基于近红外光谱和ELM算法的菱镁矿石品级分类研究

由工业发展需求,针对菱镁矿石矿物含量不同以及分布不均匀而难以判定其品级的情况,提出一种由近红外光谱技术结合ELM的菱镁矿石品级分类模型。该模型可以实现菱镁矿石品级的快速分类。近红外光谱利用菱镁矿中不同种类含H基团对近红外光谱有不同吸收的特性,用来测定菱镁矿石的成分及其含量,其操作简便、不破坏样品、速度快、准确高效。以辽宁省营口市大石桥的菱镁矿石30组为研究对象,采集菱镁矿石的近红外光谱数据样本30×973。采用主成分分析(PCA)对其进行降维处理,以主元贡献率大于99.99%而得到10维的特征变量值。建立了ELM算法定量分析数学模型,取20组样本为训练样本(包括6组特级,14组非特),其余10组作为测试样本(其中4组特级,6组非特),ELM算法模型的隐含层节点数选取20。为了进一步提高分类效果,提出两种ELM算法模型的改进：采用循环模式对传统ELM的输入权值和阈值进行寻优的精选ELM和在精选ELM基础上进行集成的集成-精选ELM。并与用人工方法、化学方法和BP神经网络模型方法对菱镁矿石样品品级分类作对比。结果表明：近红外光谱和ELM菱镁矿石品级分类模型不论在时间上还是成本上,都具有明显的优势,且其准确率能够达到90%以上,为菱镁矿石品级分类提供了一条新的途径。     

近红外高光谱图像结合CARS算法对鸭梨SSC含量定量测定

高光谱数据量大、 维数高且原始光谱噪声明显、 散射严重等特征导致光谱建模时关键波长变量提取困难。 基于此,提出采用竞争性自适应重加权算法(CARS)对近红外高光谱数据进行关键变量选择。 鸭梨作为研究对象。 采用决定系数r2、 预测均方根误差RMSEP和验证集标准偏差和预测集标准偏差的比值RPD值进行模型性能评估。 基于选择的关键变量建立PLS模型(CARS-PLS)与全光谱变量建立的PLS模型进行比较发现CARS-PLS模型仅仅使用原始变量中15.6%的信息获得了比全变量PLS模型更好的鸭梨SSC含量预测结果,r2_pre,RMSEP和RPD分别为0.908 2,0.312 0和3.300 5。 进一步与基于蒙特卡罗无信息变量MC-UVE和遗传算法(GA)获得的特征变量建立的PLS模型比较发现,CARS不仅可以去除原始光谱数据中的无信息变量,同时也能够对共线性的变量进行压缩去除,该方法能够有效地用于高光谱数据变量的选择。 结果表明,近红外高光谱技术结合CARS-PLS模型能够用于鸭梨可溶性固形物SSC含量的定量预测。 从而为基于近红外高光谱技术预测水果内部品质的研究提供了参考。     

净信号的局部建模算法及其在近红外光谱分析中的应用

提出了一种基于净信号分析的局部建模算法,以克服光谱定量分析中样本间差异性过大和样本待测性质与光谱之间存在非线性等问题。首先利用净信号分析方法得到校正样本和待测样本的净信号,然后用待测样本净信号和校正样本净信号之间的欧式距离作为样本相似性判据,选取一定数量的与待测样本最相似的校正样本组成局部校正子集,建立局部PLS回归模型。针对一组猪肉近红外光谱数据集的实验结果表明,该方法的预测精度显著优于全局建模方法和基于光谱欧式距离的局部建模方法。     

基于自编码网络流形学习的毛竹笋不溶性膳食纤维含量红外光谱建模

提出了一种结合自编码网络(AN)流形学习和偏最小二乘(PLS)法的红外光谱建模方法AN-PLS。AN-PLS方法首先用AN算法对红外光谱数据进行非线性降维,再结合PLS建立回归模型。利用该方法建立了毛竹笋中不溶性膳食纤维含量的近红外光谱和中红外光谱回归模型。结果表明,用AN-PLS方法建立的回归模型,比用其他常用光谱数据预处理方法结合PLS及用单独PLS算法建立的模型具有更小的预测均方根误差RMSEP和更高的决定系数R2,因此,AN-PLS具有较优的建模与预测能力,利用近红外光谱和中红外光谱技术结合AN-PLS建模,可实现毛竹笋中不溶性膳食纤维含量的准确测量。     

PCA-SVR联用算法在近红外光谱分析烟草成分中的应用

由50份烟草样品的近红外漫反射光谱组成的光谱矩阵经过主成分分析降维,采用基于支持向量机回归(SVR)算法,以常规化学分析方法测定的总糖、还原糖、总氮、烟碱的含量为参考值,建立了烟草中主要成分近红外光谱定量分析定标模型,并采用留一法交叉验证(LOOCV)对模型进行验证。以内部交叉验证预测的RMSE值为判据,从核函数类型、惩罚因子C和不敏感函数ε取值等方面对定标模型进行优化,获得不同成分定标模型的优化参数。烟草总糖、还原糖、总氮、烟碱优化定标模型的RMSE值分别为1.581,1.412,0.117和0.313。同时建立了烟草以上成分的偏最小二乘回归(PLS)、多元线性回归(MLR)以及误差反向传播人工神经网络(BP-ANN)定标模型,通过内部交叉验证的RMSE值与SVR定标模型进行比较,结果表明SVR模型具有更好的预测效果。     

基于偏最小二乘增量式神经网络的近红外光谱定量分析模型

提出了一种基于偏最小二乘增量式神经网络的近红外光谱定量分析模型。该模型采用典型三层反向传播神经网络(BPNN),不同波长吸光度和成分浓度是模型的输入和输出。在使用历史样本训练之前先进行偏最小二乘(PLS)回归,所得自变量和因变量的历史负荷矩阵分别用于确定模型输入层和输出层的初始权值,且自变量的主成分个数作为隐层的节点数。当获得新的样本时,对新数据与历史负荷矩阵组合后进行PLS回归,将所得新的负荷矩阵与历史负荷矩阵融合后作为模型输入层和输出层新的初始权值,接着使用新样本对模型进行训练来实现增量式更新。将所提模型与PLS、BPNN、基于PLS的BPNN、递归PLS在天然气燃烧烟气近红外光谱数据上测定后比较。对于烟气中二氧化碳浓度的预测,所提模型的预测均方根误差(RMSEP)分别降低了27.27%,58.12%,19.24%和14.26%;对于烟气中一氧化碳浓度的预测,所提模型的RMSEP分别降低了20.65%,24.69%,18.54%和19.42%;对于烟气中甲烷浓度的预测,此模型的RMSEP分别降低了27.56%,37.76%,8.63%和3.20%。实验结果表明,所提模型不仅通过PLS对BPNN结构和初始权重的优化,使模型具有较强的预测能力,而且能在已建模型信息的基础上,不访问旧数据而用新增样本即可完成自身的增量式更新,从而使模型具有较好的稳健性和泛化性。     

近红外光谱结合ELM快速检测固态发酵过程参数pH值

pH值是固态发酵过程关键参数之一,为此提出基于近红外光谱技术的秸秆蛋白饲料固态发酵过程参数pH值检测方法。利用近红外光谱系统获取140个固态发酵过程产物样本在10 000～4 000cm-1范围内的近红外光谱数据,通过酸度计测得近红外光谱预测模型的参考测量值;运用ELM算法建立pH值的预测模型,在模型建立过程中由交互验证法确定最佳主成分因子数和ELM网络隐含层节点数。试验结果显示:最佳ELM网络模型的拓扑结构为10-40-1,模型预测集相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.961 8和0.104 4。研究结果可为固态发酵过程参数的在线检测提供技术基础。     

最小角回归结合竞争性自适应重加权采样的近红外光谱波长选择

近红外光谱分析技术对检测样品无损伤且检测速度快、精度高,因此被广泛应用在了药品检测、石油化工等领域,尤其近年来机器学习和深度学习建模方法的深入应用使其具备了更准确的检测性能。然而,样品的近红外光谱数据具有比较高的维度且存在谱间重合、共线性和噪声等问题,对近红外光谱模型的性能产生消极影响,此时样品有效特征波长的筛选极为重要。为了提高近红外光谱定量和定性分析模型的准确性和可靠性,提出了一种近红外光谱变量选择方法,其结合了最小角回归（LAR）和竞争性自适应重加权采样（CARS）的优点,具有更优的性能。该方法利用LAR初步筛选样品全谱区的特征波长,接着利用CARS对筛选出来的特征波长进一步选择,从而有效去除无关特征波长。为验证该方法的有效性,从定量和定性分析两个方面评价该方法。在定量分析实验中,以FULL,LAR,CARS,SPA和UVE作为对比方法,以药品样品数据集为实例建立PLS回归分析模型,经LAR-CARS筛选出的变量建立的PLS模型在药品数据集表现出较高的预测决定系数和较低的预测标准偏差。在定性分析实验中,以SVM,ELM,SWELM和BP作为对比方法、不同比例训练集的药品数据集为实例建立分类模型,经LAR-CARS筛选出的变量建立的SVM分类模型精度最高达100%。从实验结果可见,LAR-CARS可有效的筛选出表征样品特征的波长,利用其筛选出的波长建立的定量、定性分析模型具有更好的鲁棒性,可用于样品光谱的特征波长筛选。     

近红外透射光谱结合规范变量分析用于化学模式分类

应用近红外透射光谱,实施规范变量提取-线性判别分析(CVA-LDA)技术,对其分属不同药物剂量类型进行鉴别。针对药物近红外透射光谱频道变量个数多,彼此间存在严重的复共线性,富有冗余信息,样本类(模式)内的离散度矩阵为奇异,由传统CVA方法提取规范变量的计算不稳健,提出了改进的规范变量分析ICVA方法。它通过嵌入偏最小二乘(PLS)算法,完成规范权矢量的稳健估计,进而用于提取出若干个规范变量。而后,基于规范变量张成的低维空间,构造样本类别的线性判别函数,负责各样本个体类别的判定。实验结果表明,改进的ICVA-LDA方法,克服了LDA对高维小样本数据建模的局限性,模型的判别能力明显优于其他方法。     

基于SVM算法的近红外光谱技术在鱼糜水分和蛋白质检测中的应用

采用支持向量机(support vector machine,SVM)建立了鱼糜样品中水分和蛋白质含量的近红外光谱校正模型,并采用独立样本集进行了预测。光谱数据经间隔两点一阶导数(DB1G2)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)相结合的方法预处理后,用偏最小二乘(PLS)降维处理,取前15个投影变量为自变量。获得水分模型的校正相关系数R_c、预测相关系数R_v、定标标准差SEE、预测标准差SEP; 蛋白质模型的校正相关系数R_c、预测相关系数R_v、定标标准差SEE、预测标准差SEP,有较好的预测准确性。基于SVM算法的近红外光谱技术可用于鱼糜水分和蛋白质含量的快速检测。     

基于UV-Vis检测养殖水体中化学需氧量含量研究

采用紫外可见光谱(UV-Vis)与极限学习机算法检测水体化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)含量研究。采集135份水样进行紫外可见波段全光谱扫描,结合变量标准化(standard normal variate,SNV),多元散射校正(MSC)和一阶微分(1st D)对原始数据进行预处理,然后采用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、随机青蛙(Random frog)算法和遗传算法进行特征波长选择。基于全光谱建立了偏最小二乘回归(partial least squares,PLS)和基于特征波长建立了极限学习机算法(extreme learning machine,ELM)模型。结果表明：使用CARS提取的9个特征波长建立的ELM模型的预测效果最优,决定系数R2为0.82,预测均方根误差RMSEP为 14.48 mg·L-1,RPD值为2.34。说明使用CARS变量选择算法获取UV-Vis光谱特征波长,应用极限学习机建模,可以准确、快速的检测养殖水体中COD含量,为实现养殖水体COD的动态快速检测以及水体其他微量物质含量参数检测打下基础。     

基于XRF-CNN土壤重金属Zn元素含量预测模型研究

结合X射线荧光光谱法,针对土壤中重金属元素Zn含量的预测问题,提出基于深度卷积神经网络回归预测模型.对原始土壤进行相关预处理,用粉末压片法制作土壤压片,采用X射线荧光光谱法(X-Ray-fluorescence,XRF)获取土壤光谱,相比于传统检测方式,XRF法具有检测速度快、精度高、操作简单、不破坏样品属性并且可实现...     

基于光谱和改进极限学习机的土壤含盐量分析

研究盐碱地的性质、组成,对于生态环境具有重要意义。传统的含盐量测定方法大多基于化学分析,因其成本高、效率低的缺点使得应用于大面积土地的可行性很低。极限学习机（ELM）作为一种基于前馈神经网络构建的机器学习系统,在许多研究中作为一种光谱处理方法被成功运用。为了改进传统的盐碱地含盐量检测方法,采用光谱学结合改进的极限学习机（ELM）模型的方法对盐碱地进行研究。根据镇赉县采集得到的62个土壤表层样本得到对应的光谱反射率和含盐量数据,提出了基于随机值改进粒子群优化算法（RVIPSO-MELM）优化的多层极限学习机模型。首先使用主成分分析提取光谱数据特征,并使用ELM算法对光谱数据建立分类模型,引入改进的粒子群优化算法以提高精度和速度。该模型结合了具有随机值的多层ELM（RV-MELM）和改进PSO算法的多层ELM（IPSO-MELM）二者的优点,在运用启发式算法搜索最优值的同时还具有随机性,提高了模型优化速度,同时以提高模型性能为目的对隐含层之间参数进行优化和选择。并且该模型可以推广到多层,对隐含层之间的参数的两种选择方法,根据经验公式计算和使用改进的启发式算法搜索,进行了提高模型性能和优化时间的讨论,实践结果表明,选择第一层参数使用改进粒子群优化算法,确定随后的隐含层之间参数选择,使用经验公式进行计算得到一种更具现实意义的方法模型。模型在进行启发式搜索最优值之前,利用蒙特卡罗方法确定一个较好的初值,使得模型能保持较高准确率的条件下,优化速度进一步提高。相比于传统方法,这种光谱分析结合ELM的模型节省时间和经济成本,有一定推广意义。     

基于枸杞红外光谱人工神经网络的产地鉴别

应用红外光谱技术,快速鉴别枸杞药材产地。利用傅里叶变换红外光谱, 测定了45个来自青海省不同产地的枸杞样品的红外光谱。以常规预处理方法和小波变换对红外光谱原始数据进行了预处理。对比常用的窗口移动平滑预处理、标准正态变换以及多元散射校正, 小波变换是一种有效实用的光谱预处理方法。为了提高神经网络的训练速度, 在利用人工神经网络建立模型之前, 通过小波变换的方法对光谱变量进行了压缩, 同时对建立的模型的相关参数进行了详细的讨论。结果表明,红外光谱数据压缩到原来的1/8,其分析精度与原始光谱数据基本相当。以压缩了的光谱数据作为反向传播(BP)网络的输入变量,产地类别作为神经网络的输出变量,建立3层人工神经网络。其中隐含层神经元个数为5个,输出层神经元个数为1个。隐层的传递函数是tansig,输出层传递函数是purelin,网络训练函数trainlm,权阈值的学习函数是learngdm。net.trainParam.epochs=1 000,net.trainParam.goal=0.001。对10个未知枸杞产地类别进行了预测,预测结果准确率达100%。实验表明, 建立的模型能够正确地对枸杞样品快速地进行产地鉴别。红外光谱法结合人工神经网络可作为中药材产地分类鉴别的一种新的现代化方法。     

基于Kalman滤波与DBN的油脂中TFAs含量近红外光谱分析

针对油脂脱臭过程中的反式脂肪酸(TFAs)含量控制问题,提出一种基于近红外光谱分析的油脂中TFAs含量快速检测方法.制备含不同TFAs的大豆油脂样本100个,利用气相色谱(GC)法精确测定其TFAs含量,扫描样本近红外光谱,然后利用不同方法对光谱数据进行降噪处理,发现多元散射校正的去噪效果最佳.为了探讨T FAs在近红...     

SiPLS-CARS与GA-ELM对哈密瓜冠层叶片含水率的反演估测

传统的叶片含水率检测方法效率低、操作繁琐且是有损的检测,不利于大田哈密瓜叶片含水率的快速获取。为实现对大田哈密瓜生长期进行更精细的田间灌水管理,利用光谱技术分别获取了哈密瓜植株在成长期（M₁）、开花期（M₂）、结果期（M₃）、成熟期（M₄）四个时期内的冠层叶片样本,采用烘干法测得叶片样本的含水率。为提高预测模型的精度和稳定性,首先开展并讨论极限学习机（ELM）模型中的核函数与隐含层神经元个数的选择对ELM模型精度的影响。随后分别利用联合子区间偏最小二乘法（SiPLS）及其与竞争性自适应重加权采样法（CARS）、遗传算法（GA）、连续投影算法（SPA）的组合算法对全波段光谱数据中与叶片含水率相关性高的特征波长进行筛选提取。再分别使用GA与粒子群算法（PSO ）对已经确定最佳核函数与隐含层神经元个数的ELM模型中的输入层与隐含层间的连接权值（W）和隐含层神经元阈值（B）进行优化选择,获取最优且稳定的W与B值,进一步提高模型的稳定性和预测精度。最后将四种特征波长提取算法优选出的特征波长分别进行ELM,GA-ELM,PSO-ELM建模分析,以校正集和预测集的相关系数R_c与R_p为模型评价指标,经过对比分析优选出能准确预测哈密瓜冠层叶片含水率的反演估测模型。采用SiPLS及其与CARS,GA和SPA的组合算法提取特征波长,筛选出的变量数分别为273,20,32和6,占全光谱变量的15.6%,1.2%,1.9%和0.03%。进一步将筛选出的特征波长作为自变量,叶片的含水率作为因变量,建立了ELM的预测模型,最佳预测精度R_p值为0.845 0,预测精度不是很理想。故引入GA与PSO对ELM中随机产生的W与B值进行优化选择。最终,经过研究发现,利用GA优化后的ELM模型结合SiPLS-CARS筛选出的特征波长建立的哈密瓜冠层叶片含水率预测精度最优,故反演叶片含水率的最优建模方式为SiPLS-CARS-GA-ELM,R_c值为0.928 9,R_p值为0.903 2,所建模型精度较高,可为大田哈密瓜冠层叶片的含水率进行快速检测,为田间灌溉管理提供科学依据。     

Introducing ‘Simple Variable Selection (SVS) Approach’ for Improving the Quantitative Accuracy of Chemometric Assisted Fluorimetric Estimations of Dilute Aqueous Mixtures

Excitation emission matrix fluorescence (EEMF) spectroscopy is a multiparametric fluorescence technique where the fluorescence intensity of a fluorophore is a function of excitation wavelength, emission wavelength and its concentration. The manual analysis of large volume of highly correlated EEMF data sets towards developing a calibration model for quantifying each fluorophores present in multifluorophoric mixtures is a difficult and time-consuming task. Over the years, Partial least square (PLS) algorithm has found its application towards providing swift and efficient analyses of large volumes of highly correlated spectral data sets. The PLS assisted EEMF spectroscopy has been successfully used towards quantifying the fluorophores in multifluorophoric mixtures without involving any pre-separation. However, the accuracy and robustness of developed calibration model can be significantly improved provided PLS analysis is carried out on the analytically relevant EEMF spectral variables. In the present work, a variable selection method baptized as simple variable selection (SVS) approach is introduced that provides a simple and computationally economical means of identifying the useful spectral variables for subsequent PLS analysis. The proposed SVS approach is successfully validated by analyzing the complex EEMF data sets of multifluorophoric mixtures of consisting of multifluorophoric mixtures of biological relevance. The proposed approach is found to provide a simple, swift and efficient means for developing a robust PLS assisted EEMF spectroscopy based calibration model for simultaneous quantification of various fluorophores present in multifluorophoric mixtures.     

改进的QGA-ELM算法水稻叶面积指数反演模型

为了通过植被指数（VI）准确、可靠的获取不同施肥梯度、不同品种的水稻叶面积指数（LAI）,提出了一种基于改进的QGA-ELM算法应用于水稻LAI反演。首先通过8折交叉验证确定极限学习机(ELM)最佳的隐含层神经元个数与隐含层激活函数类型,再通过引入组合动态旋转角策略、单点混沌交叉操作、混沌变异操作、确定性选择策略、量子灾变操作对量子遗传算法（QGA）进行改进,最后使用改进后的QGA算法优化ELM神经网络输入层到隐含层的连接权值和隐含层的阈值。为了验证该模型普适性和有效性,依次建立多元线性回归、BP、ELM、QGA-ELM、改进的QGA-ELM算法5种模型,并在不同数据集上进行反演效果比较,结果表明：（1）对比QGA-ELM算法和改进的QGA-ELM算法进化过程,改进的算法能有效提升模型寻优能力,避免算法早熟,且能寻得更优结果。（2）对比五种算法在不同数据集上的反演效果,验证了NDVI,RVI与LAI之间主要为非线性关系,且ELM神经网络模型反演效果要优于BP神经网络模型和多元线性回归模型。（3）对比五种算法在不同数据集上的反演效果,改进的QGA-ELM算法绝大部分情况下拥有最高的反演精度和最低的误差,改进后的算法反演精度得到了明显提升,泛化性能也得到了增强。（4）改进的QGA-ELM算法在各种施肥梯度上均具有最高反演精度和最低误差,且精度较高,能为不同生长状况水稻LAI反演提供依据。（5）五种模型对庆和香LAI反演精度均要高于龙稻18,而改进的QGA-ELM算法在不同水稻品种上依然具有较高的反演精度,且在不同水稻品种上反演精度相差极小,远低于其他四种模型,能很好适应不同水稻品种LAI反演要求,极大提升模型的稳定性性,为不同水稻品种反演提供参考意义。     

中红外光谱技术对乙醇汽油乙醇含量的检测

乙醇汽油是一种新型清洁燃料,燃料乙醇在乙醇汽油中的含量会影响发动机的性能。为了确保发动机的工作可靠性,需要对乙醇汽油中的乙醇含量进行快速精准检测。本文使用中红外光谱技术对采集到的乙醇汽油的光谱数据进行定量分析。首先对原始光谱数据使用多元散射校正、基线校正、一阶导数、二阶导数等预处理方法进行预处理。然后利用ELM、LSSVM、PLS对乙醇汽油中的乙醇含量建立预测模型,通过比较3种建模方法对乙醇含量的预测能力发现,PLS方法的精度比其余两种方法更高。模型决定因子R2为0.958,预测均方误差RMSEP为1.479%(V/V,体积比)。中红外光谱技术对乙醇汽油乙醇含量的快速准确检测提供了新的思路。