主成分分析结合BP神经网络对短程生物脱氮中氮的近红外光谱研究

为实现高效短程生物脱氮及氨氮和亚硝酸盐氮的快速检测,采用主成分分析结合BP神经网络的方法建立短程生物脱氮工艺中氨氮和亚硝酸盐氮的近红外光谱定量分析模型(BP神经网络模型)。工艺运行结果表明：原水经过好氧阶段氨氮从45.3 mg·L-1下降到2.7 mg·L-1,亚硝酸盐氮从0.01 mg·L-1上升到19.6 mg·L-1,硝酸盐氮受到抑制;在缺氧段亚硝酸盐氮从19.6 mg·L-1下降至1.2 mg·L-1,系统实现了良好的短程生物脱氮效果。水样原始光谱主成分分析表明：前13个主成分代表了原始光谱数据的信息,其累计贡献率达到95.04%,排除了冗余信息且大大降低了模型的维数,光谱数据矩阵从192×2 203减少到192×13,大大降低了运算量并提高了模型的精度。BP神经网络模型校正结果显示：BP神经网络模型对氨氮、亚硝酸盐氮校正时的决定系数(R2)分别达到0.950 4和0.976 2,校正均方根误差(RMSECV)分别为0.016 6和0.010 9。BP神经网络模型预测结果显示：BP神经网络模型对氨氮、亚硝酸盐氮预测输出与期望输出之间的决定系数(R2)分别为0.974 0和0.981 4,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.033 7和0.028 7,模型预测效果良好。研究表明,BP神经网络模型可以通过快速测定水样的近红外光谱数据预测短程生物脱氮工艺中氨氮和亚硝酸盐氮浓度,并根据氨氮和亚硝酸盐氮浓度变化及时、灵活地控制工艺的运行,为生物脱氮提供快速有效的检测技术和科学依据。     

基于舌诊NIR反射光谱血清总蛋白含量的无创测量

采用舌诊近红外反射光谱对人体血清总蛋白(TP)含量进行无创检测。采集58例舌尖反射光谱进行反射率归一化并记录相对应的血清总蛋白生化分析值,将样本分为训练集和预测集,运用主成分分析结合BP神经网络法和偏最小二乘算法分别建立预测模型。主成分分析结合BP神经网络模型对预测集进行预测,平均相对误差为7.35%,均方根误差为3.069 1 g·L-1,相关系数为0.902 1。偏最小二乘模型对预测集进行预测,平均相对误差为4.77%,均方根误差为0.130 1 g·L-1,相关系数为0.971 8。实验结果证实了舌诊近红外反射光谱可以较为准确地用于总蛋白含量的无创检测。     

基于近红外光谱技术的土壤参数BP神经网络预测

利用BP神经网络预测方法,建立了基于近红外光谱技术的土壤有机质含量和土壤全氮含量的分析模型。试验共测量了150个田间土壤样本的近红外光谱,首先采用局部加权散点图平滑滤波法对光谱曲线进行了平滑处理,然后根据对目标参数进行的聚类分析结果进一步平均了输入光谱,最后将反射光谱数据进行对数转换后与目标数据一起进行了归一化处理。对预处理后的光谱数据首先进行主成分分析,然后提取贡献率超过99.98%的主成分建立BP神经网络模型。对土壤有机质含量的分析结果：模型拟合精度为0.999,预测精度达到0.854。对于土壤全氮含量的分析结果：模型的拟合精度近似为1,预测精度达到了0.808。研究表明,基于近红外光谱技术的土壤参数BP神经网络预测模型具有较高的鲁棒性和较强的容错能力。     

基于可见-近红外光谱技术预测茶鲜叶全氮含量

为快速无损监测茶树氮素营养及其生长状况,基于可见-近红外光谱技术建立了茶鲜叶全氮含量的预测模型。以茶鲜叶为对象,田间试验使用便携式光谱仪采集叶片漫反射光谱信息,通过不同预处理和统计分析,建立茶鲜叶全氮含量预测的光谱模型。试验共采集111个样品,其中86个样品作校正集,25个样品作预测集。通过一阶导数与滑动平均滤波相结合的预处理方法,用7个主成分建立的偏最小二乘模型最好,其校正集均方根误差(RMSEC)为0.097 3,预测集的相关系数为0.888 1,预测均方根误差(RMSEP)为0.130 4,预测的平均相对误差为4.339%。研究结果表明,利用可见-近红外光谱技术可以很好地预测茶鲜叶全氮含量,对于快速实时监测茶树长势和施肥管理具有重要指导意义。     

近红外光谱的甲醇汽油定量检测与分析方法

甲醇汽油因其辛烷值高、成本低等优势成为新型化石燃料替代物,其甲醇含量的精确检测是决定其品质的重要环节,甲醇汽油组分的精确定量检测与分析对于缓解我国传统石油资源短缺但需求量增多的现状具有重大的现实意义。甲醇汽油中甲醇检测的常规方法如酒醇仪测定法、速测盒测定法等,操作复杂,准确定性低。近红外光谱分析具有测量速度快、灵敏度高、可连续测量等诸多优点,在石油化工领域定性、定量分析中具有巨大应用潜力。为研究甲醇汽油近红外光谱无损定量检测方法,配制了0.5%～30%组分的甲醇汽油标准样品,设计了甲醇汽油近红外光谱数据采集系统并采集60个组分的甲醇汽油近红外光谱数据;利用移动平均平滑法、 S-G卷积平滑法(Savitzky-Golay)和多元散射校正(MSC)对甲醇汽油近红外光谱数据进行预处理分析,研究了BP人工神经网络(ANN)和主成分回归(PCR)模型的决定系数和均方根误差,对两种算法的结果和预测效果进行对比。结果显示：各模型的均方根误差均小于1%, SG平滑-主成分回归预测模型拟合度最好,其决定系数为0.998 98;基于SG卷积平滑算法和神经网络算法建立的模型预测值与真值偏差最小,其均方根误差...     

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。     

近红外光谱法快速测定工作场所莠去津浓度的研究

莠去津是一种广泛使用的除草剂,我国是其原药的主要生产国家。为加强工作场所莠去津暴露浓度的检测力度,保障职业接触工人身体健康,研究开发工作场所莠去津浓度的现场快速检测方法具有重要现实意义。利用自行组装的便携式近红外光谱仪,采集了实验室配置的浓度为10～1 000 mg·L-1的莠去津溶液样本光谱,并比较了多元散射校正、变量标准化、一阶导数方法、二阶导数方法及其组合等光谱预处理方法,竞争自适应重加权采样变量选择法和遗传算法等变量选择方法,偏最小二乘算法和支持向量机等回归方法对近红外光谱模型分析精度的影响。研究发现一阶导数是最佳光谱预处理方法;遗传算法优选的光谱变量表现优于竞争自适应重加权采样变量选择法;支持向量机模型表现优于偏最小二乘模型。基于遗传算法选择的16个光谱变量建立的支持向量机模型分析精度最高,其定标决定系数、验证决定系数、定标均方差、预测均方差和相对分析误差(成分浓度的标准偏差与预测均方差的比值)分别为1,0.99,17.54 mg·L-1,25.42 mg·L-1和11.43,有望应用于工作场所莠去津浓度的实际检测中。该研究探讨了近红外光谱法检测工作场所莠去津浓度的可行性,相关结果对于未来类似工作的开展具有重要参考价值。     

近红外光谱结合主成分分析和BP神经网络的转基因大豆无损鉴别研究

为探究无损鉴别转基因大豆的可行性,利用近红外光谱分析仪对大豆扫描得到反射光谱,应用主成分分析结合BP神经网络方法进行分析鉴别。首先应用主成分分析法,得到包含大豆99.03%的光谱信息的6个主成分,再将其作为BP神经网络的输入,对应的大豆种类作为输出,建立一个三层BP神经网络模型。该模型对于转基因大豆的正确识别率为100%,说明近红外光谱结合主成分分析和BP神经网络的方法能无损快速准确地鉴别转基因大豆。     

近红外反射分析法测定水稻可能再转流物质的研究

为了探讨应用近红外反射分析法测定水稻可能再转流物质的可行性,以种植于海南儋州的7个水稻品种为试验材料,在淀粉酶处理结合中性洗涤纤维法分析的基础上,应用近红外反射分析法建立预测水稻茎叶部和穗部可能再转流物质含量的校正模型。结果表明：采用偏最小二乘法回归(PLS1)建立的校正模型的预测效果较好,光谱预处理对改进校正模型没有显著效果;采用不做预处理+PLS1建立的茎叶部和穗部校正模型都具有较高的预测准确度,校正模型的外部验证结果茎叶部的决定系数为0.991 2、均方根误差为0.008 1,穗部的决定系数为0.961 1、均方根误差为0.022 6。     

羊肉挥发性盐基氮的高光谱图像快速检测研究

挥发性盐基氮(TVB-N)通常被作为评价羊肉新鲜度的理化参考指标。为了揭示高光谱图像技术(HSI)快速检测羊肉新鲜度的可行性,采集了71个新鲜度具有代表性的羊肉样品的漫反射高光谱图像(400～1 000 nm),并利用半微量定氮法测定了其挥发性盐基氮(TVB-N)的化学值。选择感兴趣区域(ROIs)提取样品的代表性光谱,采用含量梯度法划分校正集和预测集,比较不同的光谱预处理方法,比较逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘(PLSR)和主成分分析(PCR)建模方法,建立并验证了TVB-N的校正模型。结果表明,利用多元散射校正(MSC)、一阶导数、Savitzky-Golay(S-G)平滑及中心化处理结合的预处理方法,PLSR和PCR模型都可以实现对羊肉TVB-N的定量检测。对于建立的PLSR模型,采用的预处理方法为MSC、15点2次S-G平滑、1阶导数和中心化相结合的方法,选择的潜变量因子数为11,获得的校正集的相关系数(R)和校正均方根误差(RMSEC)分别为0.92和3.00 mg·(100 g)-1,预测集的相关系数(r)、预测均方根误差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)分别为0.92,3.46 mg·(100 g)-1和2.35。研究表明,高光谱图像技术可用于准确快速地检测分析羊肉中新鲜度关键指标TVB-N的含量。该研究为采用高光谱图像技术进一步分析羊肉新鲜度其他指标、改善TVB-N的建模效果及在实际生产中应用该技术提供了基础。     

应用可见-近红外光谱快速识别沙棘汁品牌

为了实现沙棘汁品牌的快速无损鉴别,提出了采用可见-近红外光谱分析技术(NIR)鉴别沙棘汁品牌的方法。采用FieldSpec3光谱仪对三种沙棘汁进行光谱分析,各获取40个样本数据。采用平均平滑法和多元散射校正(MSC)方法对样本数据进行预处理,再用主成分法(PCA)对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据。将120个沙棘汁样本随机分成90个建模样本和30个预测样本,把基于累计可信度选择的建模样本的8个主成分(PCs)数据作为BP网络的输入变量,沙棘汁品牌作为输出变量,建立三层反向传播(BP)神经网络鉴别模型,并对30个预测样本进行预测。结果表明,在阈值设定为±0.1的情况下,该模型对预测集样本品牌鉴别准确率达到了100%。所以应用近红外光谱技术结合主成分分析和BP神经网络算法识别沙棘汁品牌是一种有效的方法。     

盐酸左西替利嗪片的近红外漫反射光谱定量分析

利用近红外光谱结合偏最小二乘法实现对不同品牌盐酸左西替利嗪片剂有效成分的定量分析。经内部交叉验证,确定最佳波数范围和光谱预处理方法,以及最佳主成分数,建立最优PLS校正模型。对验证集样品浓度进行预测,得到均方根误差RMSECV、决定系数R2分别为0.276和0.974。该方法能够用于不同厂家盐酸左西替利嗪片的快速定量分析,是一种有效的药品快速检验技术。     

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.     

应用可见-近红外光谱技术进行白醋品牌和pH值的快速检测

提出了一种基于可见-近红外透射光谱技术快速判别白醋品牌和测定pH值的方法。应用可见-近红外透射光谱获取不同品牌白醋的透射光谱曲线,并对获得的原始光谱数据进行平滑、变量标准化以及一阶导数等预处理,然后利用主成分分析对原始光谱数据进行聚类分析,根据主成分的累计贡献率选取主成分数,并将所选取的主成分作为三层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,得到三层优化神经网络结构：5输入层节点,6隐含层节点和2输出层节点,各层传递函数均采用Sigmoid函数。利用该模型对预测集样本进行预测。实验结果表明在阈值设定为±0.1的情况下该模型对预测集样本品牌鉴别准确率达到了100%,pH预测值与实际测量值偏差小于5%,得到了理想的结果。所以利用可见-近红外光谱技术结合主成分分析和神经网络算法能够快速准确的判定白醋品牌和pH值。     

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。     

近红外光谱检测蜂蜜中可溶性固形物含量和水分的应用研究

提出了一种利用近红外光谱技术定量分析蜂蜜中可溶性同形物含量(SSC)的新方法,同时对蜂蜜中的水分也进行了研究.在不同光谱范围内,通过对原始光谱的不同预处理,用偏最小二乘法分别建立了SSC和水分的近红外透反射光谱校正模型,所有模型都有高的的预测精度和水分的最优模型都为在全谱范围内,光谱预处理采用Norris平滑+一阶微分+多元信号校正,SSC模型的交互验证决定系数(RCV2)、交互验证误差均方根(RMSECV)、验证集决定系数(RP2)、验证误差均方根(RMSEP).SSC模型分别为0.998 6,0.190,0.998 5和0.127,水分模型分别为0.998 4,0.187.0.998 6和0.125.近红外光谱能实现蜂蜜中SSC和水分的准确测定.水分模型预测结果略好于相关文献的报道.     

近红外光谱和电子鼻技术用于葡萄酒发酵过程中酒精度的定量分析

采用近红外光谱和电子鼻对葡萄酒的酒精发酵过程进行了动态采样检测,通过主成分回归和偏最小二乘回归对酒精度变化进行了监控和预测研究。分别建立了近红外光谱、电子鼻以及二者融合数据对酒精度定量分析的主成分回归和偏最小二乘回归模型。结果表明,近红外光谱数据和电子鼻数据的主成分回归和偏最小二乘回归模型的相关系数(r)均大于0.99,但校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)较大。近红外光谱和电子鼻数据融合后,模型质量得到提高,建立的偏最小二乘模型r为0.999 2,RMSEC和RMSEP分别降低为0.206%和0.205%(v/v),定量精度较高。近红外光谱和电子鼻均适用于红酒发酵过程中对酒精度的定量分析,且二者结合应用能提高定量精度。     

两种近红外光谱仪的番茄可溶性固形物含量定量模型比较研究

以番茄可溶性固形物含量(SSC)的无损速测为例,分别采用线性渐变分光(LVF)、数字光处理(DLP)近红外光谱仪对大、小番茄采集近红外光谱数据;分别基于两种近红外光谱仪数据计算大、小番茄平均光谱及差谱,并比较两种近红外光谱仪所采集大、小番茄近红外光谱数据的特征;对两种近红外光谱仪的数据分别进行主成分分析(PCA),并比较了大、小番茄前3主成分的得分分布;按SSC梯度对数据进行分级,采用偏最小二乘(PLS)回归结合全交互验证算法分别基于两种近红外光谱仪数据建立番茄SSC定量校正模型。结果表明：(1)大、小番茄LVF近红外光谱的平均光谱及其差谱的光谱特征分别与DLP近红外光谱的平均光谱及其差谱的光谱特征相似。(2)大、小番茄LVF近红外光谱数据PCA前3主成分得分散点分离趋势不明显,而DLP近红外光谱数据PCA前3主成分得分散点基本上不具有分离趋势。(3)基于LVF近红外光谱数据所建各模型的相对预测性能(RPD)皆不低于2.11,其中标准化预处理所建模型具有最佳性能,模型维数(N_f)、校正测定系数(R_C²)、校正均方根误差(...     

猪肉pH值的可见近红外光谱在线检测研究

pH值是猪肉关键品质之一,实施在线检测对优化肉品加工工艺、保证产品质量、提高肉及肉制品的经济价值有重要意义。研究应用可见近红外光谱对新鲜猪肉pH值进行在线检测,实验时样品以0.25 m·s-1的速度运动,采集其可见近红外漫反射光谱(350～1 000 nm),进行反射距离校正后应用偏最小二乘回归法建立猪肉pH值在线检测模型。研究通过Kennard-stone算法划分样品校正集与预测集,对比了不同的光谱预处理方法(多元散射校正,微分等)对预测结果的影响,并对建模所用光谱变量进行优化。研究发现经过多元散射校正结合一阶微分预处理的模型效果最好,模型预测相关系数为0.905,预测均方根误差为0.051,经过优化的模型建模所用波长变量数减少一半,模型的预测相关系数提高到0.926,预测均方根误差下降至0.045。结果表明可见近红外光谱可用于新鲜猪肉pH值的在线检测。     

赣南脐橙果园土壤全氮和有机质近红外漫反射光谱检测

选取赣南脐橙果园土壤作为研究对象,探讨在4 000～7 500 cm-1范围内的光谱分析土壤全氮和有机质的可行性。采集的近红外光谱采用多元散射校正、一阶微分、二阶微分、七点平滑等多种预处理对比分析,分别建立了有机质和全氮含量偏最小二乘模型。实验得出全氮预测模型在4 000～7 500 cm-1范围内采用七点平滑(SG)进行预处理模型较为理想,校正集相关系数(r_c)为0.802,校正均方根误差(RMSEC)为2.754,预测集相关系数(r_p)为0.715,预测均方根误差(RMSEP)为3.077;有机质预测模型在4 000～7 500 cm-1范围内采用标准正态变量变换(SNV)预处理模型较为理想,r_c为0.848,RMSEC为0.128,r_p为0.790,RMSEP为0.152。研究表明近红外漫反射光谱可快速用于赣南脐橙果园的土壤中全氮和有机质含量的快速检测。