牛奶中三聚氰胺的可见/近红外光谱快速判别分析方法的研究

为探讨基于可见一近红外光谱技术快速检测牛奶中是否含有三聚氰胺的可行性.文章通过往液态奶中添加不同含量的三聚氰胺,共制备样本160个.利用Handheld Field Spec光谱仪获取样本光谱,其后采用不同的预处理方法对光谱数据进行预处理,然后分别建立数学模型,比较模型的好坏,得到采用移动平均平滑作为数据的预处理方法较好.从160个样本中随机的取出120个样本建模,剩下的40个样本作为独立的验证集.采用偏最小二乘回归法(PLS)和最小二乘支持向苗机法(LS-SVM)方法分别建立判别分析模型,利用独立的验证集对判别模型进行了预测验证.预测结果的预测相关系数(R2)分别为0.917 4(PLS)和0.910 9(LS-SVM),预测标准误差(RMSEP)分别为0.030 4(PLS)和0.046 7(LS-SVM).研究结果表明近红外反射光谱可以作为一种快速检测牛奶中三聚氰胺的方法.     

发动机润滑油品质的可见-近红外光谱快速检测

研究了基于可见-近红外光谱技术的发动机润滑油品质的快速检测方法,包括粘度与含水率的预测。在获取可见-近红外光谱信息的基础上,采用广义回归神经网络分别建立了粘度与含水率的预测模型。预测集样本的确定系数分别达到了0.9818和0.9999。说明可见-近红外光谱技术能够用于发动机润滑油的含水率与粘度的预测。     

基于可见/近红外光谱技术的林地土壤氮含量测定

提出一种利用可见/近红外光谱技术进行杉木林土壤全氮测定的方法.利用不同方法实现了土壤光谱的预处理,并以偏最小二乘回归算法(PLS)建立土壤氮含量估测模型对其进行比较分析,发现小波除噪结合多远散射校正能最有效地消除原始光谱的噪声与背景信息,此时PLS模型校正集与预测集R2分别为0.891与0.885.为优化模型,对预处理后的光谱数据采用主成分分析法(PCA)降维,以最小二乘支撑向量机回归算法(LS-SVR)建立了土壤氮含量估测模型,其校正集与预测集R2分别提高至0.921与0.917,具有比PLS算法更高的精度.结果表明:以可见/近红外光谱技术进行林地土壤氮含量快速监测是可行的,其中小波去噪结合多元散射校正系光谱预处理的优选方法,而LS-SVR则是建模的优选方法.     

基于光谱技术和连续投影算法的润滑油品牌快速鉴别研究

为了实现润滑油品牌的快速无损检测,提出了一种基于可见/近红外光谱透射技术与连续投影算法相结合的润滑油品牌快速鉴别新方法。采用连续投影算法对6种润滑油的可见/近红外光谱数据进行波长变量的筛选,再结合偏最小二乘法建立润滑油品牌的鉴别模型。结果表明,鉴别模型的相关系数r为0.9721,预测均方根误差RMSEP为0.4055,鉴别正确率为91.7%。说明提出的连续投影算法结合偏最小二乘算法具有很好的预测效果。     

基于可见-近红外光谱技术的润滑油含水量无损检测方法研究

研究了基于可见-近红外光谱技术的发动机润滑油含水量快速检测方法。在获取光谱信息的基础上,提出了采用不同的光谱建模方法以提高检测精度和简化分析计算。分别采用主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)方法进行模型输入变量的提取。SPA最终选择了476,483,544,925,933,938,952,970和974nm共9个波长为最优变量。基于SPA选择的变量,分别应用偏最小二乘回归(PLSR)和多元线性回归(MLR)建模。效果均优于全波段PLSR模型和PCA-PLSR模型。说明SPA选择的有效变量能够包含最重要的全波段光谱信息,同时可以去除无用的信息变量。为了进一步提高检测效果,采用LS-SVM分别基于SPA选择后的有效变量和全波段光谱进行建模。两个模型的预测确定系数(Rp2)均在0.9以上。SPA-LS-SVM的效果要优于全波段LS-SVM模型的效果。SPA-LS-SVM模型的Rp2达到了0.983,剩余预测偏差(RPD)值为6.963。表明可见-近红外光谱可以用于发动机润滑油含水量的检测。     

可见光/近红外光谱技术快速测定橙汁柠檬酸含量

为了快速无损测定橙汁的柠檬酸含量,提出了一种用可见光/近红外光谱技术进行检测的新方法。选用高效液相色谱法作为光谱柠檬酸测定的标定方法。采用平滑点数为5的移动平滑法对原始光谱进行预处理消除噪声。由于采集的光谱数据量非常大,为了减少建模时间,建模之前采用小波变换对经过预处理的大量光谱数据进行降维压缩,并在Matlab7.01中通过自编程序实现此变换。利用光谱专用分析软件Unscrambler 9.5,对压缩后的新变量进行分析,建立偏最小二乘(PLS)校正模型。考虑到不同小波基及分解尺度对数据压缩的影响,采用预测平方和PRESS值最小的评价标准,选择最佳的小波基Db4及分解尺度5。用于本实验的样本总数为40,其中30个样本进行建模,10个用于预测。用校正集相关系数(r)和标准偏差(SEC)作为校正模型的评价指标,预测结果采用预测相关系数(r)和预测标准偏差(SEP)来评定。文章将基于小波变换的PLS模型与直接建立的PLS模型进行了比较,偏最小二乘法结合小波变换的模型预测相关系数为r=0.901, 预测标准偏差SEP=0.937;而由PLS建立的模型其预测相关系数r=0.849,预测标准偏差SEP=1.662。由此可见,由偏最小二乘法结合小波变换所得模型效果优于单独使用偏最小二乘法的结果。     

基于近红外光谱技术的油菜叶片丙二醛含量快速检测方法研究

应用近红外光谱技术实现了油菜叶片中丙二醛(MDA)含量的快速无损检测.对90个油菜叶片样本进行光谱扫描,用60个样本建模,30个样本验证.经过平滑、变量标准化、一阶及二阶求导、去趋势等预处理后,建市了MDA预测的偏最小二乘法(PLS)模型.将PLS提取的有效特征变馈(LV)和连续投影算法(SPA)提取的有效波长作为最小二乘-支持向量机(LS-SVM)的输入变量,分别建立了LV-LS-SVM和SPA-LS-SVM模型.以预测集的预测相关系数(r),预测标准偏差(RMSEP)作为模型评价指标.结果表明,油菜叶片中MDA含量预测的最优模型为LV-LS-SVM模型,LV-LS-SVM在去趋势处理后的预测效果为r=0.999 9,RMSEP=0.530 2;在二阶求导处理后的预测效果为r=0.999 9,RMSEP=0.395 7.说明应用光谱技术检测油菜叶片中MDA的含最是可行的,并能获得满意的预测精度,为油菜大田生长状况的动态连续监测提供了新的方法.     

基于可见-近红外光谱和多光谱成像技术的梨损伤检测研究

提出了利用可见-近红外光谱技术和多光谱成像技术检测鸭梨损伤随时间及程度变化的新方法.利用可见-近红外光谱技术,分别结合偏最小二乘(panial least squares,PLS)和最小二乘支持向量机(least squares-support vector machine,LS-SVM)方法对鸭梨受损程度和受损天数进行预测.结果表明,两种方法在鸭梨损伤后期对损伤程度的判别均具有较好的效果;LS-SVM方法对鸭梨轻度损伤的损伤天数的预测精度较高,但重度损伤天数的预测效果不如PLS方法.然后利用多光谱图像预测鸭梨受损天数.研究发现,利用LS-SVM建立的模型预测效果较稳定,预测结果相关系数均在0.85左右.说明利用可见-近红外光谱分析技术和多光谱成像技术能够快速无损地检测出鸭梨的损伤程度及时间,为鸭梨检测提供了一种新方法.     

近红外光谱技术快速检测莲子粉

莲子是我国重要的药食同源食物,与莲子营养价值相当、便于食用的莲子粉备受消费者青睐。为保证莲子粉的品质,利用近红外光谱(NIRs)技术对掺杂小麦粉、玉米粉和地瓜粉的莲子粉进行鉴定,在样品类别已知下利用支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)、偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)模型进行判别,在样品类别未知下基于聚类算法进行判别。同时,对莲子粉中水分含量利用偏最小二乘(PLS)回归进行定量分析。结果表明,LS-SVM模型对纯莲子粉样品与掺入小麦粉、玉米粉和地瓜粉的莲子粉样品的判别率达到100%;基于聚类算法能够有效识别掺入5%地瓜粉、小麦粉和玉米粉的莲子粉样品;PLS模型对莲子粉中水分含量预测综合性能良好,其中经过标准化预处理得到模型效果最佳,其R2_c,RMSEC,R2_p和RMSEP分别达到0.973 2,0.111 5,0.969 5和0.118 9。近红外光谱技术能为隐蔽的莲子粉掺杂的鉴别以及莲子粉中水分含量监控提供一种快速、准确、无损检测的分析方法,为保证高档次莲子品质提供一种有益的思路。     

基于可见/近红外光谱分析技术的猪肉肉糜品质检测研究

以225个猪肉肉糜样本为研究对象,利用可见/近红外光谱分析技术对猪肉肉糜主要品质指标的的快速检测进行了研究.光谱经小波去噪后,采用偏最小二乘法和支持向量机定量分析方法分别建立了肉糜中肌内脂肪、蛋白质和水分含量的可见/近红外光谱预测模型.其中,肌内脂肪的支持向量机定量预测模型最优,校正相关系数rcal和预测相关系数rva...     

基于可见光和近红外光谱鲜猪肉蒸煮损失和嫩度检测的研究

蒸煮损失和嫩度是决定猪肉的食用品质的重要指标,文章提出了可见光/近红外漫反射光谱检测真空包装猪肉的蒸煮损失和嫩度的新方法,从而实现对其快速、无损、无污染测定。利用光谱专用分析软件Unscrambler9.6对采集的近红外漫反射光谱分别进行卷积平滑、二阶微分法和多元散射校正预处理,用偏最小二乘法(PLS)建立其定量校正模型。结果表明近红外光谱漫反射法的预测值与常规方法测定值的相关系数分别为0.81和0.78。该研究结果说明基于可见光/近红外光谱漫反射光谱的检测方法简便易行,是无损检测猪肉的蒸煮损失和嫩度的较好方法。     

氯化钠近红外光谱检测技术研究

氯化钠(NaCl)近红外光谱分析在生物医学上有着重要的意义。钠离子(Na+)是人体血液中电解质的主要成分,而电解质有助于维持身体的酸碱平衡。采用近红外光谱技术测量氯化钠浓度,在分析钠离子近红外光谱检测机理的基础上,选定波长建立了NaCl浓度线性回归预测模型,同时为了减小温度对水吸收的扰动,使用选定光谱区建立偏最小二乘(PLS)非线性回归模型。结果表明所建立的非线性校正模型决定系数(R2)=99.82%,交叉验证均方误差(RMSECV)=14.5,剩余预测偏差(RPD)=23.7。完全满足日常生化检测精度要求,该技术可以应用于医院实验室钠离子浓度定量分析。     

棉籽17种氨基酸含量的NIRS定标模型构建与测定方法研究

选用氨基酸含量差异较大的多年份、多品种、多地点种植的445份棉花种子为材料,分别对其进行近红外光谱扫描。用一阶导数的数学处理(1,4,4,1)、标准正态变换和去趋势(SNV+D)最佳组合的预处理方法,结合改良的偏最小二乘法(MPLS)构建棉籽17种氨基酸成分的近红外定标模型。定标结果表明,天冬氨酸、苏氨酸、谷氨酸、甘氨酸、丙氨酸、缬氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、苯丙氨酸、赖氨酸、组氨酸和精氨酸等12种氨基酸含量的定标模型较好,其RPDc为3.735~7.132,外部检验r2为0.910~0.979,近红外光谱分析完全可以替代化学测定;而丝氨酸、蛋氨酸、酪氨酸和脯氨酸等四种氨基酸的定标模型次之,其RP-Dc为2.205~2.814,外部检验r2为0.800~0.830,近红外分析技术虽不能完全替代化学测定的结果,但仍可用于大量样品的筛选。半胱氨酸定标方程的RPDc较小(RPDc=1.358),因此,棉籽中半胱氨酸含量不能用近红外分析方法进行检测。     

奥林达夏橙叶片锌含量可见近红外光谱监测模型研究

以奥林达夏橙叶片粉末干样为对象,利用化学分析与可见近红外光谱技术相结合的方法,通过样品原始光谱的二阶微分及消噪(Noise)处理,运用偏最小二乘法(PLS)与交叉验证方法建立的Zn含量数学模型,其中使用Zn含量特征光谱400～500nm和1201～1300nm的组合波段建模,具有较好的预测能力,校正建模和预测模型的相关系数分别为0.9975和0.9920,交互验证预测均方根误差为0.5868。因此,利用可见近红外光谱技术,运用PLS及交叉验证方法,建立叶片Zn含量与特征波段的光谱校正模型,能快速定量检测柑桔叶片Zn含量。     

涩柿可溶性单宁的可见/近红外漫反射光谱无损检测研究

旨在建立可见/近红外漫反射光谱与涩柿内部可溶性单宁之间的关系,以评价可见/近红外漫反射光谱在测量涩柿内部指标可溶性单宁的应用价值.在可见/近红外光谱区域(570～1848 nm),实验对比分析了不同数学建模算法、不同导数处理方法和不同散射及标准化处理的涩柿可溶性单宁定标模型.结果表明,应用改进偏最小二乘回归算法、一阶导处理和去散射处理所建涩柿可溶性单宁定标模型的预测性能较优,其定标交互验证相关系数(Rcv)和预测相关系数(Rp2)分别为0.722 7和0.678 5,定标交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.148 4和0.176 3.研究表明,可见/近红外漫反射光谱对涩柿可溶性单宁的快速无损检测具有一定的可行性,但模型精度有待提高.     

Feature-based fusion of infrared and visible dynamic images using target detection

We employ the target detection to improve the performance of the feature-based fusion of infrared and visible dynamic images, which forms a novel fusion scheme. First, the target detection is used to segment the source image sequences into target and background regions. Then, the dual-tree complex wavelet transform (DT-CWT) is proposed to decompose all the source image sequences. Different fusion rules are applied respectively in target and background regions to preserve the target information as much as possible. Real world infrared and visible image sequences are used to validate the performance of the proposed novel scheme. Compared with the previous fusion approaches of image sequences, the improvements of shift invariance, temporal stability and consistency, and computation cost are all ensured.     

近红外光谱法快速测定羊草干草品质的研究

试验共采集我国北方不同区域、不同生育期、不同干燥方式的羊草干草150份,利用近红外漫反射光谱(NIRS)技术,采用偏最小二乘回归算法(PLS),在国内首次建立了适配范围广的羊草干草的粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)的校正模型,并对模型的预测能力进行了验证.结果表明,所建模型的预测结果与常规...     

近红外光谱法测定PDA中残留丙烯酰胺含量

选取38份实验室自制二甲基二烯丙基氯化铵与丙烯酰胺的共聚物(PDA)为样品,用紫外光谱法对PDA中残留丙烯酰胺(AM)含量进行测定,并进行近红外光谱扫描,在图谱中选取七个波段,将每个波段的特征峰作为自变量,吸收峰作为因变量,采用偏最小二乘法(PLS)的数学转换方法建立近红外反射光谱(NIRS)定标模型,采用小波分析对光谱进行降噪处理,建立PDA中残留AM含量的近红外预测模型,并将预测值与紫外光谱法测定值进行比较,其外部验证决定系数达到0.99,预测分布趋势良好,对预测值与实测值进行t检验,结果显示预测值与实测值差异不显著。试验结果表明,采用近红外光谱数据建立的定标模型预测PDA中残留AM单体含量具有较高可行性。