基于BP-ANN的草莓品种近红外光谱无损鉴别方法研究

研究了使用近红外漫反射光谱对不同品种草莓进行无损鉴别的方法,并分析了各品种草莓品质指标的差异性。在4 545～9 090 cm-1光谱范围比较了反向传播人工神经网络、最小二乘支持向量机及判别分析的分类模型性能,发现拓扑结构为12-18-3的反向传播神经网络模型分类结果最优,校正集和预测集分类正确率分别为96.68%和97.14%,“甜宝”(n=99)、“丰香”(n=100)和“明星”(n=117)样品的单独判别正确率分别为94.95%,97%和98.29%。对三个品种样品的可溶性固形物、可滴定酸、pH值及固酸比品质指标进行了单因素方差分析,发现四个指标含量均存在明显差异,分析成分指标数据的主成分得分发现不同品种草莓存在明显的聚类趋势。结果表明,近红外光谱与反向传播人工神经网络结合可有效鉴别不同品种的草莓,且不同品种草莓化学成分含量的差异为近红外光谱分类提供了理化解释。     

基于近红外光谱和化学计量学的驴肉鉴别方法研究

驴肉具有极高的食用价值,资源的缺乏使其价格持续走高,由此引发的欺骗和掺假亟待解决。选取了不同部位(脖子、肋板、后墩和腱子)的驴肉样品(n=167)及牛肉(n=47)、猪肉(n=51)和羊肉(n=32)样品在4 000~12 500cm-1光谱范围上建立了驴肉的近红外光谱鉴别模型。比较了马氏距离判别分析、簇类独立软模式分类法、最小二乘-支持向量机方法分别结合平滑(5点、15点及25点)、一阶和二阶微分、多元散射校正和标准归一化的光谱预处理方法对肉块样品及大中小三个不同粉碎粒径(7,5,3mm)肉糜样品的分类模型结果发现,原始光谱前11个主成分得分作为输入的马氏距离判别及前6个主成分作为输入的最小二乘-支持向量机肉块样品分类模型较优,校正集和预测集正确率分别为100%和98.96%;原始光谱前5个主成分作为输入的LS-SVM大粒径肉糜样品分类模型结果较优,校正集和预测集判别正确率为100%和97.53%;原始光谱前8个主成分得分作为输入的簇类独立软模式分类法中粒径肉糜样品分类模型结果较优,校正集和预测集的判别正确率均为100%;而对于小粒径肉糜样品,原始光谱前7主成分输入的马氏距离判别和前9主成分输入的簇类独立软模式分类法模型均得到了校正集和预测集100%的判别正确率。以上模型中的驴肉样品均得到了100%的判别正确率。研究结果表明,使用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法鉴别驴肉是可行的。     

近红外光谱技术快速鉴别蜂胶品种的可行性研究

不同植物源的蜂胶物质组成不同,其生理和药理活性也存在着一定的差异。目前主要是根据蜂胶中物质组成及其含量的不同来鉴别蜂胶植物源,存在着一些局限性。因此,建立一种快速、准确鉴别蜂胶植物源的方法具有重要的意义。以三种不同植物源的蜂胶(杨树型蜂胶、桦树型蜂胶和橡树型蜂胶)为研究对象,利用傅里叶变换近红外光谱仪对蜂胶的无水乙醇溶液进行光谱扫描,采用主成分分析结合马氏距离判别法和典型判别分析分别建立蜂胶品种的判别模型并对其性能进行检验。结果表明： 在经过光谱预处理和主成分分析后,得到最佳的光谱建模波段为4 500～12 000 cm-1,最佳的光谱预处理方法为一阶导数+Savitzky-Golay(7)平滑;主成分分析结合马氏距离判别法建立的判别模型校正集和检验集的判别准确率分别为93.62%和82.61%;典型判别分析建立的判别模型的判别准确率为91.4%,交叉检验的判别准确率为88.6%。由此可知,主成分分析结合马氏距离判别法与典型判别分析对蜂胶样品的分类效果均较好。近红外光谱技术结合化学计量学方法应用于蜂胶植物源的快速、准确鉴别具有一定的可行性和实用性。     

近红外光谱的主成分分析-马氏距离聚类判别用于卷烟的真伪鉴别

为了快速准确的鉴别卷烟真伪,以A牌和假冒A牌卷烟为实验材料,采用近红外光谱法结合主成分分析-马氏距离判别分析方法建立了鉴别模型.首先对经过预处理的光谱数据进行主成分分析,分析结果表明,前4个主成分的累积贡献率已达98.46%,说明这4个变量能够代表原始光谱的主要信息.从120个样品中随机抽取100个用于建立4个主成分变量的定性判别模型,模型的相关系数达到了0.95,对20个未知样品的预测结果准确率为100%.说明近红外光谱结合模式识别方法进行卷烟真伪定性鉴别在技术上是可行的,可以作为卷烟真伪鉴别的一种辅助手段.     

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。     

近红外光谱的不同牌号聚乳酸识别方法

塑料牌号是塑料生产公司根据原料性质、用途的差异而内部制定的编号。通过检测材料的物理化学性能能间接识别其牌号，但速度慢且具有破坏性。因此，利用了近红外光谱(near infrared spectroscopy, NIR)技术对不同牌号的聚乳酸(polylactic acid), PLA)进行识别。采用主成分分析法(principle component analysis, PCA)分别与马氏距离(mahalanobis distance, MD)、人工神经网络(artificial neural network, ANN)和支持向量机(support vector machine, SVM)结合的模型进行分析预测。在900～1 700 nm的波长范围，采用三种不同牌号的聚乳酸共90个样本的光谱进行建模，另取这3种牌号共90个样本进行识别，比较三种预测模型对PLA牌号的识别能力。结果表明，在对样品的光谱数据做主成分分析后，以验证集的前两个主成分做散点图，发现明显的聚类现象，以前9个主成分得分作为输入变量所建立的马氏距离判别、人工神经网络判别、支持向量机判别均能够对不同牌号的聚乳酸有效识别。最好的判别方法——马氏距离判别正确率能够达到98.9%。因此，近红外光谱能够对不同牌号的PLA进行无损、快速、准确的识别。     

基于可见/近红外能量光谱的苹果褐腐病和水心鉴别

快速无损鉴别苹果内部品质的优劣是当前苹果行业亟待解决的一项重要课题.针对这一现状,提出了直接采用可见一近红外能量光谱对苹果褐腐病、水心鉴别的新方法,考察了不同判别分析方法对苹果类别判定的准确性.在能量光谱经MSC或者一阶导数处理后,分别采用了峰面积判别法(PADA)、主成分分析判别法(PCADA)、偏最小二乘判别法(PLSDA)建立判别模型.结果显示,三种方法对褐腐病苹果判别正确率都为100%;对水心苹果分别是79.2%,95.0%和96.7%;对正常苹果分别是88.6%,98.2%和98.8%.其中,PCADA和PLSDA明显优于PADA,而PLSDA总判别率最高,达到98.1%,其建模标准差RMSEC为0.449,预测标准差RMSEP为0.392,说明可见一近红外能量光谱结合化学计量学算法可以快速、无损鉴别苹果褐腐病和水心.     

近红外光谱技术鉴别海面溢油

为快速了解和掌握海面溢油的种类,以便采取应急措施,提出了近红外光谱技术结合模式识别鉴别海面溢油的方法。自行配制了56个汽油、柴油、润滑油的模拟海水样品,用有机溶剂萃取出海水中的溢油后记录其近红外光谱,将原始光谱进行多元散射校正(MSC)和Norris一阶导数平滑预处理后,在主成分分析(PCA)提取不同种类溢油样品特征的基础上引入马氏距离建立溢油样品的识别模型。研究了光谱预处理对溢油鉴别的影响;探讨了马氏距离阈值的确定。结果表明,主成分分析可将原始数据压缩而马氏距离判别可给出离群点的阈值,本文建立的校正模型能正确判别浓度在0.4 μL·mL-1以上的溢油类别,为近红外光谱结合化学计量学方法建立校正模型进行海面实际溢油样品的分类提供了思路。     

近红外高光谱成像技术用于转基因大豆快速无损鉴别研究

以近红外高光谱成像技术,结合化学计量学方法,研究了转基因大豆的快速、无损检测方法。实验以3种不同非转基因亲本(HC6, JACK, TL1)及其转基因大豆作为研究对象。采用高光谱成像系统采集874~1 734 nm波长范围的256个波段范围的高光谱图像,提取大豆的光谱信息,剔除明显噪声部分后,采用Moving Average(MA)平滑预处理的941~1 646 nm范围光谱数据进行分析。采用偏最小二乘判别分析算法(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA),对3种非转基因亲本大豆建立模型进行判别分析,其相应的建模集和预测集的判别正确率分别为97.50%和100%,100%和100%,96.25%和92.50%,结果表明,高光谱成像技术可用于非转基因大豆的识别。对非转基因亲本及其转基因大豆进行判别分析,基于全谱,3种的建模集和预测集的判别正确率分别为99.17%和99.17%,87.19%和81.25%,99.17%和98.33%;以x-loading weights提取非转基因亲本及其转基因大豆判别分析的特征波长并建立PLS-DA模型,3种的建模集和预测集的判别正确率分别为72.50%和80%,80.63%和79.38%,85%和85%,该结果表明非转基因亲本与转基因品种的判别分析是可行的,特征波长的选择也可用于非转基因亲本与转基因品种的判别分析。研究表明采用近红外高光谱成像技术对非转基因大豆、非转基因亲本及其转基因大豆进行鉴别是可行的,为转基因大豆的快速无损准确鉴别提供了一种新方法。     

近红外透射光谱结合判别分析方法在汽车制动液品牌与新旧鉴别中的应用研究

采用近红外透射光谱研究了汽车制动液品牌及新旧的鉴别。采集宝马(BMW),丰田(Toyota),沃尔沃(Volvo)以及嘉实多(Castrol)四种品牌的汽车制动液全新样本以及用过的样本的透射光谱。分别对每一种品牌下全新与用过汽车制动液样本的光谱数据进行主成分分析(PCA),主成分得分图表明不同品牌制动液以及该品牌下全新样本以及用过的样本能够被较好的区分,其光谱特性存在差异。基于主成分载荷(Loadings)进行特征波数选择,偏最小二乘判别分析(PLS-DA),线性判别分析(LDA),簇类独立软模式法(SIMCA),k最邻近分类算法(KNN),随机森林(RF),误差反向传播人工神经网络(BPNN),径向基神经网络(RBFNN),极限学习机(ELM),支持向量机(SVM),最小二乘支持向量机(LS-SVM)等判别分析方法用于建立基于特征波数的判别分析模型,判别模型的建模集和预测集判别正确率均略低于或达到了100%。与其他三种品牌汽车制动液相比,嘉实多全新样本与用过样本的差异较小,KNN与LS-SVM模型的建模集正确率均低于100%。结果表明,近红外透射光谱结合特征波长选择以及判别分析模型对不同品牌制动液以及同一品牌下全新样本以及用过的样本进行识别是可行的,为开发在线或便携式仪器提供理论支持。     

基于BP-ANN和PLS的近红外光谱无损检测李果实品质的研究

可溶性固形物(SSC)和可滴定总酸(TA)含量是影响李果实品质的重要指标,经典的破坏性检测方法不适用于果实按品质分级,近红外光谱(NIRS)检测方法具有速度快、操作简便、可无损检测果实品质。为实现NIRS无损快速检测安哥诺李果实可溶性固形物和可滴定总酸含量,利用NIRS采集李果实的漫反射光谱,同时采用糖度计测定安哥诺李果实的SSC,采用滴定法测定了李果实TA含量,使用杠杆值和F概率值剔除异常样品,采用软件优化结合人工筛选光谱波段,使用了消除常数偏移量、减去一条直线、矢量归一化(SNV)、最大-最小归一化、多元散射校正(MSC)、一阶和二阶导数结合平滑处理、一阶导数结合减去一条直线和平滑处理、以及一阶导数结合SNV或MSC校正等光谱预处理方法,分别采用偏最小二乘法(PLS)和主成分分析结合反向传播人工神经网络(BP-ANN)建立李果实SSC、 TA的定量分析模型。结果表明,李果实SSC和TA的最佳PLS建模效果波段范围分别为4 000～8 852和4 605～6 523 cm^-1。SSC的PLS模型的最佳光谱预处理方法为MSC校正,最佳模型校正相关系数(R_...     

可见-近红外光谱用于鉴别山羊绒与细支绵羊毛的研究

近红外光谱作为快速、无损的检测技术,近年来在国内外越来越受到广泛关注。针对山羊绒与细支绵羊毛的可见／近红外光谱的特点,提出了应用主成分分析(PCA)结合人工神经网络（ANN）进行山 羊绒与细支绵羊毛的鉴别,并建立了羊毛、羊绒分析模型。应用可见／近红外反射光谱获取山羊绒与细支绵羊毛的光谱曲线,利用主成分分析对原始光谱数据进行处理,根据主成分的累计贡献率99.8%选 取主成分数6,并将所选取的6个主成分作为三层BP神经网络的输入。通过定标集样本对BP神经网络进行训练,用优化的BP神经网络模型对预测集样本进行预测。实验结果表明,16个未知样本的鉴别全部 正确,表明可见／近红外光谱结合主成分分析和神经网络技术对山羊绒与细支绵羊毛进行快速鉴别是可行的。     

Raman spectroscopy at different excitation wavelengths (1064, 785 and 532 nm) as a tool for diagnosis of colon cancer

Raman spectroscopy is structure sensitive non‐destructive method that allows observing the status of biological tissues with minimal impact. This method has a great potential in the diagnosis of various types of degenerative diseases including cancer damages. Near‐infrared Fourier transform (NIR‐FT)‐Raman (λ_ex ~1064 nm), NIR‐visible (Vis)‐Raman (λ_ex ~785 nm) and Vis‐Raman (λ_ex ~532 nm) spectra of normal and colorectal carcinoma colon tissue samples were recorded in macroscopic mode at 10–20 randomly chosen independent sites. In the cases of NIR‐Vis‐ and Vis‐Raman spectra, enhanced resonance effects were observed for tissue chromophores absorbing in the visible area. Evident spectral differences were noticed for Raman spectra of normal colon tissue samples in comparison with abnormal samples. The average Raman spectra of colon tissue samples were analysed by principal component analysis (PCA) to discriminate normal and abnormal tissues. PCA of combined dataset containing Raman intensities of chosen NIR‐FT, NIR‐Vis or Vis‐Raman bands led to discrimination of normal and abnormal colon tissue samples. Therefore, combination of these three Raman methods can be helpful for recognizing cancer lesions in colon for diagnostic purposes. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

Fourier‐Transform Near‐Infrared Spectroscopy as a Tool for Olive Fruit Classification and Quantitative Analysis

Abstract

The potential of diffuse reflectance near‐infrared spectroscopy combined with pattern recognition to discriminate between olives (Olea europaea L.) of different qualities has been tested. The sample set was formed of sound olive fruits and those showing the most common alterations of olives, which lead to decreased oil quality, namely freeze damages, harvest after falling on the ground, fermentation due to prolonged storage time, and olive tree diseases. Near‐infrared (NIR) spectra were recorded between 9900 and 4100 cm^?1. Preliminary studies of the data set structure were performed using hierarchical cluster analysis and principal component analysis. Discriminant analysis provided prediction abilities of 100% for sound, 79% for frostbite, 96% for ground, and 92% for fermented olives using a leave‐a‐fourth‐out cross‐validation procedure. Quantification of oil and water content in the olives was also approached by using partial least squares (PLS) regression. Results, in terms of predictive ability using a leave‐one‐out cross‐validation, were compared for calibration using the whole sample set and calibrations for the sound and damaged samples separately. Relative errors of prediction using all samples were 7.2% and 3.4% for oil content and humidity, respectively. Using only sound samples, relative errors of prediction of 3.8% and 2.8% for oil and water content, respectively, were obtained. Thus, better accuracy could be achieved when classification of the olive samples prior to quantitative analysis was performed. These results demonstrate the utility of NIR spectroscopy to differentiate olives of different qualities. Using NIR, a fast selection of sound olives in a quality‐orientated production facility becomes feasible.     

近红外光谱鉴别鲜枣品种及裂果研究

我国的鲜食枣品种多样, 不同的品种其肉质有差异, 其食用品质也有差别。此外, 鲜枣收获时有裂果,裂果导致其果肉外露,腐烂变酸,失去食用价值, 并且腐烂变质的水果,很容易传染给完整果,因此有必要将裂果和完整果进行分开贮藏,以减少损失。本研究采用近红外光谱快速鉴别鲜枣品种及裂果。以室温(20 ℃)贮藏的鲜枣为研究对象,应用近红外光谱,对2个不同品种的鲜枣进行光谱分析, 采用平滑法、多元散射校正、一阶微分和二阶微分方法对光谱进行预处理, 再用回归关系法和主成分分析法进行波数选择,建立3层人工神经网络鉴别模型, 结果表明, 鲜枣品种和裂果鉴别的正确率均可达100%, 可鉴别鲜枣品种和裂果, 以减少鲜枣贮藏的损失。说明近红外光谱可以实现鉴别冬枣和梨枣品种, 以及正确的识别完整果和裂果,为鲜枣的分类贮藏和加工提供理论依据。     

Fourier‐transform Raman analysis of milk powder: a potential method for rapid quality screening

In this work, FT‐Raman spectroscopy was explored as a fast and reliable screening method for the assessment of milk powder quality and the identification of samples adulterated with whey (1–40% w/w). Raman measurements can easily differentiate milk powders without the need of sample preparation, whereas the traditional methods of quality control, including high‐performance liquid chromatography, are laborious and slow. The FT‐Raman spectra of whole, low‐fat, and skimmed milk powder samples were obtained and distinguished from commercial milk powder samples. In addition, the exploratory analysis employing data from Raman spectroscopy and principal component analysis (PCA)allowed the separation of milk powder samples according to type,identifying differences between samples in the same group. Multivariate analysis was also developed to classify the adulterated milk powder samples using PCA and partial least squares discriminate analysis (PLS‐DA). The resulting PLS‐DA model correctly classified 100% of the adulterated samples. These results clearly demonstrate the utility of FT‐Raman spectroscopy combined with chemometrics as a rapid method for screening milk powder. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

随机森林算法的水果糖分近红外光谱测量

近年来,有关水果糖分等内部品质的近红外光谱测量方法研究很多,并有部分商业化仪器问世。但由于近红外光谱复杂多变,模型的传递性较差,往往所建模型只能针对特定品种甚至特定产地的水果。随机森林(RF)是一种基于决策树的集成算法,通过对分类回归树(CART)模型的集成来提高预测精度。相对于偏最小二乘法(PLS),多元线型回归法(MLR)等方法,随机森林回归方法对非线性数据的解析能力较强。考虑到RF模型的随机性, 通过调试决策树数量(ntree)和分裂变量数目(mtry)等变量来进行模型优选。尝试使用随机森林对不同种类的水果(苹果、梨)糖分进行预测。实验表明,对于同一种类的水果,随机森林和PLS的建模和预测结果均较好。但对于不同种类的水果,随机森林明显增加了模型的预测能力,将建模R2由PLS的0.878提高到了0.999,将建模的RMSEC由0.453降低到了0.015。经过独立的预测集样品对最优RF模型进行检验,预测R2由PLS的0.731提高到为0.888,预测RMSEP由1.148降低到0.334。随机森林在对多种水果糖分预测时,具有明显的优势。这一研究证明了随机森林有望应用于多种水果糖分的近红外光谱测定,进而解决模型的普适性和传递性问题。     

基于近红外光谱检测技术鉴别洋槐蜜中掺入大米糖浆的可行性研究

利用近红外光谱技术(near infrared spectroscopy,NIR)并结合化学计量学方法鉴别洋槐蜜中掺入大米糖浆的可行性研究。以来自不同蜂场的20个洋槐原料蜜样品与大米糖浆混合成7个不同浓度梯度(10∶0,9∶1,7∶3,1∶1,3∶7,1∶9,0∶10 g·g-1)共121个样品为研究对象,利用近红外光谱仪和光谱处理软件分别不同浓度梯度的对掺假样品进行光谱扫描和数据转换,并进行主成分分析(PCA),结合典型判别分析进行区分。结果表明,经过主成分分析后,前2个主成分的得分累计贡献率达97.23%,但掺假样品在第一、第二主成分得分散点图的区域划分不明显。用典型判别分析进一步判别,所有样本均得到准确的判别,准确率为100%,6个典型判别函数中前两个判别函数的累积贡献率达到91.6%,同时在第一类和第二类典型判别函数的分组图中,不同浓度梯度的掺假蜂蜜能够被较好的判别。表明该方法能够快速、有效鉴别大米糖浆在洋槐蜂蜜中的掺假,具有一定可行性和实用性。     

基于近红外漫反射光谱的香梨类别定性分析

基于近红外(near infrared, NIR)漫反射光谱分析技术对库尔勒香梨中的脱萼果和宿萼果进行了自动化判别试验研究。用对不同波段范围、不同光谱预处理方法(MSC、SNV、微分光谱)和不同主成分因子数对香梨类别判别结果的影响进行了对比分析,建立了香梨类别的定性判别模型。研究结果表明：用判别分析(discrimant analysis,DA)方法在9 091～4 000 cm-1范围结合原始光谱建立的DA判别模型最优,该方法对校正集正确分类率达100%,预测集正确分类率为95%。     

可见/近红外光谱分析技术鉴别转基因番茄叶

用可见/近红外光谱（Vis-NIR spectrum）漫反射方式对转基因番茄叶和非转基因番茄叶进行了快速、无损的定性分析。实验共对68个样品（转基因38个,非转基因30个）进行分类,用TQ 6.2.1光谱分析软件中集成的判别分析（Discriminant analysis）和偏最小二乘回归法（PLS）建立校正和预测模型。研究对比了不同光谱预处理方法（微分处理和多元散射校正（MSC））对分类结果的影响。实验结果发现用判别分析较最小二乘法判别结果较好,用InGaAs检测器获得的光谱经MSC后的分类结果最好,分类正确率为89.7％（转基因番茄叶86.8％,非转基因番茄叶93.3％）。结果表明VIS-NIR可以作为一种快速的无损检测方法鉴别转基因和非转基因番茄叶。