近红外漫反射光谱的主成分分析

本文研究了主成分分析的应用，说明了在主成分分析过程中所产生的新变量如何提供新的光谱信息，该信息能改善对原光谱的解释。     

近红外光谱结合主成分分析鉴别不同产地的南丰蜜桔

采用近红外光谱结合主成分分析(PCA)建立不同产地南丰蜜桔鉴别模型,实现不同产地南丰蜜桔的快速鉴别。分别研究一个果园内不同位置的蜜桔,洽湾、市山和白舍等南丰县三个不同乡镇的南丰蜜桔,福建邵武、广西柳城和江西南丰等三个不同省份的南丰蜜桔之间的差异,蜜桔保存时间对主成分分析模型的影响。结果表明同一个果园内不同位置的蜜桔不存在明显差别,不同产地的蜜桔有很好的分类效果,蜜桔的短时间保存对近红外光谱的主成分分析模型不会产生明显影响。不同的光谱预处理方法对主成分分析模型产生较大影响,多元散射校正(MSC)结合二阶导预处理得到的主成分分析投影具有最佳的分类效果。该研究可为南丰蜜桔的产地鉴别提供一种参考方法。     

基于独立主成分和BP神经网络的干红葡萄酒品种的鉴别

为了实现葡萄酒品种的快速无损鉴别,选用五种干红葡萄酒,进行可见和近红外光谱实验,提出了一种用可见和近红外光谱技术快速鉴别葡萄酒品种的新方法.采用独立主成分分析进行模式特征分析,经过选用不同的独立主成分数进行建模和预测,确定最佳独立主成分数为20.将这20个主成分作为神经网络的输入变量,建立三层BP神经网络,实现类别预测的同时也完成了数学建模与优化分析工作.5个品种的葡萄酒样本数均为35,共计175个样本.在神经网络学习中,将其分成训练集样本150个和预测集样本25个.对25个未知样本进行预测,准确率为100%.该研究在独立主成分分析的基础之上,根据干红葡萄酒各独立主成分的混合矩阵向量载荷图,选取了两个波段(400～430 nm与512～532 nm)作为葡萄酒的独立主成分分析的特征波段.说明该文提出的基于光谱技术和模式识别的方法不仅对葡萄酒具有很好的分类和鉴别能力,并且可以提取出葡萄酒的指纹特征,可用于葡萄酒的检测与技术开发.     

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。     

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。     

基于主成分分析和神经网络的近红外光谱苹果品种鉴别方法研究

提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别苹果品种的新方法,首先用主成分分析法对苹果品种进行聚类分析并获取苹果的近红外指纹图谱,再结合人工神经网络技术进行品种鉴别。主成分分析表明,主成分1和主成分2的累积可信度已达98％,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对不同种类苹果具有很好的聚类作用。利用主成分分析得到的载荷图可以得到对于苹果品种敏感的特征波段,用特征波段图谱作为神经网络的输入建立三层BP人工神经网络模型。每个品种各25个苹果共75个用来建立神经网络模型,余下的共15个用于预测。对未知的15个样本进行预测,品种识别准确率达到100%。说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为苹果的品种鉴别提供了一种新方法。     

基于可见-近红外光谱的咖啡品牌鉴别研究

利用可见-近红外光谱技术对市场上三种不同品牌咖啡品种进行鉴别。分别采用主成分分析法与BP神经网络结合和小波变换与BP神经网络结合两种组合模型进行分析预测。利用主成分分析法与小波变换的数据压缩功能和BP神经网络的学习预测能力实现对不同品牌咖啡的鉴别。实验采用３个品种共60个样本建立模型,30个样本进行品种鉴别,结果表明,两种鉴别模型的咖啡品种鉴别率均为100%。同时也表明,小波变换用于数据压缩无论是在压缩时间上还是在压缩能力上都优于主成分分析法。说明通过小波变换和BP神经网络相结合建立模型进行不同品牌咖啡鉴别具有分析速度快,鉴别能力强的特点,为快速鉴别纯品咖啡提供了新的方法,同时也为确定不同品牌咖啡选用咖啡豆品种奠定了基础。     

BP神经网络用于肝炎患者舌诊近红外光谱的研究

为了对肝炎患者进行快速无创检测,用BP人工神经网络(ANN)方法在健康人与肝炎患者之间对人体舌面近红外光谱的反射率的关系进行关联方面的研究。分别采集了健康人和肝炎患者的舌左边、舌右边、舌下左边络脉、舌下右边络脉以及舌尖各部位各25例受试者的光谱数据,构造了一个3层神经网络结构,将所采集的各光谱数据进行归一化反射率预处理后作为神经网络的输入,建立了BP神经网络模型,分别选取对应的各个部位的40例作为训练样本集,用剩下的10例未知的样本进行预测,各部位测试的结果其相对偏差均在0.2以下,分类正确率为100%,达到满意的预测精度。结果表明提出的BP神经网络用于光谱舌诊进行无创检测识别不同病证提供了重要的参考价值。     

应用可见/近红外光谱技术鉴别香菇品源的三维空间建模研究

应用可见/近红外吸收光谱技术对不同品源的香菇进行了无损鉴别研究。通过主成分分析法（PCA）将谱段为375～1 025 nm的光谱数据进行压缩和主成分提取,发现前3个主成分累计可信度可达94.37%,说明在三维空间建立样本 鉴别模型是可行的。提出了一种将PCA和三维空间聚类相结合的方法,应用遗传算法确定了样本空间分割平面。遗传算法以同源样本的分割平面方程符号反向次数最小作为适应度函数。还建立了将PCA和BP神经网络相结合的比较模型。选 取了195个样本,其中150个用于样本建模,其余45个用于检验模型预测能力。两个模型使用相同的建模集和预测集。结果表明,两个模型预测能力基本一样,准确率均高于91％。与BP神经网络相比,新方法更加直观简便,为仪器化鉴别 提供了新途径。     

基于主成分分析和BP神经网络的柑橘黄龙病诊断技术

柑橘黄龙病的传统诊断方法主要依赖于人眼经验及生化技术,前者凭经验,诊断快,但准确性低;后者准确性高,但效率低和成本高.本文采用高光谱成像技术,获取5种症状柑橘叶片的高光谱图像,采用基于主成分分析和BP神经网络相结合的方法,对370~988nm波段范围内的柑橘叶片高光谱图像进行了病状的无损检测.研究结果表明,柑橘叶片的高光谱图像存在很大冗余,前四个主成分累积方差贡献率达到97.42%.数据建模分类得表明:BP神经网络的分类准确率达85%以上,经主成分后再利用BP神经网络的分类准确率绝大部分达到90%以上.因此,利用高光谱成像技术进行柑橘黄龙病的早期诊断具有较高的可行性.     

基于紫外拉曼光谱的转基因大豆油快速识别方法研究

转基因技术对实现作物增产增质,降低农药使用量,降低生产成本等具有重要作用,但对生态环境也存在一定的潜在威胁。为了防止转基因大豆在食品化中的滥用,对转基因产品快速鉴别技术的研究尤为迫切。紫外拉曼光谱检测技术具备外场远距离无损遥测检测,简单高效,快速准确等优点,可有效用于物质遥测鉴别领域。基于紫外拉曼光谱的转基因/非转基因大豆油以及与其他类别食用油鉴别方法,采集了五种不同食用油(两种品牌转基因/非转基因大豆油各500组样本和一种稻米油100组样本,共2 100组样本)在3 500~400 cm-1(268~293 nm)范围内的日盲紫外拉曼光谱信息,为提高光谱数据的信噪比并保证分类识别的准确性,对上述光谱数据采用Savitzky-Golay滤波降噪、基于自适应迭代加权惩罚最小二乘法(airPLS)的基线校正以及多元散射校正(MSC)的光谱数据修正等预处理。根据大豆油的紫外拉曼指纹图谱,分析出主要化学成分包含脂肪类、蛋白质类、酰胺类。将每种大豆油样本按1∶1划分为训练集和测试集,输入训练集数据至支持向量机(SVM)进行训练,采用10折交叉验证建立最佳模型,识别准确率达99.81%,对转基因大豆油的判别效果显著;采用主成分分析法(PCA)进行数据降维处理,提取出8个主成分,累计贡献率为74.84%,可代表大部分原始数据特征。在此基础上,将预处理后的光谱数据按4∶1划分为训练集和测试集,采用偏最小二乘回归判别分析方法(PLS-DA),结合10折交叉验证法建立全谱的最佳PLS-DA模型(判别阈值设置为0.5),判别准确率达到70.95%。研究表明,紫外拉曼光谱分析方法可较为准确地鉴别非转基因/转基因大豆油,同时可鉴别大豆油与稻米油,实现对转基因大豆食品的快速无损鉴别,可望成为转基因大豆油及其食品的现场检测新的技术途径,对推动转基因产品遥测鉴别技术的发展具有进步意义。     

基于中红外光谱技术鉴别转基因大豆的方法研究

转基因技术对于实现粮食增产,保护生物多样性,减少化学农药使用量等方面有着重大意义,但也可能存在一定的安全隐患。因此,转基因作物检测鉴别技术的研究愈发受到重视。本文采用中红外光谱分析技术,研究对不同品种的转基因大豆及其亲本进行鉴别的可行性。实验采集了三种不同的非转基因大豆亲本(HC6, JACK和W82)及其转基因大豆品种在3 818～734 cm-1范围内的光谱信息。采用偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA)进行判别分析,三种大豆的建模集的判别正确率分别为96.67%, 96.67%和83.33%,预测集的判别正确率分别为83.33%, 85%和85%。研究中采用X-loading weights、变量投影重要性(variable importance in the projection,VIP)和二阶导数(second derivative,2-Der)三种特征波数选择方法对光谱数据进行处理,并根据得到的特征波数分别建立PLS-DA模型进行判别分析,三种大豆的建模集和预测集的判别正确率均超过76.67%和75%。采用主成分分析(principal component analysis,PCA)和独立组分分析(independent component analysis,ICA)两种特征信息提取方法对光谱数据进行处理,分别建立PCA-PLS-DA和ICA-PLS-DA模型进行判别分析,三种大豆的建模集和预测集的判别正确率均超过80%和75%。研究表明中红外光谱分析技术可以较为准确地鉴别非转基因亲本与转基因品种,为转基因大豆的无损鉴别提供新的思路。同时结合特征波数选择方法与特征信息提取方法可以有效地降低模型复杂度,减少程序运算量。     

近红外光谱分析技术

介绍了近红外光谱分析技术的工作原理,阐述了其数学模型的建立及分析过程,总结了现有常用的化学计量学方法及各自的优点,最后简单的概括了近红外光谱分析技术的应用,尤其是在制药方面的应用.     

基于主成分分析和人工神经网络的激光诱导击穿光谱塑料分类识别方法研究

研究了人工神经网络在激光诱导击穿光谱(LIBS)塑料分类识别方面的应用。选用七种常见的塑料作为实验样品,获得每种样品的170组LIBS光谱数据,利用主成分分析获得前五个主成分的得分矩阵。用每种塑料样品的130组光谱数据的主成分得分矩阵作为训练集,建立反向传播(BP)人工神经网络模型。将其余40组主成分得分作为测试数据输入训练好的模型进行分类识别,其识别准确度达到97.5%。实验结果表明,通过采用主成分分析与BP人工神经网络相结合的方法,可以很好地进行塑料激光诱导击穿光谱的分类识别,对塑料的回收利用有重要价值。     

基于太赫兹时域光谱系统的转基因棉花种子主成分特性分析

运用太赫兹时域光谱技术对8种转基因棉花种子进行了探测研究.测量了转基因棉花种子在0.3~1.5THz频率范围的特征吸收谱,基于光谱分析,对比了8种转基因棉花种子吸收光谱的异同,并采用主成分分析法对其做了定性分析,得到了光谱分析的相关数据.提取了三种主成分因子,前三种主成分的累计方差贡献率达到了71.537%,从主成分得分图中可以明显区分不同类别的转基因棉花种子.太赫兹时域光谱技术能够实现对转基因棉花种子的无损检测,在农业选种、农业安全等领域将有广阔的应用价值.     

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。