一种添加历史数据的近红外光谱特征提取方法研究

针对近红外光谱定性分析中,增加新的品种进行建模时,原有模型识别效果不够稳定的问题,提出一种在建模样本的基础上添加同类物质的历史光谱数据的特征提取方法,首先采集建模样本的近红外光谱数据,然后添加同种物质样本的历史近红外光谱数据,再对所有近红外光谱数据进行预处理,其次对所有样本数据进行偏最小二乘(PLS)特征提取得到偏最小二乘空间,并只将建模样本数据向构建的偏最小二乘空间进行投影,最后将投影后的建模数据进行正交线性判别分析(OLDA)特征提取。以玉米种子近红外光谱为研究对象,分别对建模数据添加历史近红外光谱以及不添加历史近红外光谱两种情况进行特征提取,并通过仿生模式识别(BPR)方法构建模型进行验证,实验结果表明,添加历史近红外光谱构建偏最小二乘空间的特征提取方法相对于不添加历史近红外光谱的方法,首先在增加建模集品种数量时,原有的品种识别率基本不变;其次在相同PLS维数时,所建模型对不同时间采集的测试集识别效果基本一致,证明了该方法可以提高模型稳健性。在实际应用中就可以在品种鉴别软件中将特征提取维数设置为固定值,免除了品种鉴别软件的用户在增加建模集品种时为了保证最优识别效果重新选定最优PLS参数的麻烦。     

反刍动物源肉骨粉的近红外漫反射光谱判别分析

为了探讨利用近红外漫反射光谱判别分析技术快速鉴别非反刍动物源肉骨粉中是否掺有反刍动物源肉骨粉的可行性,收集了来源于国内不同地区的不同种类的肉骨粉样本39个,其中猪、鸡肉骨粉各15个,牛肉骨粉5个和羊肉骨粉4个。通过在非反刍动物源猪或鸡肉骨粉中人为掺入0%～48%的反刍类动物源牛或羊肉骨粉,制备了252个肉骨粉的样本。利用FOSS 6500型近红外光谱仪获取样本光谱,WINISI软件随机选取180个样本作为校正集,72个样本作为独立的验证集。采用基于偏最小二乘回归法(PLS)的判别分析技术,建立了判别分析模型,利用独立的验证集对判别分析模型进行了验证,最优判别分析模型正确判别率为90%。结果表明所建立的判别分析模型可以对非反刍动物源肉骨粉中含有的反刍动物成分进行快速鉴别,但对反刍动物成分含量低于2%的肉骨粉样本,模型的判别精度还有待提高。文章结果为反刍动物源性肉骨粉的鉴别分析提供了一种有效的快速筛选方法。     

玉米品种近红外光谱鉴别技术中的参数漂移问题研究

以13个玉米品种鉴别为研究对象,提出了一种解决光谱仪参数漂移问题的有效方法。使用同一台光谱仪分不同时间重复采集数据,用一天数据建模,其余测试,发现不同时间采集的数据有较大偏移,严重时正确识别率仅为7.69%。为此,提出一种有监督学习特征提取的多天联合建模方法,首先挑选具有代表性的多个时间段样本数据共同组成建模集,其次采用PLS+LDA特征提取算法,提取出与仪器参数漂移无关的品种特征信息, 然后采用BPR方法建立品种鉴别模型。实验结果表明,该方法对于不同时间数据的偏移均能有较好的校正效果,得到较高的识别率和稳定性。     

一种基于近红外光谱的天然产物抗氧化活性预测评价方法

提出了一种基于近红外(NIR)光谱的黄酮类提取物抗氧化活性计算预测新方法。采用1,1-二苯-2-苦肼基(DPPH)法测定28种黄酮类中药材提取物的抗氧化活性,并在4 000～10 000 cm-1范围扫描样品的红外光谱,采用偏最小二乘(PLS)算法建立了黄酮类组分近红外光谱与抗氧化活性之间的校正模型。建模过程中,以交叉验证相关系数(R2),交叉验证误差均方根(RMSECV)为指标,确定了用于建模的最优近红外波段和光谱预处理方法。校正模型的RSECV为9.50%,R2为 0.901 7,预测误差均方根(RMSEP)为14.8%。该方法快速无损、操作简便,可用于中药及天然产物提取物抗氧化活性的快速评价。     

化学计量学在近红外光谱定性分析中的应用

近红外光谱的多元特性使得它特别适合于应用化学计量学技术进行物质的分析。本文讨论了判别分析技术在近红外光谱定性分析中的应用,结果表明应用相关的化学计量学方法采用近红外光谱进行物质的定性分析是可行的。     

近红外透射光谱应用于黄酒酒龄的定性分析

应用近红外光谱透射技术,结合化学计量学方法,开展了黄酒酒龄定性鉴别的研究,并对不同光谱预处理方法(未处理、平滑、二阶微分)对酒龄鉴别结果的影响进行了对比分析。试验采用傅里叶变换近红外光谱仪,以86瓶绍兴黄酒为标准样品,并结合不同光谱预处理方法及判别分析法,建立了黄酒酒龄定性鉴别模型。光谱平滑处理对酒龄鉴别结果影响不显著,而微分光谱分析结果最差,近红外原始光谱结合判别分析法的分析结果最优,其校正集正确分类的百分比达98.1%,预测集达90.6%。研究表明,近红外光谱透射技术结合原始光谱及判别分析法可作为一种可靠、准确、快速的检测方法用于黄酒酒龄定性鉴别分析。     

多成分有机气体的近红外光谱定量检测方法

在环境检测领域,运用近红外光谱分析技术对多成分挥发性有机物进行连续的在线监测具有重要意义。本文分析了三种挥发性有机物——丙烷、丙烯和甲苯的近红外光谱特征和丙烯浓度与吸光度的线性关系,采用线性回归建模方法——偏最小二乘法对丙烷、丙烯和甲苯混合气体存在特征吸收的近红外光谱(1 620～1 750 nm)进行了建模分析,基于该模型预测了验证集样品中三种气体的含量,并对模型进行了评价。实验结果表明,近红外光谱技术可以方便、准确的定量分析有机性挥发气体的多组分含量,可以应用于多成分挥发性有机物的连续在线监测。     

基于近红外光谱的生药醇提物抗氧化性预测

应用近红外光谱技术,以偏最小二乘算法,计算预测了37种生药药材甲醇提取物的抗氧化活性。以交叉验证相关系数(R2),交叉验证误差均方根(RMSECV)为指标,考察、比较了光谱预处理方法对模型效果的影响,以预测误差均方根(RMSEP)和相对分析误差(RPD)考核了样本的预测效果,采用1,1-二苯基-2-苦肼基(DPPH)法进行了验证。研究表明,采用一阶导数+矢量归一化预处理法和筛选的近红外波段建模,预测性能最优,校正模型的R2为0.896 0,RMSECV为4.35%;预测样本的RMSEP为3.62%,RPD为2.38。近红外光谱分析技术便捷快速,可信度较高,可以用于生药抗氧化性质的整体评价。     

葡萄糖溶液近红外光谱的测量与分析

葡萄糖是人身体中的重要组成物质，其浓度的高低对身体的健康有着重大影响。本文在实验测量的基础之上，经过分析，在近红外光谱区找到了随葡萄糖浓度变化而变化的区域，并运用PLS法（Partial Least-Square，偏最小二乘法）在该区域内对葡萄糖溶液进行定标，取得了较好的结果。     

基于近红外反射光谱的番茄糖分快速检测模型研究

番茄是一种营养丰富且深受人们喜爱的果蔬,在全球都得到了广泛的种植,而我国番茄产销量稳居全球首位。番茄不仅在人们的生活中扮演了一个重要的角色,在工业生产中也占据了举足轻重的位置,我国番茄的出口也在不断增加。番茄的糖分、酸度、维生素C及可溶性固形物含量是反映番茄内部品质的重要评价指标,而可溶性固形物含量是这些内部品质的总和,能够较好地表征番茄的内部品质。因此,实现对番茄可溶性固形物含量的快速检测对番茄的工业生产和日常生活有着巨大的帮助。基于化学原理的传统检测方法会对番茄样品产生不可逆的破坏,且耗时耗力,难以应对我国现代工业生产的需要。因此,寻求番茄内部品质的快速无损检测技术成为了亟待解决的问题。近年来,近红外光谱分析在多个领域得到了广泛的应用;基于近红外光谱检测方法对反映番茄甜度的可溶性固形物含量进行了相关性建模和预测研究。实验搭建了近红外光谱检测平台,选择了255个不同成熟度和品种的番茄样本,每个样本采集了光谱数据和可溶性固形物含量值。研究对比了SNV, MSC, NOR和SG等光谱数据预处理方法,并采用K-S算法划分建模校正集和验证集。同时,为提高检测可靠度和建模效率,研究对比了CAR...     

光纤技术在近红外光谱仪中的应用

探讨了光纤在近红外光谱技术应用中光纤材料选择、能量损耗和使用注意事项等问题。通过把光纤与近红外光谱技术相结合,使得近红外光谱仪从实验室走向现场,可适用于军事恶劣、危险和复杂的环境。为在军事条件下近红外光谱技术的应用提供了更大的空间。     

基于NIR分析和模式识别技术的玉米种子识别系统

模式识别技术及数据挖掘方法已成为化学计量学的研究热点。近红外(NIR)光谱分析以其快速、简便、非破坏性等优势广泛应用于光谱信号的处理和分析模型的建立。基于五种不同的模式识别方法:局部线性嵌入(LLE),小波变换(WT),主成分分析(PCA),偏最小二乘(PLS)和支持向量机(SVM),利用NIR技术建立了玉米种子的模式识别系统,并将其应用于108玉米杂交种和母本178种子的近红外光谱样品。首先利用LLE,WT,PCA,PLS进行消噪或降维,然后运用SVM进行分类识别,而一模支持向量机(1-normSVM)算法直接进行分类识别。三个不同NIR光谱范围的数值实验显示:PCA+SVM,LLE+SVM和PLS+SVM识别效果甚佳,而WT+SVM和1-norm SVM方法也有较高的分类精度。实验结果表明了本文提出方法的可行性和有效性,为利用近红外光谱和模式识别技术进行种子识别研究提供了理论依据和实用方法。     

基于NIR分析和模式识别技术的玉米种子识别系统

模式识别技术及数据挖掘方法已成为化学计量学的研究热点。近红外(NIR)光谱分析以其快速、简便、非破坏性等优势广泛应用于光谱信号的处理和分析模型的建立。文章基于五种不同的模式识别方法:局部线性嵌入(LLE),小波变换(WT),主成分分析(PCA),偏最小二乘(PLS)和支持向量机(SVM),利用NIR技术建立了玉米种子的模式识别系统,并将其应用于108玉米杂交种和母本178种子的近红外光谱样品。首先利用LLE,WT,PCA,PLS进行消噪或降维,然后运用SVM进行分类识别,而一模支持向量机(1-norm SVM)算法直接进行分类识别。三个不同NIR光谱范围的数值实验显示:PCA+SVM,LLE+SVM,PLS+SVM识别效果甚佳,而WT+SVM和1-norm SVM方法也有较高的分类精度。实验结果表明了本文提出方法的可行性和有效性,为利用近红外光谱和模式识别技术进行种子识别研究提供了理论依据和实用方法。     

玉米品种近红外光谱的DFT特征分析方法

提出了一种基于离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)的玉米品种特征分析新方法.实验数据为37个玉米晶种种子的近红外漫反射光谱数据,波段范围为4 000～12 000 cm-1.文中通过对原始数据进行分析,发现扫描频率较高的部分噪声也比较大.文中首先定义了一种类间、类内差异度Qm的...     

Recent quantitative research of near infrared spectroscopy in traditional Chinese medicine analysis

Traditional Chinese medicines (TCMs) have been used in China to prevent and cure diseases for centuries. Due to the complexity of TCMs, fast and highly efficient techniques are required to develop their quality control. Near infrared spectroscopy (NIRS) has been widely applied in TCM analysis for both nonpolar and polar components. This review describes an overview of experimental conditions (spectra pretreatments and multivariate techniques) investigated in NIRS for TCM components that are related to individual compounds such as lipids, essential oils, phenolics, alkaloids, saponins and carbohydrates. Their potential in the separation of TCMs using relevant applications with a particular focus on quantitative analysis is also demonstrated.     

近红外漫反射光谱技术快速预测蒸汽压片玉米常规成分含量的研究

应用近红外漫反射光谱分析技术(NIDRS),采用偏最小二乘法,建立了蒸汽压片玉米4个常规成分的近红外定量预测校正模型。研究中选用62个品种玉米的蒸汽压片为样本,光谱扫描范围为950～1650nm,采用中心化+导数+多元散射校正的预处理方法。研究得出粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)和粗脂肪(EE)的校正模型交叉验证决定系数(R2VAL)分别为0.9511,0.9032,0.7143,0.9082,交叉验证误差(SECV)分别为1.53,1.89,2.45,0.50。本研究建立的模型可以用来准确、快速地预测蒸汽压片玉米的CP,NDF和EE的含量,为蒸汽压片饲料工业提供了一种快速、经济和绿色的质量检测技术。     

应用近红外光谱技术定量分析杂交玉米纯度的研究

利用近红外光谱分析技术结合定量偏最小二乘法对农大108玉米的纯度进行了定量测定,首先通过在农大108杂交种子加入不同量的母本178种子,获得纯度60%~100%范围内的样本123份,然后测定粉碎后样本的光谱,根据2:1的比例划分建模集和检验集。结果表明:6 000~10 000 cm-1为适宜的建模光谱范围,主成分为8时,建模集内部交叉验证的决定系数达96.61%、校正标准差(SEC)2.15%,平均相对误差(RSD)2.04%;检验集的决定系数达到97.67%,校正标准差(SEP)1.78%,平均相对误差(RSD)1.94%。采用该方法建模时,采用不同比例的建模样品和检验样品,建模集平均决定系数为96.21%,校正标准差2.29%,平均相对误差为2.81%。检验集的平均决定系数为95.75%,预测标准差2.23%,平均相对误差为2.73%,进一步证明模型的稳定性。     

玉米品种近红外光谱的特征分析与鉴别方法

以玉米种子的4 000~12 000 cm-1波段的漫反射近红外光谱为研究对象,提出了一种鉴别玉米品种的新方法。采用主成分分析法(PCA)来研究数据特征,发现近红外光谱在特征空间中具有显著的长条状分布特征,为此我们研究了改变样本点在PCA空间中的分布对品种鉴别的影响,并提出了归一化主成分分析(NPCA)的特征提取算法,同时还根据近红外光谱的数据分布特点提出了一种主方向仿生模式识别的分类算法,进一步提高了鉴别正确率。鉴别模型对第一测试集的平均正确识别率达到了97.67%,平均正确拒识率达到了98.40%,30个品种中的13个达到了100%的正确识别率;对第二测试集的平均正确拒识率达到了98.90%,有11个品种达到了100%的正确拒识率,具有较高的鉴别准确度。     

氯化钠近红外光谱检测技术研究

氯化钠(NaCl)近红外光谱分析在生物医学上有着重要的意义。钠离子(Na+)是人体血液中电解质的主要成分,而电解质有助于维持身体的酸碱平衡。采用近红外光谱技术测量氯化钠浓度,在分析钠离子近红外光谱检测机理的基础上,选定波长建立了NaCl浓度线性回归预测模型,同时为了减小温度对水吸收的扰动,使用选定光谱区建立偏最小二乘(PLS)非线性回归模型。结果表明所建立的非线性校正模型决定系数(R2)=99.82%,交叉验证均方误差(RMSECV)=14.5,剩余预测偏差(RPD)=23.7。完全满足日常生化检测精度要求,该技术可以应用于医院实验室钠离子浓度定量分析。     

近红外光谱技术在土壤养分分析中的研究进展及应用前景

精准农业是近年来国际上农业科学研究的热点领域,是现代信息技术和传统农业紧密结合的产物。近红外光谱技术(NIRS)作为一种无损、实时、准确的分析手段,在土壤学领域的应用逐渐得到了人们的重视,是实现精准农业的有效手段之一。对其目前在土壤学领域的应用进行了介绍和分析,认为NIRS在土壤学领域的发展方向应该是田间信息实时采集技术,即在田间条件下利用便携式NIRS分析仪对土壤养分和农作物苗情进行实时分析和处理,另外NIRS还可以与空间遥感技术相结合,宏观掌握农作物所需营养及其长势信息,从根本上改变我国粗放型农业现状。