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相似文献
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1.
SVM回归法在近红外光谱定量分析中的应用研究   总被引:6,自引:9,他引:6  
研究了基于统计学习理论的支持向量机(SVM)回归法在近红外光谱定量分析中的应用。以66个小麦样品为实验材料,由33个小麦样品作为校正样品,采用4种不同核函数方法对小麦样品蛋白质含量与小麦样品近红外光谱进行SVM回归建模。以所建4种不同SVM回归模型对33个小麦预测样品的蛋白质含量进行了预测;不同回归模型的预测结果与凯氏定氮法确定的蛋白质含量的标准化学值间的相关系数均在0.97以上,平均绝对误差小于0.32。为了考察SVM回归校正模型的预测效果,同所建PLS回归模型的预测结果进行了比较,表明所建预测小麦样品蛋白质含量的SVM回归模型亦可通过近红外光谱进行实际样品的定量分析,且有较好的分析效果。  相似文献   

2.
近红外分析的一个重要基础是数学模型。不同的近红外光谱仪间由于对同一个样品响应的差异,导致一台仪器上建立的数学模型不能直接用于另一台仪器上样品的分析,需要进行模型传递。文章以两台傅里叶变换近红外光谱仪为实验研究对象,以玉米粉末样品为实验材料,采用移动窗口支持向量回归机(SVR)方法,把一台仪器上建立的近红外定量分析数学模型传递到另一台仪器上:当SVR回归的窗口大小为31个波长点,传递样品个数为15个时,模型传递效果较好,以“主机”所建蛋白含量的数学模型分析“从机”上修正后的光谱,化学测定值和近红外预测值间的相关系数提高到0.943 4,相对标准差为4.23%。表明采用移动窗口SVR法进行傅里叶变换近红外光谱仪间数学模型的传递是可行的。  相似文献   

3.
近红外光谱分析中建模校正集的选择   总被引:5,自引:0,他引:5  
将极大线性无关组的概念及方法引入近红外光谱分析,探讨了在建立定量分析模型时代表性样品,即校正集样品的选择问题。以2 652个烟末样品为实验材料,随机选取1 001个样品构成预测集,其余1 651个样品为代表性样品备选集。用Matlab软件求出代表性样品备选集光谱矩阵的极大线性无关组,以此作为代表性样品,构成建模的校正集。用PLS回归法建立了烟末样品总糖含量定量分析的预测模型,并将模型用于预测集中1 001个烟末样品总糖含量的预测分析。实验结果表明,当选择的校正集包含的样品数量大于32时,所建各模型对预测集样品预测的平均相对误差均小于4%,平均相关系数大于0.96。其中选择32个代表性样品和146个代表性样品所建模型定量分析预测集中各样品的总糖含量,两个结果经统计检验没有显著性差异(α=0.05),说明求极大线性无关组的方法用于校正集样品的选择,可实现“少而精”选择样品的目的。此外,我们用求极大线性无关组选择校正集样品和随机方法选择校正集样品两种方法,选择了同样数目28,32,41,76,146,163个样品建模进行预测效果的对比实验,结果显示,求极大线性无关组法选择校正集建模的预测效果优于随机选择校正集建模的预测效果。  相似文献   

4.
介绍了运用MAXR回归法建立傅里叶变换近红外光谱定量分析模型的原理和方法。以此方法,由Matlab语言设计程序,进行近红外光谱定量分析建模的波长信息选择。并以小麦样品为实验材料,建立了蛋白质含量的近红外光谱定量分析模型,其中优选出2个和3个波长点处光谱信息建立的多元回归模型的预测结果与凯氏定氮法分析结果相关系数分别为0.977 1和0.976 5,标准差分别为0.335和0.340。MAXR回归法在进行波长信息,选择时可建立分别包含1,2,…,k个波长点信息的最优回归模型,且计算量适中,因此是一种实用的选择“最优”波长信息的回归方法。该方法不仅可少而精选择波长信息,建立抗共线性信息干扰的光谱定量分析模型,而且对于特定样品、特定待分析组分,选择最优波长信息建模分析的工作,可指导专用近红外分析仪器的设计。  相似文献   

5.
以66个小麦样品为试验材料,研究岭回归方法在近红外光谱定量分析中的应用。用44个小麦样品的近红外光谱数据建立测定蛋白质含量的近红外-岭回归模型,预测其余22个小麦样品的蛋白质含量。预测结果与凯氏定氮法分析结果(化学分析值)的平均相对误差为1.518%,与偏最小二乘法(PLS)预测结果进行比较,显示岭回归方法可用于近红外光谱定量分析;进一步,为了减少无关信息对定量分析模型预测能力的干扰,一种有效的方法就是进行波长信息的选择。从1297个波长点中优选出4个波长点,利用这4个波长点处的光谱信息建立近红外-岭回归模型预测22个样品的蛋白质含量,预测结果与凯氏定氮法分析结果之间的平均相对误差为1.37%,相关系数达到0.9817。结果表明岭回归方法从大量光谱信息中筛选出了最重要的波长信息、不仅简化了模型,有效的减少了光谱信息共线性的干扰,而且对特定分析选择出适用的波长对指导设计专用近红外定量分析仪器亦有实际意义。  相似文献   

6.
特征根回归法近红外光谱定量分析研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文以大豆样品为实验材料,研究了特征根回归法近红外光谱定量分析。用40个大豆样品的近红外光谱数据建立了测定大豆蛋白质含量的特征根回归模型,预测另外32个大豆样品的蛋白质含量,结果同PLS回归方法进行了比较,表明特征根回归模型可用于生物样品的近红外光谱定量分析。特征根回归法是对PCR建模方法改进的又一种化学计量学定量分析校正方法,该方法在对样品光谱提取主成份时考虑了待分析组分的作用,因此所建立的定量分析模型有好的分析效果。研究结果进一步表明,以样品近红外光谱建立定量分析模型,提取主成份时充分考虑被定量分析成份的作用是完全必要的。  相似文献   

7.
选用6个品种(埃利奥特、达柔、爱国者、杜克、北蓝、蓝丰)的蓝莓,应用傅里叶变换近红外光谱仪(FTNIR)对蓝莓中总酚含量进行分析,采用主成分分析(PCA)和偏最小二乘回归法(PLS)建立了蓝莓总酚含量近红外数学校正集模型,其相关系数为0.9512、校正集标准偏差(RMSEC)为0.72、预测集标准偏差(RMSEP)为0...  相似文献   

8.
用傅里叶变换近红外(FTNIR)光谱透射方式对新鲜苹果汁溶性固形物含量(SSC)进行了快速定量分析。实验共测定了60个果汁样品的SSC,并采集了样品的近红外光谱数据。42个样品用来建模,剩下的18个用来验证模型的性能。对实验室测得的SSC与FTNIR光谱数据进行相关性分析,以TQ 6.2.1定量分析软件中集成的主成分回归法(PCR)和偏最小二乘回归法(PLS)建立了检测模型。该研究对比了不同光谱范围内建立的检测模型的性能。根据预测平方根误差(RMSEP)和相关系数(r2)进行不同模型的预测性能,最好的新鲜苹果汁SSC预测模型的RMSEP=0.603 0Brix,r2=0.997。结果表明FT-NIR可以作为一种可靠、准确、快速的无损检测方法来评价新鲜果汁的可溶性固形物含量。  相似文献   

9.
近红外光谱法非破坏性测定黄豆籽粒中蛋白质、脂肪含量   总被引:28,自引:2,他引:26  
采用傅里叶近红外漫反射光谱非破坏性分析 ,能够提供完整籽粒黄豆样品成分的含量信息 ,结合偏最小二乘回归法 (PartialLeast Squares,PLS) ,以 39个不同品种的完整籽粒黄豆样品建立蛋白质和脂肪含量近红外定量分析模型 ,其中蛋白质、脂肪含量分析模型的测定系数R2 分别为 99 30 ,97 5 2 ,相对标准偏差RSD分别为 0 76 %和 1 3% ,检验集的化学值与模型预测值的相关系数r分别为 0 94 73,0 86 95。用所建模型对 2 6 4个不同品种的黄豆样品进行预测 ,并采用R error指标来估计分析结果的误差 ,其中蛋白质和脂肪模型预测的最小相对误差分别为 0 0 4 %和 2 4 6 % ,最大相对误差分别为 2 4 5 %和 4 2 5 %。该结果对育种过程中的早代筛选工作有重要意义  相似文献   

10.
近红外光谱波段优化选择在驴奶成分分析中的应用   总被引:2,自引:1,他引:1  
近年来,驴奶引起了越来越多研究者的注意.与牛奶相比,驴奶的营养成分更接近母乳,且有着许多独特的优势.由于驴奶与牛奶成分差别较大,适用于牛奶的模型无法直接应用于驴奶的成分分析中.但目前还未见将近红外光谱分析技术应用到驴奶成分分析中的研究报道.文章采用傅里叶变换近红外光谱法,快速测定了新疆疆岳驴奶中脂肪、蛋白质、能量和灰分的含量.其含量分布范围分别为:1.15%~2.54%,0.34%~2.67%,355.87~565.17 cal·kg-1,0.28%~0.57%.光谱扫描区为3 899.6~12 493.4 cm-1,扫描间隔1 cm-1.采用PLS回归算法对光谱信息阵X提取主成分时附加约束,使X的主成分与待分析组分Y相关.并利用优化波段和不同预处理方法优化组合,建立了PLS回归预测模型,并与PLS全谱区建模预测进行了比较.结果表明波段优化组合建模分析效果整体优于全谱区建模结果,驴奶样品中脂肪、蛋白质、能量和灰分的近红外光谱定量分析模型预测值与化学分析实测值在水平α=0.05下显著相关,其含量分析模型的校验集(RMSEP)值分别为0.18,0.117,23.5,0.040 6,表明预测值有较好的精度.结果表明建立近红外光谱定量分析模型用于驴奶样品成分分析是可行的,波段优化选择与全谱建模分析效果比较表明,建立定量分析模型对波段优化组合选择是必要的,当模型中包含了与组分无关的信息时,对模型定量分析将起干扰的作用,会影响模型的分析效果.因此进行谱段信息选择建立相应组分分析模型是数据预处理的有效环节.样品各组分标准值的测定结果的准确度和精确度都影响近红外定量分析的准确度.以近红外光谱法进行定量建模分析时,扩大组分含量的分布范围,提高标准数据的分析精度和准确度都是很必要的.  相似文献   

11.
利用近红外光谱技术预测粗皮桉木材弹性模量   总被引:3,自引:0,他引:3  
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.  相似文献   

12.
在近红外光谱定量分析中,由近红外光谱数据的高维特点引起的复共线性,是利用化学计量方法建模经常遇到的问题,可利用一种新的逆回归方法处理这一问题.该方法首先利用自变量X和因变量Y的相关性质降维,找到真正与回归函数有关的X的线性组合,再利用新找到的低维变量估计回归函数.文中以103个玉米样品为实验材料,随机选择其中70个玉米...  相似文献   

13.
为实现温度不稳定环境下木材含水率的近红外光谱检测,探究了不同温度下木材近红外光谱的变化规律及温度变化对近红外预测木材含水率的影响。对从林场采集的樟子松、水曲柳、大青杨和红松原木木块试样各75块,共计300块试样,进行了不同温度和含水率条件下的近红外光谱采集。采用单一温度下的校正集分别与各个温度下的验证集建立偏最小二乘含水率预测模型,探究温度变化对木材含水率模型预测准确性的影响。比较了不同光谱预处理的木材含水率预测温度全局模型。采集相同含水率下不同温度的近红外光谱数据,对光谱进行光谱平均、一次微分、主成分分析和偏最小二乘判别分析,以探究温度变化时,木材近红外光谱的变化规律。结果显示:(1)温度对木材样品光谱存在显著影响;主成分分析和判别分析表明不同温度下的样品有明显聚类趋势,温度判别准确率为96.1%。温度会影响木材的近红外光谱在特定波长吸收峰的位置及吸光度,在含水率相同的情况下,随着温度的升高,特定位置吸收峰有逐渐向高频波段转移的趋势且在零下低温时波峰移动变化更明显。(2)不同温度下的PLS含水率预测模型对温度变动的适应能力有差异,木材含水率预测模型更适应于检测与建模样本相同温度的样品...  相似文献   

14.
Although there is an increasing interest in using infrared spectroscopy for the simple, rapid, and inexpensive prediction of soil organic carbon content, few studies have used this technique to measure organic carbon chemistry. In this paper, based on both near-infrared and mid-infrared diffuse reflectance spectroscopy, we compared the use of instrumentation, spectral pretreatment, and regression method for the prediction of three parameters related to organic carbon content, one related to isotopic composition, and five related to organic carbon chemistry. A total of 140 soil samples collected from seven oriental oak forest sites across East China were used as the data set for the calibration-validation procedure. Calibrations using sample set partitioning based on joint x-y distances method significantly outperformed those using Kennard-Stone method. Compared to models using linear method (i.e., partial least squares), those using non-linear regression method (i.e., support vector machines) greatly improved the prediction precision of the alkyl-to-O-alkyl ratio and performed slightly better for the other organic carbon chemical compositions. Instrumentation had a large effect as mid-infrared models had higher average prediction accuracies than near-infrared models. We finally proposed a model using second derivative preprocessing, joint x-y distances based sample set partitioning, mid-infrared spectra, and support vector machines regression to quantify organic carbon chemistry in this study. The results are helpful for the further study of soil composition measurement.  相似文献   

15.
应用近红外光谱对低碳数脂肪酸含量预测   总被引:2,自引:0,他引:2  
应用近红外光谱技术结合支持向量机回归(support vector machine regression, SVR)方法测量食用植物油脂低碳数脂肪酸(C≤14)含量。使用SupNIR-5700近红外光谱仪采集58个样品的近红外光谱图,通过偏最小二乘(partial least square, PLS)算法剔除奇异样品。选择其中具有代表性的52个样品进行主成分分析(principal component analysis, PCA),选取径向基(radial basis function, RBF)核函数建立支持向量机回归模型,并对光谱预处理方法和参数寻优方法进行了详细的分析和讨论。实验表明,经过粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)优化后模型的性能都有所提高,泛化能力更强,预测的准确度和稳健性更好;其中预处理方法2经过PSO优化寻优后的参数C=2.085, γ=22.20时,预测集和校正集相关系数(correlation coefficient, r)分别达到了0.998 0和0.925 8,均方根误差(root mean square error, MSE)分别为0.000 4和0.014 3。研究结果表明,应用近红外光谱结合PSO-SVR方法进行食用植物油脂低碳数脂肪酸含量快速、准确的预测是可行的。  相似文献   

16.
The objective of this study was to develop near-infrared reflectance spectroscopy models for predicting the physical parameters of beef from commercial cuts. Four hundred and forty-two minced beef samples from various commercial cuts of two cattle breeds were used for the modeling process and randomly divided into two subsets: a calibration set and an independent prediction set (75 vs. 25%). Reflectance spectra (1000–1800?nm) were collected from both subsets of samples, and calibration models were built using partial least square regression on the calibration set of samples. Different mathematical pretreatments were tested and mean centering or multiplicative scatter correction combined with first-derivative preprocessing gave the best calibration models on all the beef physical traits. Based on the selected calibration equations, the coefficients of determination in calibration and prediction for Warner-Bratzler shear force, pH, color L*, and a* were higher than 0.60, which means models in the calibration were acceptable. However, the ratio performance deviation for all parameters was less than 2.0, indicating that the prediction abilities on independent validation set were not adequate for routine analysis. Further studies are required to establish more robust models for practical application of using near-infrared reflectance spectroscopy to predict physical traits of beef.  相似文献   

17.
畜禽肉化学成分近红外光谱检测技术研究进展   总被引:4,自引:0,他引:4  
和传统的肉品化学成分检测方法相比,近红外光谱分析是一种能够快速、简单、安全和可同时测定多种化学成分的肉品检测方法。论述了近年来猪、鸡、牛、羊四种动物肉中粗蛋白质、肌间脂肪、脂肪酸、水分、灰分、肌红蛋白和胶原蛋白七种化学成分的近红外光谱分析检测研究进展,并探讨了目前研究中存在的问题及其原因。从已发表的研究结果可以看出,近红外光谱分析具有替代耗时成本高的现有肉品化学检测方法的巨大潜力,特别是用于商业上同步检测多种化学成分。研究大多采用主成分分析法进行特征光谱筛选,偏最小二乘和修正偏最小二乘法建立校正模型,交互验证进行预测结果评价。目前研究热点集中在肉中脂肪酸含量预测模型和应用近红外高光谱图像和多元回归预测肉中化学成分。近红外光谱预测结果差异性较大,这与样品集选择、光谱预处理和建模方法都有很密切的关系。样品选择对近红外预测精度具有重要的意义,非均质肉样影响了近红外化学成分预测精度。总的来说,肌间脂肪、脂肪酸与水分指标预测效果较好,粗蛋白质和肌红蛋白指标预测效果次之,灰分和胶原蛋白指标预测结果较差。  相似文献   

18.
近红外光谱快速检测丙氨酸氨基转移酶   总被引:2,自引:0,他引:2  
在探讨近红外光谱快速检测丙氨酸氨基转移酶的可行性过程中,首先对不同厚度(0.5,1,2和4mm)血液样品的近红外透射光谱进行了分析。发现全血样品0.5 mm厚时的近红外透射光谱更适合于进行光谱分析。进而采集了176个全血样品0.5 mm厚时的近红外光谱。对采集的光谱进行多元散射校正、二阶微分法光谱预处理后,采用逐步多元线性回归和偏最小二乘回归方法建立定量分析模型,预测了全血丙氨酸氨基转移酶的含量。结果表明:利用近红外光谱法测定丙氨酸氨基转移酶时,采用偏最小二乘回归方法建立的定标模型预测效果最好,定标相关系数、定标标准差和预测标准差的值分别为:0.98,2.42和7.22。  相似文献   

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