应用近红外光谱和多算法融合方法分析烤烟的香型风格特征

以全国17个主要烤烟产地省份中收集的3 914个烟叶样品的近红外光谱为实验对象,其中浓香型、中间香型、清香型烟叶光谱分别865条、1 403条、1 646条,应用近红外光谱和多算法融合方法分析其香型风格特征。在以产地进行初步划分烟叶香型以及认可过渡型和非典型香型类型的基础上,选取基于主成分及Fisher准则的投影法(PPF)、偏最小二乘判别(DPLS)、支持向量机(SVM)作为单分类器,得到各个算法第1和2判别分析结果;应用PPF-DPLS-SVM融合和各算法第1和2判别分析结果,将预测验证样品的分析结果详细划分为典型、过渡型、非典型香型样品(分别为493,392,115个);其中典型香型烟叶样品的判别准确率达到92.7%,较未进行典型样品划分时PPF,DPLS,SVM单算法的识别准确率分别提高了30.2%,15.4%,16.6%。样品数据来源于全国主要烤烟产地,数据量大,代表性较好,分析结果具有一定普遍性;提出的多算法融合分析方法大幅度提高了通过客观数据判别烤烟香型的准确率;同时,将烤烟香型细划分为典型、过渡型和非典型香型的方式,对烤烟烟叶原料的科学合理利用以及烟叶原料的模块化工业加工等有指导作用。     

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。     

多分类器融合提取土壤养分特征波长

光谱已经应用于土壤养分速测的分析,但是如何寻找土壤光谱特征波段,尽最大可能避免无用信息干扰、保留有用信息,建立准确度高、预测效果好的模型仍是一个亟需解决的问题。以青岛三个不同地区土壤样品为例,测定土壤样品的紫外-可见-近红外光谱及其总碳（TC）、总氮（TN）、总磷（TP）含量;分别采用连续投影算法（SPA）、无信息变量消除法（UVE）、遗传算法（GA）、相关系数法（CC）四种算法（四种单分类器）对土壤光谱提取特征波长;再引入投票法和加权投票法的多分类器融合方法将四种算法融合得到特征波长;以偏最小二乘回归（PLSR）建立各土壤养分含量的模型,通过对模型效果的评价标准（建模集绝对系数R2_c、校正均方根误差RMSEC、检验集绝对系数R2_p、预测均方根误差RMSEP和相对分析误差RPD值）来判别各单分类器算法和多分类器融合算法对土壤养分含量特征波长的提取效果。分别对四种算法、筛选其中三种算法、最优二种算法进行融合,分析融合后模型效果和特征波长个数,结果表明：将四种单分类器经投票法融合后,其模型效果大部分不如单分类器,且相对好的模型特征波长个数较多;相较于投票法多分类器融合,四种单分类器经加权投票法融合模型效果有了一定的提高,TC和TN都能够在较少的波长中获得较好的预测效果,但仅TN经融合后,模型效果优于每个单分类器;TC,TN,TP分别在取SPA+UVE+GA,SPA+UVE+GA（或SPA+GA+CC）、SPA+UVE+GA三种单分类器进行加权投票法融合后,均能获得最优模型效果,且明显优于每个单分类器,模型效果有了显著提高;各土壤养分含量经两个最优单分类器加权投票法融合后,仍能得到好于最优单分类器的建模效果,TC和TP建模效果略差于三个单分类器融合结果,TN建模效果与三个单分类器融合结果相同。因此,在筛选三种算法融合,且其中包含最优两种算法的情况下,能够以较少的特征波长个数获得明显高于单分类器的建模效果。该方法为寻找土壤养分以及其他复杂物质成分的光谱特征波段提供了新方法,也为多种算法的综合运用提供了新思路。     

中红外和近红外数据融合的香型风格判别

烤烟香型的判别一直是烟草行业的关注焦点.利用中红外和近红外光谱对189份不同香型的烟叶进行分析.分别从中红外谱图数据中提取21个特征波数处以及近红外谱图数据中13个特征波数处的吸光值作为影响因素.通过主成分分析方法分别对选取的中红外、近红外数据进行烟叶清香型、中间香型和浓香型三种香型风格的定性分析.结果表明基于中红外和...     

实用化商品玉米籽粒的近红外光谱品种判别方法研究

近年来利用近红外光谱进行农作物品种判别成为农产品检测的一个新兴方向.该文提出一种基于近红外光谱的新的实用化商品玉米品种判别系统,此系统既能对系统学习过的品种做出准确判别也能对未学习过的品种做出准确拒识.首先采用一阶导数法对原始光谱进行预处理,光谱数据经主成分分析后,根据仿生模式识别理论建立判别模型.在建市模型时文章使用了基于二维单形的Ψ-3神经元作为覆盖单元,并提出了包含指数的概念以辅助判定样品的唯一归属.测试结果表明,该系统对参与建模的品种有较强的判别能力,即使建模品种达到34个时系统平均正确判别率仍达到91.8%.同时对于未参与建模的品种也有较强的拒识能力,平均正确拒识率达到95%以上.     

基于可见-近红外光谱技术的葡萄酒真伪鉴别的研究

研究收集了不同品牌的90个葡萄酒样品,为了消除各光谱基线不同带来的影响,对所有光谱曲线都进行了一阶求导,以一阶导数谱线作为有效数据,通过独立主成分(PC)分析可知,前两个主成分的贡献率达到80%以上,主成分聚类使得真伪葡萄酒样品明显分为两类;以前四个主成分作为BP神经网络的输入建立了一个三层人工神经网络的识别模型,该模型对葡萄酒样品的预测识别率达到100%。研究表明,可见-近红外透射光谱结合主成分分析建立的BP神经网络模型能为快速、无损鉴别葡萄酒真伪提供一种准确可靠的新方法。     

改进模糊推理分类器进行木材树种近红外光谱开集分类识别研究

开集分类识别是近10多年来模式识别领域研究的热点,它能够识别训练集中已知类别的测试样本,同时还能够有效“拒识”未知类别的测试样本;这些未知类别样本不包含在训练集中。现有的开集分类识别算法主要是基于Support Vector Machine(SVM)和深度学习网络框架进行改进,并且主要应用在自然景物图像领域中;在光谱分析领域中还鲜有报道。将传统的闭集框架下的模糊推理分类器进行模型改进,提出了开集框架下的改进模糊推理分类器,并将其应用到木材树种近红外光谱分类识别中。首先,使用Flame-NIR近红外微型光谱仪采集木材样本横切面的近红外光谱曲线,采用Metric Learning算法进行光谱向量维度约简降维至4维(4D)。其次,改进闭集框架下的模糊推理分类器,根据模糊规则置信度和各维度隶属度概率的乘积构建Generalized Basic Probability Assignment(GBPA),再根据GBPA进行分类处理。在20个树种的具有不同的Openness指标下的近红外光谱数据集的分类识别对比实验表明,改进的开集模糊推理分类器(fuzzy reasoning classifier in an open set,FRCOS)优于现有的基于机器学习和深度学习的开集分类识别主流算法,具有较好的评价指标F-Score,Kappa系数及总体识别率。     

深度卷积网络的多品种多厂商药品近红外光谱分类

近红外光谱（NIR）分析具有分析高效、样品无损、环境无污染以及可现场检测等优点,特别适合药品的快速建模分析。但NIR存在吸收强度弱以及谱带重叠等缺点,需要建立稳健可靠的化学计量学模型对其进行分析。深度卷积神经网络是深度学习方法中一个重要分支,它通过逐层抽取数据特征并进行组合、转换,形成更高层的语义特征,具有极强的建模能力,广泛应用于计算机视觉、语音识别等领域,而在药品NIR分析方面尚未见报道。基于深度卷积网络模型,对药品NIR多分类建模进行研究。针对药品NIR数据的特点,设计若干个面向多品种、多厂商药品NIR分类的一维深度卷积网络模型。模型中卷积层和池化层交叠排列用于逐层抽取NIR数据特征,输出层连接softmax分类器,对药品NIR数据进行分类概率预测。在输出层之前采用全局最大池化层,将特征图进行整体池化,形成一个特征点,用于解决全连接层存在的限制输入维度大小,参数过多的问题。同时,在网络模型中引入批处理操作和dropout机制,以防止梯度消失和减小网络过拟合的风险。在网络模型的设计过程中,通过设计不同的卷积网络层数以及不同的卷积核尺寸大小,分析其对建模效果的影响,同时分析五种经典数据预处理方法对NIR分析的影响。以我国7个厂商生产的头孢克肟片和11个厂商生产的苯妥英钠片样本NIR为实验对象, 建立药品的多品种、多厂商分类模型,该模型在二分类、多分类实验中取得了良好的分类效果。在十八分类实验中,当训练集与测试集比例为7∶3时,分类准确率为99.37±0.45,比SVM, BP, AE和ELM算法取得更优的分类性能。同时,深度卷积神经网络模型推理速度较快,优于SVM和ELM算法,但训练速度慢于二者。大量实验结果表明,深度卷积神经网络可对多品种、多厂商药品NIR数据准确、可靠地判别分类,且模型具有良好的鲁棒性和可扩展性。该方法也可推广到烟草、石化等其他领域的NIR数据分类应用中。     

应用可见/近红外光谱进行黄酒品种的判别

为了实现对黄酒品种的快速判别,采用可见/近红外光谱对不同品种的黄酒获取光谱曲线,然后采用主成分分析方法对光谱数据进行聚类分析,并将其提取的主成分作为BP神经网络的输入值,建立了黄酒品种鉴别模型。该模型将前6个主成分作为神经网络的输入变量,加速了神经网络的学习速度,提高了模型的预测精度。随机选取每个品种的15个黄酒样本,共45个样本组成预测集,剩余的145个黄酒样本组成训练集建立训练模型,并用预测集样本对其进行验证。将品种鉴别的偏差标准定为±0.1,结果表明,只有1个未知样本超出偏差范围,该方法的品种鉴别正确率为97.78％,获得了满意的结果。说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为黄酒品种的快速鉴别提供了一种新方法。     

近红外光谱法与循环伏安电化学法联用进行葡萄酒品种溯源研究

提出一种将循环伏安电化学法和近红外光谱法联立,用PLS-DA的D-S证据理论融合二者信息进行葡萄酒品种溯源研究的方法。分别采集来自不同产区的三类不同品种的171个干红葡萄酒样品的循环伏安曲线和近红外透射光谱。用PLS-DA法分别建立循环伏安电化学法和近红外光谱法的判别模型,以此为证据;用两个证据的D-S合成规则实现近红外判别结果与循环伏安法判别结果的重新决策。融合后的结果为：多产区不同品种葡萄酒溯源模型的建模集准确率为95.69%,检验集准确率为94.12%;单一产区不同品种葡萄酒溯源模型的建模集准确率为99.46%,检验集准确率为100%;判别结果都比融合前单一循环伏安电化学法和近红外光谱法的判别准确率得到了提高。实验结果表明, 该方法具有较高的溯源识别准确度, 可以快速准确地对待测葡萄酒品种进行定性检测。     

木材不同切面的近红外光谱信息与密度快速预测

用近红外光谱对木材密度进行了研究。发现木材三个不同切面(横切面、径切面、弦切面)的近红外光谱有较大的差异;结合偏最小二乘法(PLS),根据三个切面采集到的光谱数据与木材密度建立了校正模型,横切面预测集的相关系数r为0.94,径切面和弦切面分别为0.85和0.81。结果表明,从横切面采集到的光谱建立的预测模型效果最好。用该模型对随机抽取、未参与建模的15个样品的密度进行了预测,r2=0.977, 标准偏差：STDEV=0.006。     

红木的近红外光谱分析

红木珍贵、种类多,大多数人对红木种类及真伪难以或无法鉴别.利用近红外光谱技术对国家标准中八类红木的近红外光谱进行分析,研究结果表明:(1)近红外光谱与红木色度学参数(L*,a*和b*)之间存在非常高的相关性,预测值与实测红木L*,a*和b*值的相关性分别达到0.988,0.991和0.993; (2)利用化学计量学中的主成分分析(PCA)方法可以将八类红木清楚地区分成八个相应的类别,利用三个主成份信息绘制的三维PCA得分图比二维图更能直观地展现八类红木的区别.研究结果说明应用近红外光谱技术识别红木类别具有可行性,这为开发红木的鉴定或识别提供新的方法和研究思路.     

利用近红外光谱和X射线衍射技术分析木材微纤丝角

利用近红外光谱和X射线衍射法对木材的微纤丝角进行了快速预测。微纤丝角是影响木材性质的最重要的物理量之一,木材资源利用和林木品质改良都要求能快速、方便地测定木材的微纤丝角。 该实验首先利用X射线衍射仪,快速测量和计算出154个杉木木材样品的微纤丝角。然后,依据木材不同成分在近红外区的不同吸收特性,在近红外光谱数据与X射线衍射仪测定的微纤丝角之间建立相关模型。结果表明,二者之间具有很好的相关性,其校正模型和预测模型的相关系数(r2)分别达到0.867和0.816。     

近红外光谱技术在奶酪品质评价中的应用

近红外光谱技术是一种快速、无损的分析方法,国外将该技术应用于奶酪品质的检测已有多年,国内在这方面的研究较少。通过本文介绍了近红外光谱技术分析奶酪成分和在奶酪的加工生产、缩水收缩控制、成熟过程、货架期、组成成分和品牌分类鉴别等几个方面的应用,表明近红外光谱技术在奶酪品质分析中应用潜力巨大,促进近红外光谱技术的应用和我国奶酪行业的发展是一项紧迫的任务。     

利用近红外光谱技术预测粗皮桉木材弹性模量

采用近红外光谱分析技术,对粗皮桉木材弹性模量进行了快速预测研究.使用快速傅里叶变换(FFT)分析法和常规力学测试方法测定了粗皮桉木材无疵小试样的弹性模量,并用近红外光谱仪采集试样径切面和弦切面的近红外漫反射光谱,对原始光谱进行二阶导数预处理,并选择410～2 480 nm光谱段建立回归模型.以2/3的试样作为校正集建立弹性模量的偏最小二乘法校正模型,以1/3/的试样作为预测集对模型进行验证.结果表明,粗皮桉木材的弹性模量与近红外光谱之间有较好的相关性,纵向弹性模量和抗弯弹性模量的预测模型的相关系数分别为0.93和0.81,相对分析误差分别为2.70和1.71.利用近红外光谱分析方法可以实现对粗皮桉木材无疵小试样弹性模量的快速预测.     

基于近红外光谱的玉米籽粒CNCPS组分分析及预测研究

试验旨在研究应用近红外光谱技术快速测定玉米籽粒粉末CNCPS组分的可行性。65个样品来自黑龙江省,选用偏最小二乘法(PLS)为建模方法,采用二阶导数和Norris导数滤波法处理光谱数据后,建立了玉米籽粒粉末中干物质(DM)、粗蛋白质(CP)、粗脂肪(Fat)、粗灰分(Ash)、淀粉(Starch)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、可溶性蛋白(SP)、酸性洗涤不溶蛋白(ADIP)和中性洗涤不溶蛋白(NDIP)等的近红外预测模型。其中DM,CP,Fat,Ash,Starch,NDF和ADF的决定系数分别为0.974 3,0.968 3,0.947 8,0.909 8,0.977 7,0.935 4和0.926 9,标准差(SD)与预测均方根(RMSEP)的比值(SD/RMSEP)值分别为3.96,4.78,3.75,4.25,4.13,3.88和3.12。SP的决定系数为0.857 5,SD/RMSEP值为3.06。ADIP和NDIP的决定系数分别为0.531 9和0.683 3,SD/RMSEP值分别为5.50和2.85。试验结果表明,近红外技术可以用于玉米籽粒粉末CNCPS组分的快速测定,但降低ADIP和NDIP测定误差有待进一步研究。     

近红外光谱预测猕猴桃硬度模型的简化研究

为简化猕猴桃硬度的预测模型,利用标准正态变量变换对猕猴桃1 000～2 500 nm近红外光谱进行预处理,在优选建模波段和采用净分析物预处理（NAP）降低建模主因子数两个方面简化猕猴桃硬度偏最小二乘（PLS）模型。结果表明,优选5 189～5 370 cm^-1,4 549～4 620 cm^-1,6 049～6 230 cm^-1,6 999～7 730 cm^-1,6 249～6 614 cm^-1等5个波段进行建模,NAP/PLS模型性能最佳,主因子数为5,校正集相关系数R2和均方根误差RMSECV分别为0.819 41和0.701 77,预测集相关系数R2和均方根误差RMSEP为0.780 67和0.882 71。与简化前的PLS模型相比,模型不仅更加简洁,而且预测能力和精度均有所提高。     

杉木综纤维素和木质素的近红外光谱法测定

用近红外光谱法对杉木中综纤维素和木质素含量进行了快速测定。用常规湿化学方法测定了48个杉木木材样品的综纤维素和木质素,用近红外光谱仪采集相应的光谱,进行二阶微分处理和平滑预处理后,用偏最小二乘法和完全交互验证方式建立相应预测模型。综纤维素校正模型和预测模型的相关系数分别为0.96和0.93;预测标准误差分别为0.39和0.50;木质素校正模型和预测模型的相关系数分别为0.99和0.90;预测标准误差分别为0.10和0.28。结果表明,近红外光谱法可以快速分析木材中综纤维素和木质素含量。     

内蒙古维拉斯托锌铜多金属矿床深部断层泥特征及其意义

在维拉斯托矿区深部矿井的不同中段共采集了六组断层泥样品,采用X射线衍射和近红外光谱现代测试分析技术对样品进行分析测试,旨在探讨断层泥的矿物成分特征及其与成矿作用关系。分析结果表明,(1)断层泥中含有低温蚀变的粘土矿物(如蒙脱石、高岭石、地开石、绿泥石等)和中高温热液蚀变矿物(如石墨、黑云母、叶腊石、重晶石、蛇纹石、透闪石、阳起石等),同时也含有与成矿作用密切相关的矿物成分(如铜锌氧化物、氯铜钒、蓝铜矿、斑铜矿等)。(2)不同深度的断层泥矿物成分有所不同,地表浅部以浅变质矿物为主,深部以变质程度较深的矿物为主。(3)从断层泥矿物成分、矿物成因及发展演化规律来看,断层泥主要形成于含矿热液活动时期及矿后构造,且后期经历了表生氧化作用。(4)通过分析断层泥蚀变矿物成分及其矿物组合特征可以推测,该矿床形成于中-高温热液环境下,经历了硅化、高岭石化、绿泥石化、萤石化及绢云母化等蚀变过程。因此,通过分析断层泥的矿物成分及其矿物组合特征,不仅对指导找矿有一定的现实意义,同时也可以对矿床成因类型的判断提供重要的参考信息。     

人参总皂甙近红外光谱及定标建模分析

采用近红外光谱分析技术对人参进行了光谱及定量分析。对人参的原始漫反射吸收光谱采用二阶导数、散射校正、相关分析等多种光谱解析手段,研究了人参中的主要成分总皂甙的光谱吸收特性,并结合偏最小二乘回归法对人参总皂甙进行了定标建模分析。分析结果精度高,定标标准差(RMSEC)为0.154％,相关系数为0.982 8。