近红外光谱技术用于复杂植物样品中无机离子测定的新方法

植物样品中的无机离子以一定形式与具有近红外吸收的有机基团结合, 因而可以借助近红外光谱技术测定其含量。对烟草样品近红外光谱数据及其小波变换处理后的小波系数,采用偏最小二乘法预测其中钾离子的含量,建立了小波变换与近红外光谱技术结合用于复杂植物样品中无机离子测定的新方法。结果表明：近红外光谱数据压缩为原始大小的3.3%,基本上没有光谱信息的丢失; 基于小波系数的模型优于传统的全谱模型,对于无机离子的测定可以取得较为准确的预测结果。     

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。     

基于特征投影图的小麦近红外光谱变量选择方法研究

为了简化模型,提高模型预测精度,利用特征投影图(LPG)进行变量选择。对原始光谱进行连续小波变换(CWT),利用主成分分析(PCA)得到LPG,假定LPG中共线性光谱变量对建模作用相同,选出少数特征光谱变量建立预测模型,所得模型预测均方根误差(RMSEP)为0.345 4,优于其他建模方法,研究结果表明,LPG变量选择可有效简化近红外光谱模型,提高模型预测精度。     

基于小波压缩的马铃薯全粉还原糖近红外光谱检测研究

为探讨小波压缩算法结合近红外光谱技术在马铃薯全粉还原糖含量检测中的可行性,采用傅里叶变换近红外光谱仪采集了250份马铃薯全粉样品的近红外光谱。分别优化了消失矩、小波系数和主成分因子数,优化结果为10,100和20。基于db小波函数将1 501个马铃薯全粉的近红外光谱变量压缩成100个小波系数。分别以1 501个光谱变量和100个小波系数为变量分别建立了偏最小二乘(PLS)校正模型。以62个未参与建模的样品作为预测集,考察模型的预测能力。经比较,小波压缩结合PLS的校正模型预测结果最优,模型预测相关系数为0.98,预测均方根误差为0.181%。实验结果表明小波压缩算法结合近红外光谱技术有效地保留了有效光谱信息,实现了光谱数据降维,简化了马铃薯全粉还原糖PLS校正模型,提高了模型的预测能力。     

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。     

基于小波变换的水果糖度近红外光谱检测研究

利用小波变换滤波技术对90个水果样品的近红外光谱信号进行了去噪处理,并结合滤波后重构光谱信号对水果糖度进行逐步线性回归(SMLR)建立其校正模型,通过34个样品的外部检验对校正模型精度进行评价。研究结果表明: 校正模型的预测精度在小波尺度为3时其预测精度最好,预测集的决定系数由原来的0.84提高到0.85, 预测集相对标准误差由原来的6.1% 降为6.0%。因此,使用小波去噪方法有消除原始光谱噪声作用,从而使最终的SMLR模型更具有代表性和稳健性,也提高了品质检测时模型预测精度。     

水果坚实度的近红外光谱检测分析试验研究

应用傅里叶漫反射近红外光谱技术探讨了水果坚实度无损检测的方法。利用偏最小二乘法建立了坚实度与漫反射光谱的无损检测数学模型,同时对不同光谱预处理方法和不同建模波段范围对模型的预测性能进行了对比分析。结果表明：利用傅里叶变换光谱仪采集的原始光谱的平滑预处理对结果并没有太大影响;原始光谱在800～2 500 nm范围的模型得到了最好的预测结果：校正集样本的相关系数r为0.869,校正均方根误差RMSEC为3.88 N;预测集样本的相关系数r为0.840,预测均方根误差RMSEP为4.26 N。 通过本研究得出：应用近红外漫反射光谱检测水果坚实度是可行的,为今后快速无损评价水果成熟度提供了理论依据。     

小波变换近红外光谱结合径向基神经网络快速分析异福片

应用小波变换(WT)处理近红外漫反射光谱结合径向基神经网络(RBFNN)建立快速分析异福片中利福平和异烟肼含量的模型(WT-RBFNN)。用小波变换的低频系数作为RBFNN的输入节点, 研究了网络参 数包括隐含层神经元数和径向基宽度(SC)对模型的影响。与经典的RBFNN和PLS相比较表明, WT-RBFNN模型压缩了原始光谱, 除去了噪音和背景的影响, 拟合效果很好。优选的WT-RBFNN模型对校正集样品 中利福平、异烟肼的交互验证均方根误差(RMSECV)分别为0.006 04和0.004 57;对预测集样品预测均方根误差(RMSEP)分别为0.006 39和0.005 87。同时预测集样品中利福平和异烟肼与RP-HPLC测定结果 的回归系数(r)分别为0.995 22和0.993 92, 相对误差在2.300%以下。这些结果显示了该方法建模的稳健性和模型的预测精度均很高, 同时此方法具有非破坏、无污染、可在线检测等优点, 对替代常规药物 分析方法有重要的意义。     

BP神经网络与近红外光谱定量预测杉木中的综纤维素、木质素、微纤丝角

利用近红外光谱(NIR)技术结合BP神经网络定量预测了杉木中的综纤维素、木质素和微纤丝角。首先对杉木的原始近红外光谱数据进行卷积(Savitzky-Golay)平滑和二阶导数处理,然后利用小波变换压缩,将由171个数据点组成的近红外光谱压缩为86个数据点,最后用BP神经网络建模,采用Leave-n-out交叉验证法对模型进行验证,并讨论了隐含层神经元个数、学习速率、动量因子和学习次数对所建BP网络的影响。用所建的网络模型预测了测试集中杉木样本的综纤维素、木质素和微纤丝角 ,预测的相关系数R2值分别为0.91, 0.90, 0.87,预测均方根误差RMSEP分别为：0.86%, 0.33%, 4.99%。结果表明该方法快速,无损,基本能满足定量分析的要求。     

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.     

连续小波变换定量反演土壤有机质含量

以北京市东部地区96个潮土土样的土壤参数及对应光谱数据为数据源,采用连续小波多尺度分析处理与分析。首先将土壤光谱进行初步处理,生成小波系数,其次将土样的有机质含量与小波分解系数开展相关性分析,提取特征波段,最后采用特征波段建立预测耕层有机质含量的模型。结果表明：经连续小波处理后,光谱对耕层有机质含量的预测能力明显优于传统光谱变换技术;经连续小波分解后,对土壤有机质含量的预测能力随光谱分辨率降低呈先降后升再降的趋势;连续小波分析算法可提升土壤光谱对有机质含量的估测能力,与土壤高光谱反射率相比,基于连续小波变换的土壤有机含量最佳的精度提高19%;由于光谱分辨率为80 nm建立的模型精度较高,其R2达到0.632,这表明在连续小波算法下,光谱分辨率较低的宽波段数据可用于土壤有机质含量的监测。     

基于小波变换与偏最小二乘耦合模型估测北方潮土有机质含量

基于北京市通州、顺义两区52个潮土样品高光谱数据,利用离散小波多尺度分析技术对其进行处理分析。首先将光谱按六种尺度进行分解,然后将各尺度分解数据与土壤有机质含量进行相关性分析,并筛选敏感波段,最后利用偏最小二乘法构建土壤有机质含量估测模型。结果表明：土壤光谱反射率经小波变换后,在参与建模的特征波段中,近红外波段居多,即近红外波段估测有机质含量的贡献高于可见光波段;低频信息对有机质含量的估测能力优于高频信息;高频信息对土壤有机质含量的估测精度随光谱分辨率降低而降低;与常用光谱变换算法相比,小波变换分析法在一定程度上提高了土壤光谱对有机质含量的估测能力,其低频信息与高频信息构建的最优模型预测精度均较高,低频信息的R2=0.722,RMSE=0.221,高频信息的R2=0.670,RMSE=0.255。     

近红外光谱技术结合递归偏最小二乘算法对土壤速效磷与速效钾含量测定研究

土壤速效磷与速效钾在近红外区没有直接与它们相关的吸收峰,只能借助与其他拥有直接吸收峰物质(有机质,碳酸盐,粘土矿物,水分等)之间的相关关系而被近红外光谱技术所预测。这种相关关系会随着土壤样品构成的不同而不断变化,因此采用固定结构的近红外光谱模型很难对速效磷与速效钾取得较好的预测效果。提出采用递归偏最小二乘法(RPLS)在预测过程中递归更新土壤速效磷与速效钾的回归系数,以提高模型的预测能力;比较了偏最小二乘法(PLS),局部加权PLS(LW-PLS),滑动窗口LW-PLS(LW-PLS2)和RPLS对于土壤速效磷与速效钾含量的预测结果。194份土壤样品根据土壤类型分为建模集与预测集：建模集包含120份人为土样品;预测集则包含29份铁铝土样品,23份人为土样品和22份初育土样品。结果表明：RPLS模型取得了最优的预测结果,获得的决定系数(R2)分别为0.61与0.76,预测相对分析误差 (RPD)分别为1.60与2.05。说明RPLS通过不断更新模型的回归系数,能够适应新加入建模集样品的信息。相比于其他方法,预测精度更高,适用范围更广。     

近红外光谱(NIRS)技术快速测定湖泊沉积物营养组分研究

湖泊沉积物保存了湖泊环境演化的重要信息,但目前还没有建立起快速、准确的湖泊沉积物营养组分组合分析方法。该文利用近红外光谱(NIRS)技术,采用一阶导数、小波滤噪、正交信号校正、小波滤噪+正交信号校正、一阶导数+正交信号校正、正交信号校正+小波压缩6种光谱预处理技术和偏最小二乘(PLS)法相结合在国内建立了NIR光谱测定湖泊沉积物柱芯样品中总碳(TC),总氨(TN),总有机碳(TOC)和总磷(TP)的校正模型,结果表明虽然NIR光谱校正模型对TOC的预测效果不理想,但一阶导数+正交信号校正光谱校正模型对TC和TN,正交信号校正光谱校正模型对TP的预测效果较好,预测相关系数分别为0.759 7(TC),0.865 0(TN)和0.811 2(TP),预测误差(RMSEP)分别为0.13%(TC),0.008 2%(TN)和0.012%(TP)。该研究对于推动我国湖泊沉积物的光谱学特性研究具有重要意义。     

Quantitatively Determination of Available Phosphorus and Available Potassium in Soil by Near Infrared Spectroscopy Combining with Recursive Partial Least SquaresSCIEI北大核心CSCD

Soil available phosphorus (P) and available potassium (K) don't possess direct spectral response in the near infrared (NIR) region. They are predictable because of their correlation with spectrally active constituents (organic matter, carbonates, clays, water, etc.). Such correlation may of course differ between the soil sample sets. Therefore, the NIR calibration models with fixed structure are difficult to achieve good prediction performances for soil P and K. In this work, the method of recursive partial least squares (RPLS), which is able to update the model coefficients recursively during the prediction process, has been applied to improve the predictive abilities of calibration models. This work compared the performance of partial least squares regression (PLS), locally weighted PLS (LW-PLS), moving window LW-PLS (LW-PLS2) and RPLS for the measurement of soil P and K. The entire data set of 194 soil samples was split into calibration set and prediction set based on soil types. The calibration set was composed of 120 Anthrosols samples, while the prediction set included 29 Ferralsols samples, 23 Anthrosols samples and 22 Primarosols samples. The best prediction results were obtained by the RPLS model. The coefficient of determination (122) and residual prediction deviation (RPD) were respectively 0.61, 0.76 and 1.60, 2.05 for soil P and K. The results indicate that RPLS is able to learn the information from the latest modeling sample by recursively updating the model coefficients. The proposed method RPLS has the advantages of wider applicability and better performance for MR prediction of soil P and K compared with other methods in this work.     

基于可见/近红外光谱的水稻品种快速鉴别研究

提出了一种应用可见/近红外光谱技术与化学计量学相结合的快速、无损鉴别稻谷品种的新方法。收集了5个品种水稻共150个样本作为实验样本,通过可见/近红外光谱仪扫描这些样本获得了从350 nm到1 075 nm波长范围的光谱信息。将样本的光谱信息进行小波分解以消除高频噪声。将去噪声后的光谱数据经主成分分析压缩成数目较少的新变量(主成分),压缩得到的前4个主成分能够解释99.891%的原始光谱信息。将前4个主成分作为BP神经网络的输入,不同水稻品种值的二进制代码值作为BP神经网络的输出,建立稻谷品种的模式识别模型。模型的预测误差阈值是0.2,模型是3层网络结构,各层的节点分别是4,9和3。150个样本被随机的分成包含100个样本的建模集和50个样本的预测集。结果表明,预测未知的50个样本的正确率达到96%。说明该方法具有较高的鉴别准确度,为稻谷品种的快速无损鉴别提供了一种新的方法。     

近红外光谱用于植物样品中水溶性氯离子含量的测定

基于离散小波变换(DWT)和最小二乘支持向量回归(LSSVR)方法,建立了近红外光谱测定植物样品中水溶性氯离子的回归校正模型。以烟草样品中水溶性氯离子含量的测定为研究对象,首先采用DWT对近红外光谱进行数据压缩和背景扣除,再用LSSVR建立氯离子的校正模型。结果表明,与偏最小二乘回归(PLSR)和传统的LSSVR方法相比,作者所建模型的预测准确性具有一定优势。     

传统光谱变换与连续小波耦合定量反演潮土有机质含量

以北京地区的96个潮土土样的有机质含量为研究对象,以传统光谱变换为参照,研究分析传统光谱变换与连续小波的耦合在估测土壤有机质含量的可行性;首先采用传统光谱变换与连续小波处理土壤光谱数据,然后将处理后的光谱数据与土壤有机质含量进行相关性分析,提取敏感波段,并采用偏最小二乘法构建土壤有机质含量估测模型。结果表明：耦合传统光谱变换技术与连续小波技术可大幅提升光谱对有机质含量的敏感性,其相关系数R2最高可达0.714,这表明耦合传统光谱变换技术与连续小波技术可深入挖掘光谱内的有益信息;与传统光谱变换技术相比,基于耦合传统光谱变换技术与连续小波技术构建的模型精度更高,稳定性更好,其中以微分变换构建的模型最优,其R2=0.772,RMSE=0.223,这表明耦合传统光谱变换技术与连续小波技术可有效压制噪声的负面影响,提升光谱的稳定性。     

二进制小波技术定量反演北方潮土土壤有机质含量

为从土壤光谱中提取土壤有机质的光谱响应信息，提升土壤有机质含量诊断精度与可靠性，以潮土有机质含量为研究对象，以北京市区域的96个耕层土壤参数与高光谱数据为数据源开展研究分析；先采用二进制小波技术将土壤光谱数据分离为5个尺度的高频数据与低频数据，再将低频数据、高频数据分别与土壤有机质实测数据进行相关性分析，提取最佳波段组合，构建有机质含量诊断模型。结果表明：（1）二进制小波技术可抑制噪声对高频信息的干扰，能有效提升光谱对土壤有机质含量的敏感性，进而提升有机质含量的诊断精度与可靠性；（2）在二进制小波技术下，高频信息对有机质含量的诊断能力明显优于低频信息，低频信息对土壤有机质含量的诊断能力随尺度增加而降低，高频信息随尺度增加呈先提升而后降低的趋势；（3）与数学方法相比，基于二进制小波变换算法构建的模型精度较高，稳定性较好，其最优模型的预测精度提高了31.5%，可靠性增加了10.5%。