番茄碰伤和可溶性固形物近红外光谱同时在线检测

可溶性固形物和碰伤是影响番茄品质的两个主要因素。研究的目的是探索可见近红外漫透射光谱同时在线检测番茄碰伤和可溶性固形物的可行性。在单通道送果速度5个每秒条件下,采集番茄近红外漫透射光谱。对比分析碰伤与正常番茄样品的近红外漫透射光谱特性,结果表明,碰伤与正常番茄样品的近红外漫透射光谱在光强上存在明显差异,碰伤果光强要强于正常果,其原因可能是碰伤后果肉变软,透光性变强;在650和675 nm处碰伤果比正常果要多两个吸收峰,可能是碰伤后,番茄表皮颜色发生变化所致。选取贡献率占比最多的前三个主成数,对正常果与碰伤果近红外漫透射光谱主成分定性分析,正常果与碰伤果不能有效聚类,故近红外漫透射光谱主成分定性分析效果不明显,需选择建立高维近红外漫透射光谱定性判别模型。故建立了碰伤番茄样品的近红外漫透射光谱偏最小二乘定性判别模型,误判率为0%,能正确判别碰伤果,故选用碰伤番茄样品的近红外漫透射光谱偏最小二乘定性判别模型作为番茄碰伤果在线剔除分选模型。通过对未参与建模的样品进行验证,能正确识别出碰伤果。经近红外漫透射光谱偏最小二乘定性判别模型剔除碰伤果后,按照可溶性固形物指标进行分级。分别使用全部波段和606～850 nm的波段进行建模预处理,且对全部波段和606～850 nm波段光谱进行2阶导数预处理,前后平滑设为9,利用连续投影算法与遗传算法优选可溶性固形物的光谱建模变量,对比发现,利用未经算法筛选过的606～850 nm波段光谱变量进行建模,效果最好,建立了可溶性固形物在线检测模型,预测集均方根误差为0.43 Brix°。采用未参与建模的样品进行碰伤和可溶性固形物同时在线检测验证,碰伤样品的分选准确率达96%,可溶性固形物样品的分选准确率达91%。表明：番茄碰伤和可溶性固形物近红外漫透射光谱同时在线检测是可行的。     

利用近红外及中红外融合技术对小麦产地和烘干程度的同时鉴别

小麦是制作馒头的主要原料之一,小麦中水、蛋白质、淀粉会因产地以及烘干程度的差异而不同,进而影响到加工成馒头的品质。所以实现对小麦产地和烘干程度的快速鉴别就显得尤为重要。感官评定是鉴别小麦产地和烘干程度常用的方法,对比感官评定,光谱分析可以识别样品中的分子结构等信息。基于此,尝试利用近红外和中红外光谱融合技术实现对不同产地和不同烘干程度的小麦同时鉴别。首先选取了两个不同产地的小麦,再利用微波干燥法对两个不同产地的小麦做烘干预处理,使烘干的小麦水含量为12%±0.5%,原麦水含量为18%±0.5%。分别标记为原麦A,烘干A,原麦B,烘干B,再将小麦研磨成粉末,过100目筛网筛选后,置于自封袋中备用。随后分别采集四种小麦样品的近红外和中红外光谱信息,在Matlab 7.10的环境下使用标准正态变量变换(standard normal variable transformation, SNVT)对采集到的原始光谱数据进行预处理,利用主成分分析对预处理后的数据进行降维处理,再结合线性判别分析（linear discriminant analysis,LDA）和支持向量机（support vector machine, SVM）分别建立小麦近红外、中红外光谱数据识别模型。另外利用联合区间偏最小二乘法（synergy interval partial least square, SiPLS）筛选出利用标准正态变量变换(SNVT)预处理后的小麦近红外和中红外光谱数据特征光谱区间,将筛选出的近红外和中红外光谱数据特征光谱区间融合后再结合线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）建立小麦融合光谱信息的识别模型。然后比较同种光谱数据下利用线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）建立的小麦识别模型识别率、比较同种建模方法下近红外和中红外光谱数据建立小麦识别模型识别率、比较同种建模方法下光谱数据融合和单一光谱数据建立小麦识别模型识别率。结果表明,同种光谱分析方法,利用SVM建立的四种小麦识别模型识别率高于利用LDA建立的小麦识别模型识别率。同种建模方法,近红外光谱数据建立的小麦识别模型识别率优于中红外光谱数据建立的小麦识别模型识别率。而在同种建模方法下,利用SiPLS筛选出近红外和中红外光谱数据的特征光谱区间数据融合后建立小麦识别模型识别率最高,光谱数据融合后结合LDA建立的小麦识别模型校正集识别率为98.75%,预测集识别率为97.50%;而将此选择的变量结合SVM建立的小麦识别模型的校正集和预测集识别率都达到100.0%。对比利用单一光谱数据建立的小麦识别模型识别率,光谱数据融合之后建立的小麦识别模型识别率得到显著提高,该研究从纵向和横向上全面地比较了光谱数据建立的小麦模型识别率,结果可为更准确地运用光谱融合技术建立小麦产地以及烘干程度识别模型提供参考。     

基于近红外光谱技术的小麦条锈病菌潜伏侵染的检测

为实现对受到小麦条锈病菌侵染而尚未表现明显症状的小麦叶片进行早期检测,利用近红外光谱技术结合定性偏最小二乘法建立了小麦条锈病潜育期叶片定性识别模型。获取健康叶片30片、条锈病潜育期叶片330片(每天取30片,共11天)和发病叶片30片,扫描获得其近红外光谱曲线。采用内部交叉验证法建模,研究了不同谱区、建模比(建模集∶检验集)、光谱预处理方法和主成分数对建模识别效果的影响。在5 400~6 600和7 600~8 900cm-1组合谱区内,建模比为4∶1、预处理方法为"散射校正"和主成分数为14时,所建模型识别效果较理想,建模集的识别准确率、错误率和混淆率分别为95.51%,1.28%和3.21%;检验集的识别准确率、错误率和混淆率分别为100.00%,0.00%和0.00%。结果表明,利用近红外光谱技术可在接种1天后(即提前11天)识别出健康小麦叶片和受到条锈病菌侵染的小麦叶片,并且可以识别不同潜育期天数的叶片。因此,利用近红外光谱技术对条锈病菌潜伏侵染检测是可行的,为该病早期诊断提供了一种新途径。     

近红外光谱的数据预处理研究

进行了小麦样品近红外光谱数据的预处理研究,一般仪器记录的样品近红外光谱数据中包含有一系列噪声和干扰信号,因此适当的预处理是进行后续光谱定标、建模及模型传递的基础,对可靠地获得准确分析结果具有很重要的作用。结合小麦样品蛋白质含量近红外光谱分析工作,对由近红外光栅光谱仪和傅里叶变换近红外光谱分别记录的66种小麦样品光谱数据,采用高斯一阶、二阶导数小波变换方法进行了预处理。对比常用的一阶差分预处理,证明高斯函数导数小波变换方法是十分有效、实用的,预处理后光谱曲线非常光滑、噪声消除效果明显,富含有用光谱分析信息的区域更加清晰显示,因而非常有助于后续的光谱定标、建模和模型传递工作。     

近红外光谱技术在小麦条锈病菌和叶锈病菌定性识别和定量测定中的应用

利用近红外光谱技术结合定性偏最小二乘法(DPLS)和定量偏最小二乘法(QPLS)分别实现了小麦条锈病菌和叶锈病菌的定性识别和定量测定。获取两种锈菌单一夏孢子样品各50个以及条锈病菌纯度为2.5%~100%的混合样品120个。采集样品光谱后,将两类样品均按2∶1的比例分为建模集和检验集,在4 000~10 000cm-1内采用内部交叉验证法建模。散射校正预处理方法下、主成分数为3时,定性识别模型的建模集和检验集识别准确率均为100.00%。"极差归一+散射校正"预处理方法下、主成分数为6时,定量测定模型建模集的决定系数(R2)、校正标准差(SEC)、平均相对误差(AARD)分别为99.36%,2.31%,8.94%,检验集的R2、预测标准差(SEP)、AARD分别为99.37%,2.29%,5.40%。结果表明,利用该方法对这两种锈菌定性和定量分析是可行的。本研究为植物病原菌的定性识别和定量分析提供了一种基于近红外光谱技术的新方法。     

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近红外数据PCA投影图中三种香型混淆严重,区分界面不清晰。随后,将中红外、近红外数据进行融合,将提取的34个特征波数处的吸光值同时代入主成分分析, 得到基于中红外和近红外融合数据的PCA投影图。该投影图可以将不同香型的烟叶明显地区分出来。随后利用后退法和遗传算法对中红外和近红外融合后的34个吸光度值进行变量选择,后退法选择出了24个变量,遗传算法选择出了19个变量。对比34,24和19个变量的烟叶三种香型风格的主成分投影图,遗传算法虽然选择了比较少的变量,但其仍然可以将烟叶进行准确的分类。利用遗传算法对中红外和近红外融合后数据进行变量选择,剔除对烟叶香型分类影响小的因素。最后,利用支持向量机建立烟叶清香型、中间香型和浓香型分类判别模型。该模型的建模结果准确率为92.72%,其中清香型、中间香型和浓香型的准确率分别为93.75%,92.11%和91.84%。内部交叉验证留一法结果准确率为88.74%,其中清香型、中间香型和浓香型的准确率分别为90.63%,86.84%和87.76%。对未知样本预报结果的准确率为86.84%,其中清香型、中间香型和浓香型的准确率分别为88.24%,85.71%和85.71%。无论是建模结果、留一法结果和预报结果其准确率都大于85%。研究结果表明中红外和近红外数据融合可以提供更多的特征信息,利用这些信息可以建立烟叶香型风格的分类判别模型,为烟叶香型风格快速鉴别提供帮助。     

近红外光谱技术鉴别海面溢油

为快速了解和掌握海面溢油的种类,以便采取应急措施,提出了近红外光谱技术结合模式识别鉴别海面溢油的方法。自行配制了56个汽油、柴油、润滑油的模拟海水样品,用有机溶剂萃取出海水中的溢油后记录其近红外光谱,将原始光谱进行多元散射校正(MSC)和Norris一阶导数平滑预处理后,在主成分分析(PCA)提取不同种类溢油样品特征的基础上引入马氏距离建立溢油样品的识别模型。研究了光谱预处理对溢油鉴别的影响;探讨了马氏距离阈值的确定。结果表明,主成分分析可将原始数据压缩而马氏距离判别可给出离群点的阈值,本文建立的校正模型能正确判别浓度在0.4 μL·mL-1以上的溢油类别,为近红外光谱结合化学计量学方法建立校正模型进行海面实际溢油样品的分类提供了思路。     

栽培和野生中药材灯盏花的近红外光谱鉴别模型

分别在2台傅里叶变换近红外光谱仪上采集了43个栽培和野生中药材灯盏花样品的近红外漫反射光谱,提取光谱信息的15个主成分,方差贡献率达到99%以上。以20个灯盏花样品作为建模集,15个主成分作为网络学习输入层的15个节点,在2台仪器上用2套光谱分别建立了识别栽培和野生灯盏花样品的BP-神经网络模型,并对预测集的23个样品用于实际鉴别分析。两台仪器上的建模集样品模型回代正确识别率均为100%,预测集样品的正确识别率分别为100%和95.7%,结果表明,利用近红外光谱法进行栽培和野生中药材灯盏花的快速鉴别是可行的。     

初烤完整烟叶总植物碱的近红外光谱测量方法研究

为了探讨近红外光谱分析技术检测完整烟叶化学成分的可行性,利用近红外光谱分析技术,对初烤完整烟叶的光谱采集方式及总植物碱定量分析建模方法进行了研究。以云南省昆明市不同乡镇、不同品种的初烤烟叶为研究对象,分别采用烟叶的叶尖、叶中、叶基光谱及其平均光谱建立初烤完整烟叶总植物碱近红外偏最小二乘法(PLS)定量分析模型以选择出代表完整烟叶信息的建模光谱;分别用KS和SPXY方法对样品的校正集进行选择,采用向后区间偏最小二乘法(BiPLS)、无信息变量消除法(UVE)、竞争适应性重加权采样法(CARS)等选择特征变量,对模型进一步优化。研究结果表明,采用叶尖、叶中、叶基3个部位的平均光谱建立的模型相比单独每个部位光谱所建立模型的预测精度提高了8.5%~9.5%,与全光谱建模相比,用KS-BiPLS建立模型能明显改善模型的预测能力,模型的预测精度约提高了10%,模型的校正集决定系数和均方根误差分别为0.917 4和0.226 1,检验集决定系数和预测均方根误差分别为0.902 0和0.200 7。本研究方法适用于完整的初烤烟叶,无需对样品进行预处理,对于大量的初烤烟叶,能够快速、无损测定烟叶总植物碱含量,可以节省大量的时间。同时,该研究为初烤烟叶分级、提高原料的品质提供技术支持,也将为卷烟生产的过程控制提供科学依据。     

蜂蜜真伪的近红外光谱鉴别研究

如何有效鉴别蜂蜜真伪是目前我国蜂产品质量控制的难题之一。提出了一种用傅里叶变换近红外光谱结合判别偏最小二乘法(DPLS)快速鉴别蜂蜜真伪的新方法。首先采集了71个商品蜜样品的近红外光谱数据,其中包括27个纯蜂蜜和44个掺假蜂蜜,然后5次随机划分建模集样本和验证集样本,并对建模样本进行不同光谱预处理,选择并优化不同波段范围和主成分数,用DPLS法建立了5组蜂蜜样本的真伪鉴别模型,外部交叉验证法预测模型。通过对结果进行比较分析,5组校正模型中真蜂蜜和掺假蜂蜜的总体识别准确率分别为91.49%,94.68%,92.98%,93.86%,94.87%;预测样本的识别准确率为86.96%～93.75%,其中模型2,3,4中掺假蜜的识别准确率达100%。研究结果表明,该方法可作为鉴别商品蜜真伪的一种快速筛选技术,在我国蜂蜜质量监控中具有重要意义。     

近红外光谱技术快速鉴别蜂胶品种的可行性研究

不同植物源的蜂胶物质组成不同,其生理和药理活性也存在着一定的差异。目前主要是根据蜂胶中物质组成及其含量的不同来鉴别蜂胶植物源,存在着一些局限性。因此,建立一种快速、准确鉴别蜂胶植物源的方法具有重要的意义。以三种不同植物源的蜂胶(杨树型蜂胶、桦树型蜂胶和橡树型蜂胶)为研究对象,利用傅里叶变换近红外光谱仪对蜂胶的无水乙醇溶液进行光谱扫描,采用主成分分析结合马氏距离判别法和典型判别分析分别建立蜂胶品种的判别模型并对其性能进行检验。结果表明： 在经过光谱预处理和主成分分析后,得到最佳的光谱建模波段为4 500～12 000 cm-1,最佳的光谱预处理方法为一阶导数+Savitzky-Golay(7)平滑;主成分分析结合马氏距离判别法建立的判别模型校正集和检验集的判别准确率分别为93.62%和82.61%;典型判别分析建立的判别模型的判别准确率为91.4%,交叉检验的判别准确率为88.6%。由此可知,主成分分析结合马氏距离判别法与典型判别分析对蜂胶样品的分类效果均较好。近红外光谱技术结合化学计量学方法应用于蜂胶植物源的快速、准确鉴别具有一定的可行性和实用性。     

尖椒叶片叶绿素含量的近红外检测分析实验研究

应用傅里叶漫反射近红外光谱技术探讨了尖椒叶片叶绿素含量的无损检测方法。利用偏最小二乘法和主成分回归法分别建立了尖椒叶片叶绿素含量与漫反射光谱间的数学模型,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对比分析。结果表明,用傅里叶变换光谱仪采集的原始光谱经平滑和基线校正对结果的影响不是很明显;利用PLS建模获得的结果明显好于采用PCR方法建模;原始光谱经二阶微分获得的预测结果比一阶微分光谱和原始光谱的预测结果好;剔除异常样本后,在全波段范围内原始光谱经二次微分的预测相关系数达到0.975 37,校正均方根误差和预测均方根误差分别为2.33和5.49。本研究说明, 应用近红外漫反射光谱检测叶片叶绿素含量是可行的,可为今后快速无损检测叶片叶绿素含量提供理论依据。     

应用近红外光谱技术实现转双价基因(Cry1Ab/Cry2Aj-G10evo)玉米的快速识别

转基因技术在过去的几十年里快速发展, 然而此项技术对生态环境、伦理道德等可能带来的影响尚存争议,因此针对农作物的转基因成分检测和鉴别的相关技术研究十分重要。本研究以转双价基因(cry1Ab/cry2Aj-G10evo)玉米籽粒和玉米面粉为研究对象,采用近红外光谱仪采集900～1 700 nm波段范围的光谱,结合 Savitzky-Golay(SG)平滑算法对提取出的光谱数据进行去除噪声处理。基于全波段光谱和PCA主成分分别建立了偏最小二乘判别分析(PLS)和支持向量机判别模型(SVM)。试验结果表明,在转基因玉米籽粒全谱的判别分析模型中,SVM判别模型效果要优于PLS判别模型,SVM模型识别正确率达到90%以上,PLS的模型识别率只有85%左右。以PCA降维后建立的模型中,SVM模型也取得了最优的效果,建模集和预测集识别正确率达到100%。虽然转基因玉米在研磨加工后外源蛋白和DNA有所下降,但是转基因玉米粉末基于全波段光谱建立的SVM模型的建模集正确率仍有90.625%。结果表明应用近红外光谱技术集合化学计量学方法对转基因玉米的鉴别是可行的,为转基因玉米乃至其他转基因农产品的鉴别提供了技术支持,具有重要的理论意义和应用价值。     

基于粪便可见-近红外反射光谱的高山麝慢性肠炎诊断

提出了一种利用粪便可见-近红外反射光谱进行高山麝慢性肠炎诊断的新方法。以FieldSpec？3地物光谱仪采集了125份高山麝粪便（正常粪样70份,慢性肠炎患者粪样55份）的光谱数据,将其随机分成训练集（95份）和检验集（30份）。光谱经S.Golay平滑与一阶导数处理后以主成分分析法（PCA）降维。以前6个主成分（含原始光谱95.16%的特征信息）作为新变量,利用训练集样本,分别以模糊模式识别、BP-神经网络、Fisher线性判别以及Bayes逐步判别四种方法建立高山麝慢性肠炎的诊断模型。对检验集30个未知样的预测表明,Fisher线性判别的准确率为86.7%,模糊模式识别与BP-神经网络模型判别的准确率为90%,Bayes逐步判别的准确率最高,达93.3%。进一步分析发现所有误诊都源于将正常样误判为病样,四种方法对病样的检出率均达100%。说明利用粪便的可见-近红外反射光谱进行高山麝慢性肠炎的快速、非接触性诊断是可行的,且PCA 结合Bayes逐步判别是一种优选方法。     

木材种类的近红外光谱和模式识别

木材的种类识别是木材加工和贸易的一个重要环节,传统的木材种类识别方法主要有显微检测法和木材纹理识别法,其操作繁琐,耗时长,成本高,不能满足当前需求。本研究利用木材的近红外光谱(NIRS)结合模式识别方法,以期实现木材种类的快速准确识别。采用近红外光谱结合主成分分析法(PCA)、偏最小二乘判别分析法(PLSDA)和簇类独立软模式法(SIMCA)三种模式识别对58种木材进行种类鉴别研究;5点平滑、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、Savitzky-Golay一阶导数(SG 1st-Der)和小波导数(WD)五种光谱预处理方法用于木材光谱的预处理;校正集和测试集样品的正确识别率(CRR)用于模型的评价。采用PCA方法,通过样品的前三个主成分空间分布图分辨木材种类的聚类情况。在建立PLSDA模型,原始光谱的正确识别率最高,分别为88.2%和88.2%;5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为88.1%和88.2%;SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为84.4%和84.5%;MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为83.1%和84.2%;SG 1st-Der处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%;WD(小波基为“Haar”,分解尺度为80)处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为87.3%和87.2%。可知,在PLSDA模型中,木材光谱未经预处理种类识别效果最后好。在建立SIMCA模型过程中,原始光谱的校正集和测试集的CRR分别为99.7%和99.4%;5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%;SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.5%和99.1%;MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.0%和98.4%;SG 1st-Der的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%;WD处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%。可知,在SIMCA模型中,木材光谱经平滑和小波导数处理后的识别效果最好,且光谱的校正集和测试集CRR都为100%。采用三种模式结合五种不同的预处理方法对木材近红外光谱进行定性建模识别时,由于木材样本属性复杂,主成分分布图相互交织,PCA无法识别出58种木材;原始光谱的PLSDA模型可以得到较好的判别模型,但校正集和测试集的CRR只有88.2%和88.2%;木材光谱经过5点平滑或WD预处理后的SIMCA模型可达到最好的识别效果,校正集和测试集的CRR均为100%,且WD-SIMCA模型因子数比5点平滑SIMCA模型小,模型更为简化,故WD-SIMCA为58种木材种类识别的最优模型。研究表明光谱预处理方法可以有效的提高木材种类识别精度,有监督模式识别方法SIMCA可以用来建立有效的木材识别模型,近红外光谱结合模式识别可以为木材种类的识别提供一种快速简便的分析方法。     

广义模糊K调和均值聚类的近红外光谱生菜储藏时间鉴别

生菜的储藏时间是影响生菜新鲜程度的重要因素。为了快速、无损和有效地鉴别生菜的储藏时间,以欧式距离的p次方代替模糊K调和均值聚类(FKHM)中欧式距离的平方提出了一种广义模糊K调和均值聚类(GFKHM)算法并将该算法应用于鉴别生菜的储藏时间。以60个新鲜生菜样本为研究对象,采用Antaris Ⅱ近红外光谱分析仪每隔12 h检测生菜的近红外漫反射光谱,共检测三次,光谱扫描的波数范围为10 000~4 000 cm-1。首先用主成分分析(PCA)对1 557维的生菜近红外光谱进行降维处理以减少冗余信息,取前20个主成分,经过PCA处理后得到20维的数据。然后用线性判别分析(LDA)提取光谱数据的鉴别信息以提高聚类的准确率,取鉴别向量数为2,则LDA将20维的数据转换为2维数据。最后以模糊C-均值聚类(FCM)的类中心作为FKHM和GFKHM的初始聚类中心,分别运行FKHM和GFKHM计算模糊隶属度以实现生菜储藏时间的鉴别。结果表明,GFKHM的鉴别准确率能达到92.5%,FKHM的鉴别准确率为90.0%,GFKHM具有比FKHM更高的鉴别准确率。GFKHM的聚类中心比FKHM更逼近真实类中心。GFKHM的收敛速度明显快于FKHM。采用近红外光谱技术同时结合GFKHM,PCA和LDA为快速和无损地鉴别生菜储藏时间提供了一种新的方法。     

DPLS和SVM的掺假花椒粉近红外光谱定性鉴别

花椒是我国的八大调味料之一。目前花椒市场掺假现象较为多见,为实现掺假花椒粉的快速定性鉴别,采用了近红外光谱结合化学计量学方法进行了探讨。将麦麸粉、稻糠粉、玉米粉和松香粉以1 Wt/Wt.%的递增梯度分别掺入红花椒粉和青花椒粉中,制备掺假浓度范围为1~54 Wt/Wt.%的掺假花椒粉样品,以掺假花椒粉和纯花椒粉共462份样品依次采集其800~2 500 nm范围的漫反射近红外光谱。采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行分析,前3个主成分累计贡献率达98.72%,做出的得分图表明PCA法对掺假的花椒粉具有较好的区域划分。347份样本作为校正集,以特征谱区2 000~2 200 nm范围的257个采样点的光谱信号作为输入,采用判别偏最小二乘法(DPLS)和支持向量机(SVM)建立定性鉴别模型,经不同光谱预处理,对115份验证集样本进行预测,总体鉴别正确率在97.39%~100%之间,表明该方法是快速定性鉴别掺假花椒粉的一个有效手段。     

杂交稻种宜香725纯度的可见-近红外反射光谱鉴定

提出了一种基于可见-近红外光谱技术快速、无损鉴定杂交稻种纯度的新方法.以FieldSpec(R)3地物光谱仪采集纯度在90%～99%范围内的杂交稻种(宜香725)光谱数据90份,随机分成校正集(75份)和检验集(15份).根据其在380～2 400 nm的反射光谱,以偏最小二乘算法(PLS)建立了回归模型,并比较了不同光谱预处理方法对模型的影响.分析表明采用一阶导数结合标准归一化处理能最有效地提取光谱信息,此时PLS模型校正集决定系数与检验集决定系数分别为0.988 4与0.922 7,校正标准误差(SEC)与预测标准误差(SEP)分别为0.002 5与0.006 6.将经一阶导数结合标准归一化处理后的光谱进行PCA降维,以前20个主成份(含原始光谱86.09%的特征信息)为输入变量,建立杂交稻种纯度鉴定的BP-ANN模型.分析表明BP-ANN模型校正集决定系数与检验集决定系数分别为0.995 2与0.936 9,SEC与SEP分别为0.001 7与0.006 1,具有比PLS模型更高的精度.结果表明以可见-近红外技术进行杂交稻种纯度的快速、无损鉴定是可行的,且PCA结合BP-ANN是一种优选方法.     

近红外光谱结合人工神经网络分析蔗汁的锤度和旋光度

应用中波近红外(NIR)光谱结合误差反传人工神经网络(BP-ANN)方法,建立蔗汁锤度、旋光度的定量分析模型。光谱范围为1 000～1 800 nm,采用2 mm光程透射方式获得蔗汁吸光度光谱。对蔗汁的吸光度光谱进行Savitzky-Golay求导和均值中心化处理,然后通过相关系数法结合样品特征吸收优化建模波长范围,再采用PLS降维获取主成分并输入BP-ANN建立校正模型,用验证样品对校正模型进行验证。结果显示,BP-ANN法建立的锤度和旋光度的预测相关系数(R2)分别为0.982,0.979,预测标准偏差(SEP)分别为0.159和0.137,均优于偏最小二乘(PLS)建模方法结果,可较好地用于蔗汁锤度、旋光度的快速测定。     

大白桃糖度的近红外漫反射光谱无损检测试验研究

该研究应用近红外(near infrared, NIR)漫反射光谱定量分析技术开展了金华大白桃的糖度检测试验研究。用偏最小二乘回归(partial least square regression, PLSR)方法在800～2 500 nm光谱范围建模,通过比较果汁和不同部位果肉所对应的相关模型的预测结果发现：用水果3个部位(顶部、中部、底部)共9个检测点的果肉平均光谱和糖度平均值建立的模型的结果比果汁或单独某个部位果肉(3个检测点)所建立的模型的结果要好。在此基础上,分析了光谱微分和散射校正预处理对建模结果的影响,结果显示微分光谱建立的模型不如原始光谱建立的模型的结果好,光谱的散射校正处理(用多元散射校正MSC和标准正态变量变换SNV两种方法)有助于提高模型的预测性能。最终建立桃子果肉平均光谱经MSC和SNV散射校正后与糖度的相关模型,MSC和SNV对建模结果的影响基本一致,MSC-PLSR和SNV-PLSR模型的相关系数Rcal和交互验证相关系数Rcross-v分别为0.997和0.939。该研究表明近红外光谱检测技术可用于金华大白桃糖度的定量分析。