中红外光谱技术对乙醇汽油乙醇含量的检测

乙醇汽油是一种新型清洁燃料,燃料乙醇在乙醇汽油中的含量会影响发动机的性能。为了确保发动机的工作可靠性,需要对乙醇汽油中的乙醇含量进行快速精准检测。本文使用中红外光谱技术对采集到的乙醇汽油的光谱数据进行定量分析。首先对原始光谱数据使用多元散射校正、基线校正、一阶导数、二阶导数等预处理方法进行预处理。然后利用ELM、LSSVM、PLS对乙醇汽油中的乙醇含量建立预测模型,通过比较3种建模方法对乙醇含量的预测能力发现,PLS方法的精度比其余两种方法更高。模型决定因子R2为0.958,预测均方误差RMSEP为1.479%(V/V,体积比)。中红外光谱技术对乙醇汽油乙醇含量的快速准确检测提供了新的思路。     

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。     

基于可见/近红外光谱和数据驱动的机器学习方法测量土壤有机质和总氮

土壤养分直接关系到作物产量与品质状况,然而传统化学方法检测存在化学试剂消耗大、耗时费力等问题,不能满足精细农业的需求。快速获取土壤养分信息是发展精细农业、绿色农业的关键,想要了解土壤肥力状况,必须先了解有机质和总氮的含量状况。许多研究表明,长波近红外光谱被广泛应用于土壤检测领域,然而短波可见/近红外光谱在土壤有机质和总氮的研究上却非常罕见。以江西省吉安市安福县和南昌市新建区的四个村庄作为研究区,根据2×2网格法采集了深度为10～30cm的棕壤、红壤和水稻土三种最为典型的土壤样品共180份。经过研磨、风干等处理后用四分法均匀划分为两份,用于测定样品光谱信息和理化信息。将土壤样品按照2∶1(120∶60)划分为建模集和预测集。考虑到首尾端波段噪声较大,故去除325～349和1 051～1 075nm波段,将350～1 050nm波段用于光谱分析。通过连续投影算法(SPA)筛选出有机质12个特征波长点,总氮11个特征波长点,考虑到土壤光谱信息与土壤理化性质之间可能存在非线性联系,建立全波段与特征波长的线性偏最小二乘回归(PLSR)模型和非线性最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型对土壤有机质...     

基于可见-近红外光谱技术的润滑油含水量无损检测方法研究

研究了基于可见-近红外光谱技术的发动机润滑油含水量快速检测方法。在获取光谱信息的基础上,提出了采用不同的光谱建模方法以提高检测精度和简化分析计算。分别采用主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)方法进行模型输入变量的提取。SPA最终选择了476,483,544,925,933,938,952,970和974nm共9个波长为最优变量。基于SPA选择的变量,分别应用偏最小二乘回归(PLSR)和多元线性回归(MLR)建模。效果均优于全波段PLSR模型和PCA-PLSR模型。说明SPA选择的有效变量能够包含最重要的全波段光谱信息,同时可以去除无用的信息变量。为了进一步提高检测效果,采用LS-SVM分别基于SPA选择后的有效变量和全波段光谱进行建模。两个模型的预测确定系数(Rp2)均在0.9以上。SPA-LS-SVM的效果要优于全波段LS-SVM模型的效果。SPA-LS-SVM模型的Rp2达到了0.983,剩余预测偏差(RPD)值为6.963。表明可见-近红外光谱可以用于发动机润滑油含水量的检测。     

中红外光谱对甲醇汽油甲醇含量检测研究

甲醇汽油是一种清洁能源,甲醇汽油中甲醇的含量决定了汽油的性能。通过中红外光谱对甲醇汽油中甲醇含量进行定量检测和分析。首先,对采集的甲醇汽油原始中红外光谱进行平滑处理（smoothing）、多元散射校正（MSC）、基线校正（baseline）、归一化（normalization）等预处理,再建立PLS模型,对比选择最佳预处理方法,结果表明：在多元散射校正（MSC）处理后建立的PLS模型效果最好,模型的预测集相关系数r为0.918,预测均方根误差RMSEP为2.107。为进一步简化模型,提高预测精度,采用无信息变量消除(uninformative variable elimination, UVE)方法对波长进行筛选,将UVE波段筛选之后的作为模型的输入变量,采用偏最小二乘法（partial least squares, PLS）、主成分回归(principal components regression, PCR)和最小二乘支持向量机（least square support vector machine, LSSVM）三种方法分别建立甲醇汽油中甲醇含量的定量预测模型,并比较不同模型的预测效果和结果。结果表明,使用无信息变量消除可以较好提高数据的运算速度,其中,UVE-PLS模型建模效果最好,r和RMSEP分别为0.923和2.075。该实验表明中红外光谱检测甲醇汽油中甲醇含量是可行的并可以得到较好的效果;UVE是一种对甲醇汽油的中红外光谱非常有效的波段筛选方法,该模型的建立对石油化工领域具有较为重要的意义。     

PCA和SPA的近红外光谱识别白菜种子品种研究

为了实现对不同品种白菜种子的快速无损鉴别,应用近红外光谱技术获取白菜种子的光谱反射率,首先采用变量标准化校正和多元散射校正对原始光谱进行预处理;其次,采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行聚类分析,从定性分析的角度得到三种不同白菜种子的特征差异,并采用连续投影算法(SPA)选取特征波长;最后,分别基于全波段光谱、PCA分析得到的前3个主成分变量以及SPA算法选取的特征波长,建立了最小二乘支持向量机(LS-SVM)和偏最小二乘判别(PLS-DA)模型进行白菜种子不同品种的鉴别。从主成分PC1、PC2得分图中可以看出,主成分1和2对不同种类白菜种子具有很好的聚类作用。基于特征波长建立的PLS-DA和LS-SVM模型的判别结果优于基于主成分变量建立的模型,其中基于特征波长建立的LS-SVM模型识别效果最优,建模集和预测集的品种识别率均达到100%。结果表明,通过SPA算法选取的6个特征波长变量能够很好的反映光谱信息,提出的SPA算法结合LS-SVM预测模型能获得满意的分类结果,为白菜种子品种的识别提供了一种新方法。     

基于近红外光谱技术的油菜叶片丙二醛含量快速检测方法研究

应用近红外光谱技术实现了油菜叶片中丙二醛(MDA)含量的快速无损检测.对90个油菜叶片样本进行光谱扫描,用60个样本建模,30个样本验证.经过平滑、变量标准化、一阶及二阶求导、去趋势等预处理后,建市了MDA预测的偏最小二乘法(PLS)模型.将PLS提取的有效特征变馈(LV)和连续投影算法(SPA)提取的有效波长作为最小二乘-支持向量机(LS-SVM)的输入变量,分别建立了LV-LS-SVM和SPA-LS-SVM模型.以预测集的预测相关系数(r),预测标准偏差(RMSEP)作为模型评价指标.结果表明,油菜叶片中MDA含量预测的最优模型为LV-LS-SVM模型,LV-LS-SVM在去趋势处理后的预测效果为r=0.999 9,RMSEP=0.530 2;在二阶求导处理后的预测效果为r=0.999 9,RMSEP=0.395 7.说明应用光谱技术检测油菜叶片中MDA的含最是可行的,并能获得满意的预测精度,为油菜大田生长状况的动态连续监测提供了新的方法.     

基于近红外光谱技术检测除草剂胁迫下油菜叶片中脯氨酸含量的方法

应用近红外光谱技术实现除草剂胁迫下油菜叶片中脯氨酸含量的检测。对248个经过除草剂丙酯草醚处理后的油菜叶片,经过烘干、磨碎后进行光谱扫描。经过Savitzky-Golay平滑、变量标准化(SNV)、二阶求导预处理后,应用偏最小二乘法(PLS)建立脯氨酸含量的预测模型,同时提取有效特征变量作为神经网络(BPNN)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)的输入值,并建立相应的模型。用186个样本建模,62个样本预测。结果表明,最小二乘-支持向量机能够获得最优的预测效果,预测的相关系数(r)、预测标准差(RMSEP)和偏差分别为0.995,0.041和0.000。说明应用近红外光谱技术结合最小二乘-支持向量机能够定量获得油菜叶片中脯氨酸的含量。     

应用高光谱图像检测鱼肉挥发性盐基总氮含量研究

鱼类产品的新鲜程度研究一直是重要的课题,其中挥发性盐基总氮(T VB-N)是一项重要指标,该指标已列入我国食品卫生标准,一般在低温条件下,鱼类挥发性盐基氮的量达到30 m g/100 g时,即认为是肉质变质的标志.传统的物理检测方法不能够实现定量检测,化学检测法则耗时长,且需要专业人员进行破坏式检测.为了克服传统光谱检...     

牛奶中三聚氰胺的可见/近红外光谱快速判别分析方法的研究

为探讨基于可见一近红外光谱技术快速检测牛奶中是否含有三聚氰胺的可行性.文章通过往液态奶中添加不同含量的三聚氰胺,共制备样本160个.利用Handheld Field Spec光谱仪获取样本光谱,其后采用不同的预处理方法对光谱数据进行预处理,然后分别建立数学模型,比较模型的好坏,得到采用移动平均平滑作为数据的预处理方法较好.从160个样本中随机的取出120个样本建模,剩下的40个样本作为独立的验证集.采用偏最小二乘回归法(PLS)和最小二乘支持向苗机法(LS-SVM)方法分别建立判别分析模型,利用独立的验证集对判别模型进行了预测验证.预测结果的预测相关系数(R2)分别为0.917 4(PLS)和0.910 9(LS-SVM),预测标准误差(RMSEP)分别为0.030 4(PLS)和0.046 7(LS-SVM).研究结果表明近红外反射光谱可以作为一种快速检测牛奶中三聚氰胺的方法.     

基于K-S算法的水质硝酸盐含量光谱检测方法研究

应用紫外光谱对水体中的总氮进行测定,常规的测定方法在分析精度上依赖于所建立的光谱数学模型.测量过程中所依据的紫外光谱数据波段较多,模型的建立所依据的测试样本也比较多,因而很容易引入干扰光谱信息.对水质样本的原始光谱进行一阶微分处理后,采用Kennard-Stone算法对41个样本进行优选,选出30个作为训练集,剩余11...     

基于光谱技术和连续投影算法的润滑油品牌快速鉴别研究

为了实现润滑油品牌的快速无损检测,提出了一种基于可见/近红外光谱透射技术与连续投影算法相结合的润滑油品牌快速鉴别新方法。采用连续投影算法对6种润滑油的可见/近红外光谱数据进行波长变量的筛选,再结合偏最小二乘法建立润滑油品牌的鉴别模型。结果表明,鉴别模型的相关系数r为0.9721,预测均方根误差RMSEP为0.4055,鉴别正确率为91.7%。说明提出的连续投影算法结合偏最小二乘算法具有很好的预测效果。     

基于iPLS的血清胆固醇、甘油三酯近红外定量分析

为了建立血清样品胆固醇、甘油三酯近红外分析最优模型,利用近红外透射光谱技术结合间隔偏最小二乘法（iPLS）建立预测模型。结果表明,胆固醇最优建模波段是1700—1798nm,最优预测模型的相关系数Rp、预测均方差RMSEP分别为0.984、0.198mmol/L;甘油三酯最优建模波段是1654-1746nm,最优预测模型的Rp、RMSEP分别为0.967、0.157mmol/L。采用iPLS建立血清胆固醇、甘油三酯定量分析模型,不仅可以提高模型的预测精度,而且模型更加简洁、数据运算量也更少,优选出的特征谱区还可为设计小型专用近红外分析仪器提供依据。     

近红外特征波长筛选在勾兑梨汁中原汁含量的快速检测中的应用

为实现近红外光谱进行勾兑梨汁中原汁含量的快速检测,采用相同可溶性固形物含量的新鲜梨汁和果汁粉冲剂按照原汁含量为0%～100%进行勾兑,并结合遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)以及萤火虫算法(GSO & FA)进行特征波长筛选,比较分析四种算法分别建立的偏最小二乘(PLS)模型。结果表明,GA-PLS,PSO-PLS,GSO-PLS,FA-PLS四种模型均能够剔除大部分波长变量,其中以FA-PLS模型效果最佳,不仅保证模型的稳健性,而且简化了模型,提高了预测的精度。为了进一步优选特征波长,利用连续投影算法(SPA)在FA基础上做进一步波长筛选,并比较全波段PLS,SPA-PLS,FA-PLS,FA-SPA-PLS模型,四种模型泛化能力为：FA-PLS>PLS>FA-SPA-PLS>SPA-PLS,其预测均方根误差分别为0.029 1,0.033 3,0.033 9和0.137 0,相应的波长变量数量依次367,765,20和18。其中SPA-PLS波长变量最少,但预测误差远远高于其他三种模型,综合考虑预测精度与波长变量数目,FA-SPA-PLS模型不仅波长变量较少而且预测精度较高,能够有效鉴别勾兑梨汁中原汁含量。研究利用近红外光谱技术为快速鉴别勾兑果汁提供一种有益思路,并通过波长变量筛选简化定量分析模型。     

基于支持向量机(SVM)特征加权/选择的光谱匹配算法

高光谱数据波段多、冗余大,为了提高数据的分析效率和精度,降维是一个关键步骤。文章在文献(参考了后面的文献[18])研究的基础上,引入了迭代SVM特征选择/加权算法,为多目标遗传优化获取最优参考光谱提供一个包含有效分类信息的低维空间。基于Indiana-AVIRIS高光谱数据的实验表明,特征加权/选择的引入使光谱匹配分类精度提高了13%(相对于无特征选择的情况而言)。文章还根据光谱样本距SVM分类面的远近,定义和计算了局部权重,不仅细致刻画了同类光谱样本在局部特征空间中的分布,还使光谱相似度的计算更加灵活化,精度提高幅度达到了17%(相对于无特征选择的情况而言)。文章研究方法的提出推进了SVM在光谱数据分析中的应用深度和广度。     

基于Bootstrap-SVM在小样本条件下光谱定量分析研究

提出了一种在小样本条件下建立光谱定量分析的新方法-Bootstrap-SVM模型。以道路沥青为研究对象,共收集29个来自6个不同单位的沥青样本,利用所提方法建立了沥青针入度定量分析模型。Bootstrap-SVM由Bootstrap重抽样、噪声注入及SVM三个步骤组成。为了对比所提方法的优势,对比了目前常用的PLS模型以及SVM模型。研究结果表明Bootstrap-SVM,PLS,SVM预测均方根误差分别为0.773 5,2.889,1.784 4,所提方法预测精度最好,为小样本条件下光谱定量分析提供了一种新的有效方法。     

基于支持向量机测定水质中硝酸盐含量

针对水质中被测物硝酸盐与干扰物铁离子、铬离子紫外吸收谱线严重重叠的问题,将支持向量机应用于混合重叠光谱分析中,利用核函数将重叠的光谱数据进行高维空间变换后求得SVM回归模型,实现硝酸盐含量的光谱检测。实验结果表明:硝酸盐浓度在0.5—10mg/L范围内,所测得含量的最大相对误差为3.2%;平均回收率为100.9%,本法与传统的方法相比,要求条件较低,不需要物理或化学的分离,分析速度快,有望应用于在线监测污水中硝酸盐的含量。     

同步-异步二维中红外相关谱检测掺假芝麻油

将同步-异步二维中红外相关谱和多维偏最小二乘判别法相结合定性分析掺假芝麻油。分别配置40个纯芝麻油和含有玉米油不同体积分数(3%~60%)的掺假芝麻油样品40个。室温下,分别采集所有样品的常规一维中红外光谱(650~4 000cm-1)。在研究纯芝麻油和掺假芝麻油的一维中红外光谱的基础上,以芝麻油中掺假的玉米油浓度为外扰,进行相关计算,得到同步和异步二维中红外相关谱矩阵,并对其进行标准化。分别提取标准化的同步和异步二维中红外相关谱主对角线上部分和下部分元素进行融合,得到同步-异步二维中红外相关谱矩阵。在此基础上,分别基于同步-异步二维中红外相关谱矩阵、同步二维中红外相关谱矩阵和异步二维中红外相关谱矩阵建立了三个定性分析掺假芝麻油的多维偏最小二乘判别模型对预测集未知样品进行预测,其识别正确率分别为100%,96.2%和96.2%。结果表明:相对于同步和异步二维中红外相关谱,同步-异步二维中红外相关谱不仅包含了完整的掺假油特征信息,而且剔除了冗余信息,因此能取得更好的判别结果。     

近红外光谱技术快速检测莲子粉

莲子是我国重要的药食同源食物,与莲子营养价值相当、便于食用的莲子粉备受消费者青睐。为保证莲子粉的品质,利用近红外光谱(NIRs)技术对掺杂小麦粉、玉米粉和地瓜粉的莲子粉进行鉴定,在样品类别已知下利用支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)、偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)模型进行判别,在样品类别未知下基于聚类算法进行判别。同时,对莲子粉中水分含量利用偏最小二乘(PLS)回归进行定量分析。结果表明,LS-SVM模型对纯莲子粉样品与掺入小麦粉、玉米粉和地瓜粉的莲子粉样品的判别率达到100%;基于聚类算法能够有效识别掺入5%地瓜粉、小麦粉和玉米粉的莲子粉样品;PLS模型对莲子粉中水分含量预测综合性能良好,其中经过标准化预处理得到模型效果最佳,其R2_c,RMSEC,R2_p和RMSEP分别达到0.973 2,0.111 5,0.969 5和0.118 9。近红外光谱技术能为隐蔽的莲子粉掺杂的鉴别以及莲子粉中水分含量监控提供一种快速、准确、无损检测的分析方法,为保证高档次莲子品质提供一种有益的思路。     

基于拉曼光谱技术的桑椹花色素苷快速检测研究

花色素苷是一种天然的水溶性黄酮类色素,具有多种药用价值,广泛存在于桑椹中,成为评价桑椹产品品质的重要指标。传统检测方法费时费力,因此实现花色素苷含量的快速检测对于桑椹产品的开发利用至关重要。该研究以桑椹中的花色素苷为研究对象,探索花色素苷与拉曼光谱特性之间的关系及拉曼光谱技术对其定量检测的可行性。对桑椹及3种花色素苷标准品的拉曼光谱进行了分析,其中可将545,634和737 cm-1处的峰位作为桑椹中花色素苷的拉曼特征峰,以此判断桑椹中是否含有花色素苷,并根据其峰值的高低来定性判断花色素苷含量多少。运用多元散射校正（MSC）、基线校正（airPLS）、归一化（Normalized）三种方法及其组合方法进行光谱数据预处理,并结合PLSR筛选最佳预处理方式。比较发现最佳预处理为airPLS+MSC+Normalized,其PLSR模型效果较好,建模集决定系数为0.97,RMSE_c为2.74,预测集决定系数为0.82,RMSE_p为13.69。基于airPLS+MSC+Normalized预处理后的光谱,采用竞争性自适应重加权算法（CARS）对光谱进行特征波长筛选,将筛选出的波长变量作为输入变量分别建立了PLSR模型和SVR模型,研究两种模型的预测效果。结果表明经过CARS处理的两种模型均能对花色素苷的含量进行准确预测,其中经过CARS变量筛选建立的SVR模型效果最好,建模集决定系数为0.98,RMSE_c为1.92,预测集决定系数为0.94,RMSE_p为4.70,预测精度较高。因此拉曼光谱技术可以实现对桑椹中花色素苷含量的快速、准确预测。