基于近红外光谱的烟叶纵向分切方法

为了研究初烤烟叶纵向分切方法,分别对玉溪K326和昆明红大两个品种3个典型等级初烤烟叶进行纵向等面积分切,并测定不同分切部位的近红外漫反射光谱,利用主成分分析法以及系统聚类法研究初烤烟叶各分切部位的差异性。结果表明:(1)主成分分析对初烤烟叶不同纵切部位的样本有一定的聚类作用,但是需要肉眼判断,带有一定的主观性;(2)系统聚类分析结果表明,昆明红大3个等级样品均是近叶基端(12A部分)为第一类,其余部分为第二类;玉溪K326不同等级分类方法有所不同,但均是近叶基端为一类。(3)本研究认为,不论对于玉溪K326还是昆明红大初烤烟叶品种,均可以切除约占烟叶面积9%—25%(约占烟叶长度15%—30%)的近叶基端部分进行单独切断打叶复烤。研究结果为两段式打叶复烤新技术提供了新的分切方法与理论支持。     

FT-NIR与主成分分析在中药贝母鉴别和聚类中的应用研究

近红外漫反射光谱和主成分分析法相结合,选取不同范围内的近红外光谱数据,对川贝、浙贝以及东北平贝共48个样品进行了主成分分析,作二维线性投影图和三维线性投影图,比较了48个样品在红外光谱上的差异程度,发现基于傅里叶变换近红外光谱的主成分分析投影图能够较好的表征48个样品的类别关系.结果表明:应用近红外漫反射光谱法能够鉴别贝母及其近缘物种,具有较好的聚类和鉴别作用,作为一种药材质量检测手段,该方法具有一定的应用价值.     

基于红外与近红外光谱的烟叶部位识别

以烟叶样品的红外及近红外光谱为基础,采用基于主成分分析的马氏距离判别模型,研究了不同类型仪器、建模区间、模型参数及光谱预处理方式对烟叶部位识别准确率的影响。结果表明根据红外和近红外光谱均可对烟叶部位进行良好识别,近红外光谱因包含的样品信息更为丰富,可以得到比红外光谱更好的识别效果。其中仪器A的二阶导数光谱给出的烟叶部位识别准确率最高,可达94.11%;仪器B的一阶导数及SNV光谱给出的烟叶部位识别准确率次之,为88.24%;Nicolet公司的Antaris360傅里叶红外仪的一阶导数光谱给出的烟叶部位识别准确率为82.35%。对于同一仪器,最佳建模区间及主成分个数随样本情况及光谱预处理方式而变。     

可见-近红外漫反射光谱技术对羊毛和羊绒的鉴别研究

应用可见-近红外漫反射光谱技术对甘肃不同地区的130个羊毛和羊绒样品进行定性鉴别研究。结果表明：采用主成分-马氏距离聚类判别分析法,羊毛和羊绒样品界线;主成分回归分析技术结合多元离散校正、一阶导数等预处理方法,以及最佳主成分因子为8、不确定因子为1.00等参数,建立的定性鉴别模型预测性能较好,外部验证正确率为100%。说明利用可见-近红外漫反射光谱定性分析技术可以快速鉴别羊毛和羊绒。     

近红外光谱法快速无损识别普通、高油、超高油玉米籽粒

以75粒普通玉米、72粒高油玉米和73粒超高油玉米共计220粒玉米籽粒样品为实验材料,通过玉米籽粒的近红外光谱结合主成分信息提取技术建立了不同油分含量的玉米籽粒样品的BPANN识别模型.为考察模型的实际应用效果,连续10次随机划分样品集,每次在各类别玉米籽粒中随机选取4/5作为建模集,剩余1/5作为预测集,选择光谱信息的第2～15个主成分作为网络输入,样品以3个类别值-1,0,1作为目标输出,10次建模的学习识别率均达到100%.以所建BPANN模型对预测集样品进行分类识别,普通玉米、高油玉米和超高油玉米籽粒平均正确识别率分别为99.33%,97.88%和91.43%,总体正确识别率平均达到95%以上.研究结果表明BP人工神经网络近红外光谱法建立玉米籽粒识别模型可对不同油分含量的玉米籽粒进行快速、无损识别,对于玉米籽粒的选育工作具有一定的指导意义.另外还探讨了选择主成分建模对不同油分含量的玉米籽粒种类识别效果的影响,结果显示具有方差贡献率99%以上的光谱第一主成分参与建模,对模型预测效果有负影响,说明不同主成分包含的区分普通、高油与超高油玉米籽粒的分类信息不同,因此近红外光谱法建立样品分类识别模型时选择不同主成分建模是有必要的.     

栽培和野生中药材灯盏花的近红外光谱鉴别模型

分别在2台傅里叶变换近红外光谱仪上采集了43个栽培和野生中药材灯盏花样品的近红外漫反射光谱,提取光谱信息的15个主成分,方差贡献率达到99%以上。以20个灯盏花样品作为建模集,15个主成分作为网络学习输入层的15个节点,在2台仪器上用2套光谱分别建立了识别栽培和野生灯盏花样品的BP-神经网络模型,并对预测集的23个样品用于实际鉴别分析。两台仪器上的建模集样品模型回代正确识别率均为100%,预测集样品的正确识别率分别为100%和95.7%,结果表明,利用近红外光谱法进行栽培和野生中药材灯盏花的快速鉴别是可行的。     

小波包熵和Fisher判别在近红外光谱法鉴别中药大黄真伪中的应用

利用傅里叶变换近红外光谱仪采集了中药大黄的近红外漫反射光谱,提取光谱的主成分和小波包熵等特征信息,再以特征信息为依据,利用Fisher分类器对中药大黄的真伪进行了鉴别。通过比较得出：采用小波包熵特征信息建模和预测误判率比采用主成分低。用小波包熵进行特征提取和Fisher分类器相结合对中药大黄真伪进行鉴别,其建模集交叉验证的误判率为6.52%,预测集的误判率是2.04%,为中药大黄的近红外快速真伪鉴别提供了参考。     

近红外光谱与多元统计方法用于生产过程实时分析

近红外漫反射光谱快速、无损且适用于实际复杂样品分析等特点被广泛应用于在位和在线分析。基于近红外光谱漫反射技术和多元统计过程分析方法建立了一种适用于生产过程分析与在线实时监测新方法。该方法实时采集生产过程中物料的近红外光谱,并利用已建立的模型计算统计量Hotelling T2对生产过程进行实时评价。模型的建立采用了主成分分析,统计量根据实时光谱在主成分模型上投影进行计算。实际应用表明,利用该方法可以根据统计量实时监测生产过程中物料的变动情况,并根据不同批次统计量的进一步统计实现批次间的相对稳定性分析。因此,该方法可作为生产过程质量控制的良好手段。     

基于近红外光谱技术的钢结构防火涂料品牌鉴别方法研究

为了实现钢结构防火涂料在流通使用领域中不同品牌的现场快速鉴别,提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别钢结构防火涂料品牌的方法。运用光栅扫描型近红外光谱仪器,通过近红外漫反射光谱获取不同品牌钢结构防火涂料的光谱曲线,并对光谱数据进行标准正态变量变换(standard normal variate transformation, SNV)、Norris二阶求导等优化处理。利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对钢结构防火涂料品牌进行聚类分析,前五个主成分的累积方差贡献率已达到99.791%,以PC1,PC2和PC3×10的得分值对所有建模样品在三维空间作图,对不同品牌的钢结构防火涂料具有很好的聚类作用。利用5个品牌的各25个样品建立校正模型,用余下5个品牌的各5个样品,共计25个样品进行外部验证,通过未知样品光谱的主成分得分值计算其与校正模型中每个品牌的马氏距离值,实现未知样品的品牌鉴别。建立的定性分析模型对未知样品的外部验证正确率达到100%。说明该分析方法能够快速准确的鉴别钢结构防火涂料品牌,并为市场规范提供技术参考。     

基于近红外光谱技术的钢结构防火涂料品牌鉴别方法研究

为了实现钢结构防火涂料在流通使用领域中不同品牌的现场快速鉴别, 提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别钢结构防火涂料品牌的方法。运用光栅扫描型近红外光谱仪器, 通过近红外漫反射光谱获取不同品牌钢结构防火涂料的光谱曲线, 并对光谱数据进行标准正态变量变换(standard normal variate transformation, SNV)、Norris二阶求导等优化处理。利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对钢结构防火涂料品牌进行聚类分析, 前五个主成分的累积方差贡献率已达到99.791%, 以PC1, PC2和PC3×10的得分值对所有建模样品在三维空间作图, 对不同品牌的钢结构防火涂料具有很好的聚类作用。利用5个品牌的各25个样品建立校正模型, 用余下5个品牌的各5个样品, 共计25个样品进行外部验证, 通过未知样品光谱的主成分得分值计算其与校正模型中每个品牌的马氏距离值, 实现未知样品的品牌鉴别。建立的定性分析模型对未知样品的外部验证正确率达到100%。说明该分析方法能够快速准确的鉴别钢结构防火涂料品牌, 并为市场规范提供技术参考。     

局部建模方法用于烟草样品的近红外光谱定量分析

采用近红外光谱在主成分空间的距离作为样本相似性的判据,建立了一种用于近红外光谱定量分析的局部建模方法。该方法首先对校正集的光谱进行主成分分析(PCA),然后基于主成分空间中预测样本与校正集样本的距离选择校正子集并建立局部偏最小二乘(PLS)回归模型。对欧氏距离和马氏距离的比较表明,欧氏距离可以更好地表达样本之间的相似性。将所建立的方法用于烟草样品中氯和尼古丁含量的测定,结果表明局部建模方法比常用的全局建模方法具有更好的预测准确性,特别是在低含量成分的预测中具有明显优势。     

基于近红外光谱判断分析煤种的鉴别研究

煤种信息为煤炭质量评价、进出境税收征管提供技术支撑。传统煤种鉴别方法需测定煤炭样品干燥无灰基挥发分、低煤阶煤透光率、粘结指数、恒湿无灰基高位发热量等指标,能耗大,检测周期长,不利于口岸快速通关。基于不消耗化学试剂、快速、低成本等优势,采用近红外光谱鉴别煤种受到广泛关注,但目前还未有针对全球不同产地来源煤炭的煤种鉴别应用,煤炭近红外光谱特征与煤种的相关关系仍有待挖掘。采集了来自澳大利亚、俄罗斯、印度尼西亚等9个国家410批进口煤炭代表性样品,涉及褐煤、烟煤和无烟煤3个煤种,对比分析了不同煤种煤炭样品的漫反射近红外光谱特征,发现不同煤种煤炭样品近红外光谱在吸光度、光谱斜率、特征峰上存在差异。结合样品成分信息、X射线衍射、近红外光谱进行数据挖掘,发现近红外光谱吸光度与煤炭中固定碳含量呈正相关,光谱斜率与煤炭芳构化呈负相关,煤炭芳构化增加导致长波长方向的吸收系数增大,光谱斜率变小,光谱特征吸收峰主要为水分和有机物质含氢基团的特征信息,特征峰强度取决于煤炭中水分和挥发分含量。采用主成分分析（PCA）进行数据降维,光谱变量从1 557个降到394个,对前10个主成分进行逐步判别,筛选出PC1,PC2,PC3,PC4,PC6,PC7,PC8,PC9和PC10代替原始数据作为模型输入变量,建立煤种鉴别的Fisher判别分析模型,建模样品验证准确率为98%,交叉验证准确率为97.8%,测试样品验证准确率为99.1%。PCA载荷图表明：PC1和PC2主要与煤炭挥发分含量相关,其次是水分含量。判别函数1（57.7%）与PC1的相关性最强,判别函数2（42.3%）与PC2的相关性最强,说明不同煤种中挥发分含量和水分含量的差异是近红外光谱进行煤种鉴别的内在依据。     

基于近红外自相关谱检测奶粉中的三聚氰胺

发展了一种基于近红外自相关谱定性定量分析掺三聚氰胺奶粉的检测方法。分别配置40个纯奶粉样品和40个不同质量百分比浓度的掺三聚氰胺奶粉(10-4%～40%, w/w)样品,采集了所有样品的一维近红外漫反射光谱,以奶粉中掺入的三聚氰胺浓度为外扰进行相关计算,选择随浓度变化敏感的7 000～4 200 cm-1为建模区间。在提取自相关谱信息的基础上,建立了定性定量分析掺三聚氰胺奶粉的偏最小二乘模型,并与常规一维近红外谱模型的预测结果进行了比较。所建立的方法对未知样品的识别正确率为100%,预测均方根误差(RMSEP)为0.63%;而一维近红外谱的识别正确率为96.2%,RMSEP为0.84%。研究结果表明：相对于常规一维近红外谱,所建立的方法能提供更好的预测结果,其原因可能是自相关谱能提取更多的特征信息。     

DPLS和SVM的掺假花椒粉近红外光谱定性鉴别

花椒是我国的八大调味料之一。目前花椒市场掺假现象较为多见,为实现掺假花椒粉的快速定性鉴别,采用了近红外光谱结合化学计量学方法进行了探讨。将麦麸粉、稻糠粉、玉米粉和松香粉以1 Wt/Wt.%的递增梯度分别掺入红花椒粉和青花椒粉中,制备掺假浓度范围为1~54 Wt/Wt.%的掺假花椒粉样品,以掺假花椒粉和纯花椒粉共462份样品依次采集其800~2 500 nm范围的漫反射近红外光谱。采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行分析,前3个主成分累计贡献率达98.72%,做出的得分图表明PCA法对掺假的花椒粉具有较好的区域划分。347份样本作为校正集,以特征谱区2 000~2 200 nm范围的257个采样点的光谱信号作为输入,采用判别偏最小二乘法(DPLS)和支持向量机(SVM)建立定性鉴别模型,经不同光谱预处理,对115份验证集样本进行预测,总体鉴别正确率在97.39%~100%之间,表明该方法是快速定性鉴别掺假花椒粉的一个有效手段。     

近红外光谱判别分析滤波器的设计与应用

近红外光谱(NIRS)在定量和判别分析中已得到广泛应用,化学计量学在其中发挥了重要作用,但仍需要建立基于新原理的方法,简化数据处理和建模过程,使近红外光谱分析更加方便、更加快速.多元光学计算(M O C)技术通过设计合适的光学滤波器可以在光谱测量的同时,根据光谱的整体形状得到定性定量结果.作为一种新的测量和计算方式,近...     

傅里叶变换近红外光谱仪扫描条件对数学模型预测精度的影响

以小麦粉状样品为例 ,研究了傅里叶变换近红外光谱仪在不同分辨率 ,不同的激光频率下扫描样品对近红外光谱用于分析小麦样品蛋白质含量的影响。结果表明 :以 4 ,8,16cm- 1 的分辨率扫描样品或当激光频率改变幅度在 1cm- 1 以内时对小麦蛋白模型的影响不显著 ,样品粒度对模型影响较大     

近红外等效光谱测量方法研究

便携式近红外光谱仪器测量低反射率或透过率样品的漫反射率或透过率光谱时,由于仪器噪声的影响,光谱数据小、信噪比低,即使采用降噪数据处理,所得光谱数据仍无法满足分析精度的要求。因此研究了近红外等效光谱测量方法：根据低反射率或透过率样品在常规测量条件下反射信号的强度,增大仪器测量时光源电流以增大样品扫描信号、减小参比反射或透射光强以避免参比信号超量程,并计算得与常规测量方法相同的等效光谱,以提高样品近红外反射率或透过率光谱数据的信噪比。理论分析和实验结果表明采用近红外等效光谱测量方法,可获得与常规测量方法的光谱数据相同、且信噪比增大的等效光谱。     

基于近红外的奶粉品质检测技术研究

奶粉种类繁多且检测的理化指标较多,为了进一步简化近红外光谱检测技术在奶粉生产过程中的应用步骤,文章首次提出了建立包含不同种类奶粉样品集的6个指标：酸度、脂肪、乳糖、蔗糖、蛋白和灰分的近红外模型,用于奶粉质量控制。该文采用全谱分析结合模型优化方法研究,分别建立了该混合奶粉样品集的6个指标的近红外模型。实验表明：除酸度外,该研究所建立混合奶粉的其他理化指标的近红外定标模型具有较好的稳定性和预测能力(RSD<10%,RPD>3)。因此该方法的提出可以简化近红外技术在奶粉定量分析中的步骤。     

近、中红外光谱法融合判定葡萄酒产地

葡萄酒带有浓厚的葡萄原产地地域特点与个性,快速准确地判别葡萄酒原产地具有重要意义,感官评定的方法存在一定的局限性。提出用贝叶斯信息融合技术将葡萄酒样品的近红外透射光谱及中红外衰减全反射光谱联立进行葡萄酒原产地判别的方法。分别用近、中红外光谱仪采集来自中国四个不同葡萄主栽产地(河北怀来、山东烟台、甘肃、河北昌黎)的153个葡萄酒样品的近红外透射光谱和中红外衰减全反射光谱,然后用偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)分别建立基于近红外光谱和中红外光谱的葡萄酒产区判别模型;该模型输出的节点值归一化后作为所有样品分属每一类别的先验概率,代入Bayes判别公式得到后验概率,根据此概率判断样品的新类别属性,即用贝叶斯信息融合技术实现了两种判别结果的修正决策。近红外和中红外融合后的模型结果为：十次随机划分建模集和检验集,四产区葡萄酒判别模型建模集的平均准确率由78.21%(近红外)和82.57%(中红外)变为融合后的87.11%,检验集平均准确率由82.50%(近红外)和81.98%(中红外)变为融合后的90.87%,均优于单独采用一种光谱技术的判别结果。实验结果表明：信息融合技术有助于模型判别效果的提高,采用近、中红外光谱的贝叶斯信息融合技术对葡萄酒原产地进行快速识别是可行的。