件设计 ,对小麦蛋白质的建模和预测应用实例等。该测量仪可在粮库甚至田间现场对整粒小麦成分进行无损检测     

光谱学 光谱仪器

TH744．1 2005053283 基于AOTF的便携式近红外光谱测量仪=Portable NIR spectrum instrument based on acousto-optic tunable filter [刊,中]／毕卫红(燕山大学光电子工程系．河北,秦皇岛 (066004)),唐予军…∥半导体光电．-2005,26(3)．- 264-266 提出了一种新型的基于声光可调滤光器(AOTF)的便 携式近红外光谱测量仪,该仪器可用于液态食品的组分浓 度的测量。概述了声光可调滤光器的基本工作原理,并详 细介绍了便携式近红外光谱仪的系统结构和组成。对一 组成分含量已知的牛奶的光谱所建立的线性回归模型的 分析表明,该模型具有良好的相关性,满足实际生产的需 要。图6参3(于晓光)     

短波近红外光谱的整粒小麦蛋白质PLS方法的定量分析

利用漫反射法获得的整粒小麦短波近红外光谱(833～1111nm),采用化学计量学中的偏最小二乘法(PLS)方法,选取不同的波长范围对光谱进行信息提取和分析,给出了不同因子数时PLS方法进行蛋白质分析的结果及其因子数与预测标准偏差平方和(PRESS)关系曲线,确定了最佳回归因子数。并通过选取最佳回归因子和不同波段,对整粒小麦的蛋白质成分进行了定量分析,比较了不同波长范围对分析的影响,并从中获得了较好的预测结果,实验表明,合理选择光谱范围可减少非主要信息的干扰,并以此来提高成分分析精度的方法是切实可行的,在实际应用中有一定的参考价值。     

有监督主成分回归法在近红外光谱定量分析中的应用研究

介绍了运用有监督主成分回归法建立近红外光谱定量分析模型的原理和方法.利用该方法先进行近红外光谱定量分析建模的波长信息选择,达到降低光谱数据维数的目的,然后建立数学模型,并用其分析预测集样品.文中以66个小麦样品为实验材料,随机选择其中40个样品建立小麦样品中蛋白质含量的近红外光谱定量分析模型,首先优选出4个波长点:4 632,4 636,5 994,5 997 cm-1,利用这4个波长点处光谱信息建立主成分回归模型预测26个样品的蛋白质含量,其结果与凯氏定氮法分析结果的相关系数为0.991,平均相对误差为1.5%.该方法从大量光谱数据中筛选出最重要的部分波长信息,实现了"少而精"的波长点选择,对建立抗共线性信息干扰的光谱定量分析模型,同时对指导专用近红外分析仪器设计中波长点的选择等方面都有一定的意义.     

近红外漫反射光谱法测定整粒小麦单株蛋白质含量

应用近红外漫反射光谱技术(波长为1 100～2 498 nm,分辨率为2 nm),以整粒小麦为材料建立适合于小麦单株分析的蛋白质含量分析系统。首先选取籽粒蛋白质含量具有梯度差异的小麦样品,然后对样品扫描得到原始光谱信息,通过散射校正及数学处理来消除原始光谱噪声,最后分别采用多元线性回归、主成分分析法和偏最小二乘法法建立回归方程。结果表明,优化各项参数后,光谱经过标准乘性散射校正和一阶导数处理后,回归分析采用修正的偏最小二乘法(MPLS)得到的定标模型效果最佳。最终得到的预测方程定标相关系数(RSQ)、交叉验证标准误差(SECV)、交叉验证相关系数(1-VR)分别为0.94,0.42,0.87。数学模型经过验证样品集检验,预测相关系数达到0.88。该模型达到了快速、无损分析单株小麦的要求,非常适合于品质育种的早代选择。     

利用近红外及中红外融合技术对小麦产地和烘干程度的同时鉴别

小麦是制作馒头的主要原料之一,小麦中水、蛋白质、淀粉会因产地以及烘干程度的差异而不同,进而影响到加工成馒头的品质。所以实现对小麦产地和烘干程度的快速鉴别就显得尤为重要。感官评定是鉴别小麦产地和烘干程度常用的方法,对比感官评定,光谱分析可以识别样品中的分子结构等信息。基于此,尝试利用近红外和中红外光谱融合技术实现对不同产地和不同烘干程度的小麦同时鉴别。首先选取了两个不同产地的小麦,再利用微波干燥法对两个不同产地的小麦做烘干预处理,使烘干的小麦水含量为12%±0.5%,原麦水含量为18%±0.5%。分别标记为原麦A,烘干A,原麦B,烘干B,再将小麦研磨成粉末,过100目筛网筛选后,置于自封袋中备用。随后分别采集四种小麦样品的近红外和中红外光谱信息,在Matlab 7.10的环境下使用标准正态变量变换(standard normal variable transformation, SNVT)对采集到的原始光谱数据进行预处理,利用主成分分析对预处理后的数据进行降维处理,再结合线性判别分析（linear discriminant analysis,LDA）和支持向量机（support vector machine, SVM）分别建立小麦近红外、中红外光谱数据识别模型。另外利用联合区间偏最小二乘法（synergy interval partial least square, SiPLS）筛选出利用标准正态变量变换(SNVT)预处理后的小麦近红外和中红外光谱数据特征光谱区间,将筛选出的近红外和中红外光谱数据特征光谱区间融合后再结合线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）建立小麦融合光谱信息的识别模型。然后比较同种光谱数据下利用线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）建立的小麦识别模型识别率、比较同种建模方法下近红外和中红外光谱数据建立小麦识别模型识别率、比较同种建模方法下光谱数据融合和单一光谱数据建立小麦识别模型识别率。结果表明,同种光谱分析方法,利用SVM建立的四种小麦识别模型识别率高于利用LDA建立的小麦识别模型识别率。同种建模方法,近红外光谱数据建立的小麦识别模型识别率优于中红外光谱数据建立的小麦识别模型识别率。而在同种建模方法下,利用SiPLS筛选出近红外和中红外光谱数据的特征光谱区间数据融合后建立小麦识别模型识别率最高,光谱数据融合后结合LDA建立的小麦识别模型校正集识别率为98.75%,预测集识别率为97.50%;而将此选择的变量结合SVM建立的小麦识别模型的校正集和预测集识别率都达到100.0%。对比利用单一光谱数据建立的小麦识别模型识别率,光谱数据融合之后建立的小麦识别模型识别率得到显著提高,该研究从纵向和横向上全面地比较了光谱数据建立的小麦模型识别率,结果可为更准确地运用光谱融合技术建立小麦产地以及烘干程度识别模型提供参考。     

基于近红外光谱技术的小麦条锈病和叶锈病的早期诊断

为实现小麦条锈病和叶锈病的早期诊断,利用近红外光谱技术结合定性偏最小二乘法(DPLS)建立了一种鉴别这两种病害的方法。试验将150片小麦叶片(健康叶片、条锈病潜育叶片、条锈病发病叶片、叶锈病潜育叶片、叶锈病发病叶片各30片)分为5类,扫描获得近红外光谱,建立小麦叶片DPLS近红外光谱鉴别模型。原始光谱数据经二阶导数处理后,在4 000～8 000 cm-1范围内,当利用不同建模比建模时,建模集的平均识别率为96.56％,检验集的平均识别率为91.85％,证明了模型的稳定性。当建模比为2∶1、主成分数为10时,模型识别效果较好,建模集的识别准确率为97.00%,检验集的识别准确率为96.00%。表明应用近红外光谱技术建立的小麦条锈病和叶锈病早期诊断的定性鉴别方法是可行的。     

烟叶重要香味物质的近红外快速测定

建立近红外光谱技术快速无损检测烟草重要香味成分茄酮的方法.收集近500个具有代表性样品的光谱,建立其相应指标的近红外模型.在所有的校正模型中,原始谱图经过二阶导数和偏最小二乘(PLS)处理,20个外部样品用于所建模型的验证,实际和预测的平均相对偏差＜5%.该结果表明,近红外光谱技术能够应用于烟草重要香味成分茄酮的分析.作为一种快速高效的方法,香味成分的近红外光谱快速测定将为卷烟配方设计和质量控制提供有力的支持.     

海洋光学

P716.4 2004010788 基于双光路原理的海水IOPs高光谱测量仪方案=Hyperspectral meter for measuring inherent optical properties of seawater based on principle of double-optical-path[刊,中]/曹文熙(中科院南海海洋研究所LED重点实验室.广东,广州(510301)),李彩…∥光学技术.—2003,29(2).—139-     

基于仿生模式识别和近红外光谱的转基因小麦快速鉴别方法

提出了一种采用近红外光谱快速鉴别转基因小麦种子的方法,对不同品种的9个转基因小麦样品种子分别建立了鉴别模型。对9个小麦样品共225个样本,通过近红外光谱仪扫描获得从4 000～12 000 cm-1波段范围的光谱数据。为了消除噪声,对原始数据先进行了归一化预处理;然后使用主成分分析(PCA)方法得到能反映小麦种子97.28%光谱信息的前10个主成分,提高了数据处理效率;最后利用仿生模式识别(biomimetic pattern recognition, BPR)方法建立小麦品种的鉴别模型。对于每个样品中的25个样本,随机挑选15个样本作为训练样本,其余10个样本作为第一测试集,其他品种共200个样本作为第二测试集。在对第二测试集平均正确拒识率达到96.7%的情况下,对第一测试集中的样本取得了95.6%的平均正确识别率。实验结果表明,该方法具有较高的鉴别准确度,可以作为一种快速无损的转基因小麦种子鉴别方法。     

基于便携式近红外光谱仪的重金属离子定量分析研究

近红外光谱分析技术凭借分析速度快、样品预处理简单等特点,被广泛用于农业、医药、环境、石油化工等领域。为实现高效率的现场检测,便携式的近红外光谱仪越来越备受关注。由于近红外光谱分析技术能够对多组分同时进行测定,因此在该研究中使用便携式近红外光谱仪探索同时对稀溶液中多种重金属离子定量分析的可行性。使用胺基改性聚合淀粉富集水中的镍离子和铜离子,然后使用便携式近红外光谱仪直接采集胺基改性聚合淀粉的近红外漫反射光谱,再借助光谱预处理方法和偏最小二乘回归法建立模型,最后通过交叉验证和外部验证证明所建立模型的稳定性。结果表明,在其他干扰离子存在下,氨基改性聚合淀粉仍能分别以99.5%和99.8%高效率地富集稀溶液中的镍离子和铜离子。便携式光谱仪采集的近红外漫反射光谱分别经连续小波变换和多元散射校正结合卷积求导光谱预处理之后,使用偏最小二乘回归能够得到相关系数分别为0.981 9和0.965 4的稳健模型,实现了对稀溶液中镍离子和铜离子的同时测定,并且检测到的镍离子和铜离子的最低浓度均为3.0 mg·L-1。该方法不仅提高了近红外光谱分析技术的检测灵敏度,同时也表明了便携式近红外光谱仪对多种重金属离子同时定量分析的可行性,是一种拓宽近红外光谱分析技术的有益探索。     

岭回归在近红外光谱定量分析及最优波长选择中的应用研究

以66个小麦样品为试验材料,研究岭回归方法在近红外光谱定量分析中的应用。用44个小麦样品的近红外光谱数据建立测定蛋白质含量的近红外-岭回归模型,预测其余22个小麦样品的蛋白质含量。预测结果与凯氏定氮法分析结果(化学分析值)的平均相对误差为1.518%,与偏最小二乘法(PLS)预测结果进行比较,显示岭回归方法可用于近红外光谱定量分析;进一步,为了减少无关信息对定量分析模型预测能力的干扰,一种有效的方法就是进行波长信息的选择。从1297个波长点中优选出4个波长点,利用这4个波长点处的光谱信息建立近红外-岭回归模型预测22个样品的蛋白质含量,预测结果与凯氏定氮法分析结果之间的平均相对误差为1.37%,相关系数达到0.9817。结果表明岭回归方法从大量光谱信息中筛选出了最重要的波长信息、不仅简化了模型,有效的减少了光谱信息共线性的干扰,而且对特定分析选择出适用的波长对指导设计专用近红外定量分析仪器亦有实际意义。     

便携式近红外仪检测牛奶中脂肪、蛋白质及干物质含量

采用便携式近红外光谱仪,结合偏最小二乘回归法,研究了牛奶脂肪、蛋白质和干物质含量的测定方法,建立了近红外漫反射定最分析模型.结果显示,脂肪、蛋白质和干物质模型相关系数(R2)分别为0.98,0.95,0.98,建模集标准残差(RMSEC)分别为0.187,0.105,0.217,验证集标准残差(RMSEP)分别为0.1...     

近红外发光材料的应用研究进展

近年来,近红外发光二极管(light emitting diodes,即LED)由于其高效、节能环保、小型化、长寿命的特点引发了研究人员极大的关注.而近红外发光材料作为重要的颜色转换元件,在近红外LED的发展中处于核心的地位.目前,近红外发光材料已经在发光效率、稳定性等方面取得了显著发展.阐述了近红外发光材料的研究进展,同时展望了近红外发光材料在不同需求下的应用前景.     

特征变量优选在苹果可溶性固形物近红外便携式检测中的应用

为实现苹果可溶性固形物(SSC)的便携式快速检测,利用环形光纤探头和微型光谱仪搭建便携式苹果可溶性固形物光谱采集系统,结合无信息变量消除(UVE)、遗传算法(GA)、竞争性自适应加权(CARS)算法筛选基于偏最小二乘(PLS)的苹果可溶性固形物的近红外光谱特征波长。另外,采用反向区间最小二乘支持向量机(BiLS-SVM)和GA算法优选基于LS-SVM的特征波长变量,分别建立所选特征波长和全波段的PLS模型和LS-SVM模型。试验结果表明,经过GA-CARS算法从全波段1 512个波长中筛选出的50个特征波长建立的PLS模型效果最好,其预测相关系数和预测均方根误差分别为0.962和0.403°Brix。利用该检测装置结合GA-CARS筛选的特征波长,可有效简化苹果可溶性固形物近红外便携式检测模型并提高模型的预测精度,为进一步构建便携式苹果可溶性固形物检测设备奠定了基础。     

基于近红外光谱技术的小麦条锈病菌潜伏侵染的检测

为实现对受到小麦条锈病菌侵染而尚未表现明显症状的小麦叶片进行早期检测,利用近红外光谱技术结合定性偏最小二乘法建立了小麦条锈病潜育期叶片定性识别模型。获取健康叶片30片、条锈病潜育期叶片330片(每天取30片,共11天)和发病叶片30片,扫描获得其近红外光谱曲线。采用内部交叉验证法建模,研究了不同谱区、建模比(建模集∶检验集)、光谱预处理方法和主成分数对建模识别效果的影响。在5 400~6 600和7 600~8 900cm-1组合谱区内,建模比为4∶1、预处理方法为"散射校正"和主成分数为14时,所建模型识别效果较理想,建模集的识别准确率、错误率和混淆率分别为95.51%,1.28%和3.21%;检验集的识别准确率、错误率和混淆率分别为100.00%,0.00%和0.00%。结果表明,利用近红外光谱技术可在接种1天后(即提前11天)识别出健康小麦叶片和受到条锈病菌侵染的小麦叶片,并且可以识别不同潜育期天数的叶片。因此,利用近红外光谱技术对条锈病菌潜伏侵染检测是可行的,为该病早期诊断提供了一种新途径。     

便携式近红外光谱仪的苹果糖度模型温度修正

样品温度对近红外光谱有很大影响,在近红外技术评价水果品质的实际应用时,需要修正温度变化对模型预测结果的影响。便携式近红外光谱仪采集不同温度下(0～30℃)苹果的漫透射光谱,采用二阶导数和卷积平滑进行预处理。选取20℃下代表性样本的光谱数据,建立基准PLS模型。斜率/偏差法分别计算苹果糖度PLS模型在0,10和30℃下的修正方程。分析结果表明:斜率/偏差法对0,10和30℃下外部样本预测结果进行修正,预测精度得到显著提高,其修正前后的Q值分别为0.525cv 0.810,0.680cv0.822,0.669cv 0.802。温度修正模型可以有效提高预测精度,也扩展了近红外仪器的适用性,为自主研发便携式近红外光谱仪提供参考。     

近红外光谱温度修正定量分析模型的研究

以小麦粉末样品为实验材料,研究了环境温度对近红外光谱定量分析结果的影响。将环境温度作为外部变量,使用不同温度下的45个样品建立了测定小麦蛋白质含量的温度修正模型,预测不同温度下的小麦样品的蛋白质含量,结果同以22 ℃恒温下45个样品建立的模型进行了比较。分析结果表明：温度修正模型的预测标准差(SEP)平均为0.333,而恒温模型(22 ℃)的预测标准差随着环境温度与建模时温度差的增大而增大,当环境温度4 ℃时,SEP=0.601 6。温度修正模型可以有效的提高近红外光谱定量分析精度。     

近红外光谱和特征光谱的山茶油掺假鉴别方法研究

山茶油素有"东方橄榄油"美誉,实现掺假山茶油的鉴别具有重要实用价值,采用近红外光谱技术对掺有葵花油的山茶油进行检测。分别以1%,5%,10%为梯度制备掺假比例不同的山茶油样品,并根据掺假比例将其分为A组(0%~5%)和B组(6%~10%)共11个样品,C组(15%~40%)6个和D组(50%~100%)6个样品。将每个掺假样品充分混匀后再分为9份,依次采集其1 000~2 500nm范围的吸收光谱,共获得207条光谱曲线。每组样品的光谱数据按2∶1随机分为训练集与验证集。经去除首尾噪声后,通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)降维,并利用前四个主成分建立了鉴别山茶油不同掺假等级的主成分-支持向量机判别模型,训练集与验证集的总体判别准确率分别达96.38%和94.20%;进一步,通过对前四个主成分的载荷系数的分析,并结合原始光谱,提取建模过程中权重较大的波长并解析其化学含义,最终确定出五个特征波长:1 212,1 705,1 826,1 905及2 148nm,以此波长重新建立近红外特征光谱山茶油掺假等级判别模型,对训练集与验证集的总体判别准确率也达到了94.20%和92.75%。研究结果表明,利用近红外光谱和特征光谱均能够较好实现山茶油掺假等级的鉴别,同时所建立的近红外特征光谱模型也为设计相应的掺假山茶油实用便携式检测仪器提供了理论基础。