特征变量优选在苹果可溶性固形物近红外便携式检测中的应用

为实现苹果可溶性固形物(SSC)的便携式快速检测,利用环形光纤探头和微型光谱仪搭建便携式苹果可溶性固形物光谱采集系统,结合无信息变量消除(UVE)、遗传算法(GA)、竞争性自适应加权(CARS)算法筛选基于偏最小二乘(PLS)的苹果可溶性固形物的近红外光谱特征波长。另外,采用反向区间最小二乘支持向量机(BiLS-SVM)和GA算法优选基于LS-SVM的特征波长变量,分别建立所选特征波长和全波段的PLS模型和LS-SVM模型。试验结果表明,经过GA-CARS算法从全波段1 512个波长中筛选出的50个特征波长建立的PLS模型效果最好,其预测相关系数和预测均方根误差分别为0.962和0.403°Brix。利用该检测装置结合GA-CARS筛选的特征波长,可有效简化苹果可溶性固形物近红外便携式检测模型并提高模型的预测精度,为进一步构建便携式苹果可溶性固形物检测设备奠定了基础。     

基于SiPLS算法的近红外光谱检测梨可溶性固形物含量

为了提高近红外光谱技术在梨的可溶性固形物含量(SSC)检测中的精度和稳定性,对采集的原始光谱进行标准归一化(SNV)预处理,采用联合区间偏最小二乘法(SiPLS)建立了SSC的预测模型;通过交互验证法确定了模型的主成分因子数,以预测时的相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)作为评价指标对模型预测结果进行了分析,并与经典偏最小二乘(PLS)模型、间隔偏最小二乘(iPLS)模型进行了比较.结果表明,利用SiPLS所建的预测模型的最优组合包含21个光谱区间并联合4个子区间和15个主成分因子,其预测集的相关系数和预测均方根误差分别为0.9633和0.203;说明利用近红外光谱结合SiPLS算法可以准确、无损检测梨中可溶性固形物含量.     

苹果可溶性固形物近红外光谱检测的偏最小二乘回归变量筛选研究

为了提高苹果可溶性固形物含量近红外光谱校正模型的预测能力和稳健性,分别采用反向区间偏最小二乘法、遗传算法和连续投影算法,筛选苹果可溶性固形物的近红外光谱变量,并建立了偏最小二乘回归模型。利用遗传算法筛选的141个变量建立的校正模型,预测效果最好,与全谱建立的校正模型比较,预测相关系数,从0.93提高到0.96,预测均方根误差,从0.30°Brix降低到0.23°Brix。实验结果表明遗传算法结合偏最小二乘回归方法,有效地提高了苹果可溶性固形物近红外光谱检测模型的预测精度。     

LS-SVM的梨可溶性固形物近红外光谱检测的特征波长筛选

为提高梨可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)的近红外光谱模型的精度和稳定性,以160个梨样品为实验对象,分别对原始光谱、多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)处理后的光谱,经无信息变量消除算法(UVE)挑选后,再结合遗传算法(GA)和连续投影算法(SPA),筛选梨可溶性固形物的近红外光谱特征波长。将筛选后的波长作为输入变量建立梨可溶性固形物的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。结果表明经过SNV-UVE-GA-SPA从全波段3112个波长中筛选出的30个特征波长建立的梨可溶性固形物LS-SVM模型效果最好,该模型的预测集相关系数(R_p)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.956和0.271。该模型简单可靠,预测效果好,能满足梨的可溶性固形物含量的快速检测,为在线检测和便携式设备开发提供了理论基础。     

西瓜检测部位差异对近红外光谱可溶性固形物预测模型的影响

西瓜可溶性固形物含量的无损检测对提升其内部品质十分重要。为实现近红外光谱对小型西瓜表面各部位可溶性固形物含量的准确预测,减小检测部位差异对预测模型的影响,以“京秀”西瓜为研究对象,分别采集赤道、瓜脐和瓜梗三部位的漫透射光谱信息,利用偏最小二乘算法(PLS)建立并比较单一检测部位和混合所有检测部位的西瓜可溶性固形物近红外光谱预测模型,并分别采用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)对西瓜可溶性固形物近红外光谱变量进行特征波长筛选。结果显示,相比于单一检测部位的模型,混合所有检测部位的校正集样本建立的模型取得了较优的预测结果。同时,利用CARS算法筛选的42个特征波长变量建模,对三种检测部位预测集样本的预测结果分别为赤道R_P=0.892和RMSEP= 0.684 °Brix,瓜脐R_P=0.905和RMSEP= 0.629 °Brix,瓜梗R_P=0.899和RMSEP= 0.721 °Brix。模型得到了很大的简化,且预测精度较高。比较发现,利用SPA算法筛选的19个特征波长变量所建模型的预测精度较低。利用三种检测部位的西瓜样本建立的PLS混合预测模型,结合CARS算法进行有效特征波长变量筛选,可提高西瓜可溶性固形物预测模型的精度,实现西瓜表面各部位可溶性固形物含量的准确预测,减小检测部位差异对近红外光谱预测模型的影响。结果为今后开发便携式设备检测西瓜表面各部位可溶性固形含量提供参考依据。     

贮藏期内灵武长枣果糖含量的高光谱预测

高光谱成像可将图像和光谱相结合,同时获得目标对象的图像和光谱信息,已在农产品定性和定量分析检测方面得到广泛利用。利用可见-近红外高光谱成像结合化学计量学方法对贮藏期内灵武长枣果糖含量进行无损检测。采用高效液相色谱测量长枣果糖含量的化学值,可见-近红外高光谱系统采集长枣的高光谱图像,提取每个样本感兴趣区域的平均光谱;建立长枣贮藏期的径向基核函数支持向量机（radial basis kernel function support vector machine,RBF-SVM）模型;分别选用正交信号校正法（orthogonal signal correction,OSC）、多元散射校正（multiplicative scatter correction,MSC）、中值滤波（median-filter,MF）、卷积平滑（savitzky-golay,SG）、归一化（normalization,Nor）、高斯滤波（gaussian-filter,GF）和标准正态变换（standard normalized variate,SNV）等方法对原始光谱进行预处理;为减少数据量,降低维度,提高运算速度,采用反向区间偏最小二乘法（backward interval partial least squares,BiPLS）、间隔随机蛙跳算法（interval random frog,IRF）和竞争性自适应加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）对光谱数据提取特征变量;建立全波段和特征波段的偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）和主成分回归（principle component regression,PCR）长枣果糖含量预测模型。结果表明：RBF-SVM判别模型校正集准确率为98.04%,预测集准确率为97.14%,能很好地预测长枣的贮藏期;利用BiPLS, IRF及CARS进行降维处理,提取特征波长个数为100, 63和23,占原光谱数据的80%,50.4%和18.4%;为简化模型运算过程并提高模型精度,采用CARS算法对BiPLS及IRF算法所选取的特征波长进行二次筛选,分别优选出18和15个特征波长,占原光谱数据的14.4%和12%,显著减少特征波长数;将全波段光谱与提取出的特征波长分别建立长枣果糖含量的PLSR及PCR预测模型,优选出CARS提取特征波长建立的PLSR模型效果最优,其中校正集的相关系数R_c=0.854 4,均方根误差RMSEC=0.005 3,预测集的相关系数R_p=0.830 3,均方根误差RMSEP=0.005 7,说明CARS有效地对光谱进行降维,简化了数据处理过程。研究表明,利用可见-近红外高光谱成像结合化学计量学方法及计算机编程,可以有效的实现灵武长枣果糖含量的快速无损分析,为灵武长枣内部品质的检测提供理论依据。     

黄桃碰伤和可溶性固形物高光谱成像无损检测

黄桃在线分级时,表面损伤和可溶性固形物同时在线检测。损伤和可溶性固形物是评价黄桃品质好坏的重要指标。采用高光谱成像技术,尝试对黄桃损伤和可溶性固形物进行同时检测。利用主成分分析法,首先对高光谱图像进行主成分分析得到最佳PC(principal component)图像,其次根据PC图像中各波长对其贡献率的大小确定最佳特征波长(550和720 nm)并结合二值化,图像掩膜和阈值分割以及相关的图像处理技术对最佳光谱图像进行定性判别。其准确率最高达到94.6%,同时建立偏最小二乘定量回归模型对正常样品SSC(soluble solid content)含量进行预测,通过对模型的不断优化,实现了基于高光谱成像技术对黄桃碰伤和可溶性固形物同时检测。可溶性固形物分选准确率为79.2%。实验结果表明,利用高光谱成像技术可以实现对黄桃碰伤和可溶性固形物同时检测,该研究可以为实际在线分选提供理论依据和参考。     

基于模拟退火算法的近红外光谱定标模型的简化

对模拟退火算法进行了优化,并以小麦粉样品的光谱为对象,利用优化后的算法在分子含氢基团一倍频区域1400-1860nm(7144-5376cm-1)优选出了分析小麦蛋白质含量的4个特征波长,结合多元线性回归(MLR)建立了定标模型.同时,利用这个谱区的全谱数据,结合偏最小二乘法(PLS)建立了另外一个模型.经过比较,发现这两个模型具有相同的预测效果.说明优化后的模拟退火算法能很好地用于近红外光谱分析中定标波长的选取,进而建立"精而简"的模型.这对于简化定标模型及确定分立波长型仪器的定标波长具有十分重要的价值.同时,对处理其他优化组合问题也有一定的指导意义.     

用遗传算法快速提取近红外光谱特征区域和特征波长

提出了一种遗传区间偏最小二乘法(GA-iPLS),并用该方法快速提取苹果糖度近红外光谱的特征区域,在此基础上采用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)提取苹果糖度近红外光谱的特征波长,进行苹果糖度预测。结果表明,整个光谱等分为40个子区间,遗传区间偏最小二乘法能快速寻找出5个特征子区间(第4,6,8,11,18号);在5个特征子区间的基础上用遗传偏最小二乘法继续优化,从中提取44个特征波长。建立在5个特征子区间和44个特征波长上的偏最小二乘法模型精度均优于全光谱偏最小二乘法模型,对预测集的预测相关系数提高了近10%;且模型得到了很大的简化,用于建模的主因子数减少了7个。这些结果表明,用这两种方法不但可以建立简洁、数据运算量少的模型,还可以快速地提取近红外光谱的特征区域和特征波长。     

RMSECV曲线筛选光谱波段算法

提出了一种利用偏最小二乘回归系数矩阵筛选光谱波段的算法。该算法利用偏最小二乘回归系数作为筛选光谱波长的依据,参考(root-mean-squares error of cross-validation,RMSECV)曲线,使初选波长数大大降低。在此基础上通过循环选择将无效信息光谱波长剔除,同时增强了所建模型的预测精确性。通过生产过程的Raman光谱数据验证,该算法比传统的利用回归系数筛选波长的算法更好地提高了模型的精确性,同时降低了模型的复杂程度,是一种高效实用的算法。     

玉米秸秆纤维素和半纤维素NIRS特征波长优选

预处理是提高玉米秸秆生物转化利用效率的有效途径。玉米秸秆经生物炼制转化为生物燃料时,转化率与其原料内的纤维素和半纤维素含量直接相关。为了实现对预处理后玉米秸秆的生物炼制过程的有效调控,提出使用近红外光谱(NIRS)对玉米秸秆的纤维素和半纤维素含量进行快速检测,解决传统化学方法测试速度慢、成本高的问题。为了提高NIRS检测的效率和精度,将遗传算法与模拟退火算法相结合构建遗传模拟退火算法(GSA)用于预处理后玉米秸秆纤维素和半纤维素含量NIRS特征波长优选。GSA算法以NIRS波长点数为码长进行二进制编码,以偏最小二乘法(PLS)回归模型的交叉验证均方根误差为目标函数,结合温度参数设计适应度函数,基于Metropolis判别准则实现扰动解的选择复制,能够在避免早熟的同时有效提高进化后期的搜索效率。采用碱预处理、生物预处理及其相结合的方法对采集的玉米秸秆进行预处理后制备样品120个,并测定其纤维素和半纤维素含量及NIRS。使用7点Savitzky-Golay平滑结合多元散射校正和标准正则变换对光谱进行预处理后,利用Kennard-Stone法按3∶1比例划分校正集和验证集。然后,使用GSA算法对NIRS全谱进行特征波长优选(记为Full-GSA)、对协同区间偏最小二乘法(SiPLS)优选后谱区进行特征波长优选(记为SiPLS-GSA)、对反向区间偏最小二乘法(BiPLS)优选后谱区进行特征波长优选(记为BiPLS-GSA),并使用PLS回归模型和验证集对特征波长优选结果进行评测。Full-GSA以全谱1 557个波长点为基因,执行16次算法,优选出118个纤维素特征波长点和164个半纤维素特征波长点。SiPLS-GSA经SiPLS优选的纤维素和半纤维素谱区波长点数分别为388个和160个,再经GSA进一步优选后得到157个纤维素特征波长点和148个半纤维素特征波长点。BiPLS-GSA经BiPLS优选的纤维素和半纤维素谱区波长点数分别为358个和180个,再经GSA进一步优选后得到130个纤维素特征波长点和153个半纤维素特征波长点。结果表明,通过波长优选,不仅参与建模的波长点数量显著减少,而且回归模型的性能显著优于全谱建模。其中,采用Full-GSA优选的纤维素特征光谱回归性能最佳,采用SiPLS-GSA优选的半纤维素特征光谱回归性能最佳。回归模型验证集的平均相对误差(MRE)分别为1.752 4%和2.020 8%,较全谱建模分别降低了13.636 6%和25.368 4%。基于结合温度参数设计适应度函数的策略构建的GSA具有良好的全局搜索性能,适用于玉米秸秆纤维素和半纤维素含量NIRS特征波长优选。GSA以全谱每个波长点为染色体基因的编码方案适用于NIRS全谱的特征波长优选。GSA同样适用于SiPLS和BiPLS优选后谱区的特征波长优选,能够有效实现优选后谱区的波长点优选。     

以高光谱数据有效预测苹果可溶性固形物含量

从高光谱数据中选取能够有效进行内部品质检测的特征波长,是利用高光谱成像技术进行水果品质定量分析的关键。本文采用遗传算法(GA)、连续投影算法(SPA)和GA-SPA算法分别从400～1 000 nm的苹果高光谱图像中提取特征波长,利用偏最小二乘法(PLS)、最小二乘支撑向量机(LS-SVM)和多元线性回归(MLR)建模进行苹果可溶性固形物含量(SSC)的定量分析并进行了综合比较。160个样品中,120个用于建模,40个用于预测。比较发现SPA-MLR模型获得了最好的结果,R2_p,RMSEP和RPD分别为0.950 1,0.308 7和4.476 6。结果表明：SPA能够有效地用于高光谱数据的变量选择,利用SPA-MLR可建立稳健的苹果SSC预测模型,较少的有效变量和MLR模型的易解释性表明该模型在在线检测和便携式仪器开发中具有较大的应用潜力。     

X射线荧光光谱结合CARS变量筛选选择方法用于土壤中铅砷含量的测定

X射线荧光光谱分析作为一种以化学计量学为基础的定量分析技术,所建立模型优劣对结果的预测准确性显得十分重要.竞争性自适应重加权算法(CARS)采用自适应重加权采样技术,利用交互验证选出互验证均方根误差(RMSECV)值最低原则,寻出最优变量组合.为了进一步提高PLS模型的解释和预测能力,将竞争性自适应重加权算法(CARS...     

滩羊肉冷藏期间TBARS含量的高光谱检测

硫代巴比妥酸反应物(TBARS)是表征肉品脂肪氧化程度的主要化学信息.为探究二维相关光谱技术(2DCOS)筛选羊肉中TBARS含量的特征变量的可行性,利用高光谱成像技术结合2DCOS分析建立TBARS含量的快速无损检测方法.采集样本在400～1000 nm的光谱反射图像,通过ENVI 4.8软件在光谱图像上手动设置感兴...     

多模式可调节光学机构的苹果可溶性固形物近红外光谱检测

利用多模式可调节的光学机构采集了苹果漫透射、全透射和漫反射三种检测方式的光谱,研究在不同的检测方式下苹果的光谱特征并采用PLS建立苹果可溶性固形物含量SSC预测的模型。首先分别采集每个样品赤道上四点的漫透射、全透射和漫反射光谱,然后分别使用多元散射校正MSC、基线偏移校正BOC、归一化Normalize和高斯滤波平滑GFS等方法对平均后的120个光谱做预处理,并结合竞争性自适应权重取样CARS法对漫反射光谱进行特征波长筛选,最后采用偏最小二乘法PLS回归建立预测苹果SSC的模型,并另购30个苹果验证模型性能。结果表明,苹果在三种检测方式下采集的光谱吸收峰和波谷所处的波段大致相同,但光谱强度有差异。三种光谱经3点高斯滤波平滑GFS预处理后建立预测苹果SSC含量的模型均取得很好的结果。漫透射的模型性能为R_cal=0.972,R_pre=0.967和RMSEC=0.436%,RMSEP=0.507%;全透射的模型性能为R_cal=0.964、R_pre=0.957和RMSEC=0.5%,RMSEP=0.574%;漫反射的模型性能为R_cal=0.963,R_pre=0.949和RMSEC=0.522%,RMSEP=0.536%;三种光谱经归一化预处理后融合建模的模型性能为R_cal=0.894,R_pre=0.857和RMSEC=0.836%,RMSEP=0.966%。进一步将漫反射光谱结合CARS算法筛选特征波长,使用119个变量建立模型的性能为R_cal=0.986,R_pre=0.977和RMSEC=0.323%,RMSEP=0.362%。最后将该模型导入新型多模式可调节的水果检测系统中,使用30个未参与建模的冰糖心苹果检验该模型预测苹果SSC的性能。结果显示30个外部验证集的相关系数为0.906,验证均方根误差为0.707%。进一步表明使用多模式可调节的水果内部品质检测系统采集的漫反射光谱结合光谱预处理、波段筛选算法和偏最小二乘回归方法可以建立较好的模型预测苹果可溶性固形物SSC含量。本研究为苹果的品质检测提供新的技术支持。     

不同粒径对土壤有机质含量可见—近红外光谱预测的影响

土壤有机质(SOM)是表征土壤肥力的重要指标,实现其快速准确检测可为精准农业区域管理提供有效的数据支撑。土壤粒径对SOM 的光谱预测及仪器开发有很大的影响,为了明确不同粒径对 SOM 预测的影响,分别制备了1～2,0.5～1,0.25～0.5,0.1～0.25和<0.1mm 五种均匀粒径及<1mm 混合粒径共计6种粒径土样并进行了可见-近红外(300～2 500nm)光谱数据采集。采用蒙特卡罗交叉验证分别剔除了不同粒径的异常样本,结合Savitzky-Golay卷积平滑法对光谱数据进行平滑去噪处理,比较了不同粒径样品的光谱反射率差异,并对平滑后的原始光谱 R进行倒数IR、对数 LR、一阶导数 FDR等3种光谱变换并分析与SOM 含量的相关性,基于竞争性自适应重加权算法(CARS)对光谱数据进行了特征波长提取,并结合偏最小二乘回归(PLSR)分别建立了相应的SOM 含量预测模型。结果表明,不同粒径土样的平均光谱反射率与变异系数随着粒径的减小逐渐增加,且在大于540nm 波长范围内,差异明显。随着粒径的减小,SOM含量与光谱反射率在全波段范围的相关性变化幅度愈加明显,FDR 变...