可见-近红外光谱用于鉴别山羊绒与细支绵羊毛的研究

近红外光谱作为快速、无损的检测技术,近年来在国内外越来越受到广泛关注。针对山羊绒与细支绵羊毛的可见／近红外光谱的特点,提出了应用主成分分析(PCA)结合人工神经网络（ANN）进行山 羊绒与细支绵羊毛的鉴别,并建立了羊毛、羊绒分析模型。应用可见／近红外反射光谱获取山羊绒与细支绵羊毛的光谱曲线,利用主成分分析对原始光谱数据进行处理,根据主成分的累计贡献率99.8%选 取主成分数6,并将所选取的6个主成分作为三层BP神经网络的输入。通过定标集样本对BP神经网络进行训练,用优化的BP神经网络模型对预测集样本进行预测。实验结果表明,16个未知样本的鉴别全部 正确,表明可见／近红外光谱结合主成分分析和神经网络技术对山羊绒与细支绵羊毛进行快速鉴别是可行的。     

FT-NIR与主成分分析在中药贝母鉴别和聚类中的应用研究

近红外漫反射光谱和主成分分析法相结合,选取不同范围内的近红外光谱数据,对川贝、浙贝以及东北平贝共48个样品进行了主成分分析,作二维线性投影图和三维线性投影图,比较了48个样品在红外光谱上的差异程度,发现基于傅里叶变换近红外光谱的主成分分析投影图能够较好的表征48个样品的类别关系.结果表明:应用近红外漫反射光谱法能够鉴别贝母及其近缘物种,具有较好的聚类和鉴别作用,作为一种药材质量检测手段,该方法具有一定的应用价值.     

近红外光谱的主成分分析-马氏距离聚类判别用于卷烟的真伪鉴别

为了快速准确的鉴别卷烟真伪,以A牌和假冒A牌卷烟为实验材料,采用近红外光谱法结合主成分分析-马氏距离判别分析方法建立了鉴别模型.首先对经过预处理的光谱数据进行主成分分析,分析结果表明,前4个主成分的累积贡献率已达98.46%,说明这4个变量能够代表原始光谱的主要信息.从120个样品中随机抽取100个用于建立4个主成分变量的定性判别模型,模型的相关系数达到了0.95,对20个未知样品的预测结果准确率为100%.说明近红外光谱结合模式识别方法进行卷烟真伪定性鉴别在技术上是可行的,可以作为卷烟真伪鉴别的一种辅助手段.     

基于主成分分析和支持向量机的山羊绒原料品种鉴别分析

提出了一种用近红外光谱技术快速无损鉴别羊绒原料品种的新方法。山羊绒的外观形态和品质特征随着山羊绒原料的品种不同有很大的区别,快速、有效、正确地鉴别山羊绒纤维,对山羊绒及其制品的生产与交易具有重要的意义。应用可见/近红外光谱漫反射技术测定各种山羊绒原料的光谱曲线,用主成分分析法对不同品种山羊绒原料进行聚类分析并获取山羊绒原料的近红外指纹图谱,再结合支持向量机技术进行品种鉴别。用主成分1,2和3对所有建模样本的得分值做出的得分图,分析聚类效果,将主成分分析得到的10个主成分作为支持向量机的输入,应用数据挖掘新方法—支持向量机对山羊绒原料品种进行鉴别。通过对5个山羊绒原料品种共100个样本的训练,对未知的75个样本进行鉴别,建立了山羊绒原料品种鉴别的支持向量机的分类模型,并对比了四种核函数的支持向量机的分类性能,结果表明,具有高斯核函数的支持向量机对山羊绒原料的鉴别准确率达到100%。说明文章提出主成分分析结合支持向量机的数据挖掘方法具有很好的分类和鉴别作用,为山羊绒原料的品种快速鉴别提供了一种新方法。     

近红外光谱和化学计量学对不同产地不同产期当归的定性研究

采用近红外光谱技术结合化学计量学,对来源于不同产地不同产期的136个当归样本进行快速、无损的定性研究.将当归样本粉碎后,采用光纤漫反射采集近红外光谱,并对光谱进行主成分分析(PCA)、结合随机森林建立当归的定性模型,同时对比分析了不同光谱预处理方法(未处理、变量标准化十一阶导数、变量标准化十二阶导数)对鉴别结果的影响....     

基于近红外光谱技术的钢结构防火涂料品牌鉴别方法研究

为了实现钢结构防火涂料在流通使用领域中不同品牌的现场快速鉴别, 提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别钢结构防火涂料品牌的方法。运用光栅扫描型近红外光谱仪器, 通过近红外漫反射光谱获取不同品牌钢结构防火涂料的光谱曲线, 并对光谱数据进行标准正态变量变换(standard normal variate transformation, SNV)、Norris二阶求导等优化处理。利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对钢结构防火涂料品牌进行聚类分析, 前五个主成分的累积方差贡献率已达到99.791%, 以PC1, PC2和PC3×10的得分值对所有建模样品在三维空间作图, 对不同品牌的钢结构防火涂料具有很好的聚类作用。利用5个品牌的各25个样品建立校正模型, 用余下5个品牌的各5个样品, 共计25个样品进行外部验证, 通过未知样品光谱的主成分得分值计算其与校正模型中每个品牌的马氏距离值, 实现未知样品的品牌鉴别。建立的定性分析模型对未知样品的外部验证正确率达到100%。说明该分析方法能够快速准确的鉴别钢结构防火涂料品牌, 并为市场规范提供技术参考。     

基于近红外光谱技术的钢结构防火涂料品牌鉴别方法研究

为了实现钢结构防火涂料在流通使用领域中不同品牌的现场快速鉴别,提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别钢结构防火涂料品牌的方法。运用光栅扫描型近红外光谱仪器,通过近红外漫反射光谱获取不同品牌钢结构防火涂料的光谱曲线,并对光谱数据进行标准正态变量变换(standard normal variate transformation, SNV)、Norris二阶求导等优化处理。利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对钢结构防火涂料品牌进行聚类分析,前五个主成分的累积方差贡献率已达到99.791%,以PC1,PC2和PC3×10的得分值对所有建模样品在三维空间作图,对不同品牌的钢结构防火涂料具有很好的聚类作用。利用5个品牌的各25个样品建立校正模型,用余下5个品牌的各5个样品,共计25个样品进行外部验证,通过未知样品光谱的主成分得分值计算其与校正模型中每个品牌的马氏距离值,实现未知样品的品牌鉴别。建立的定性分析模型对未知样品的外部验证正确率达到100%。说明该分析方法能够快速准确的鉴别钢结构防火涂料品牌,并为市场规范提供技术参考。     

一种基于可见-近红外光谱快速鉴别茶叶品种的新方法

提出了一种用可见-近红外光谱技术快速无损鉴别茶叶品种的新方法。应用可见-近红外光谱仪测定5个品种茶叶的光谱曲线,用主成分分析法对不同品种茶叶进行聚类分析并获得茶叶的可见-近红外光谱数据的主成分,再结合人工神经网络技术建立模型进行品种鉴别。主成分分析表明,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对不同种类茶叶具有较好的聚类作用,可以定性分析茶叶种类。把主成分分析得到的前6个主成分作为神经网络的输入,茶叶品种值作为神经网络的输出,通过5个茶叶品种共125个样本的训练和学习,建立了茶叶品种鉴别的3层BP人工神经网络模型,对未知的25个样本进行鉴别,品种识别准确率达到100%。说明本文提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为茶叶的品种快速鉴别提供了一种新方法。     

近红外漫反射光谱信息分解的数量分析

近红外漫反射光谱分析中,一直认为近红外光可获取样品内部的物质信息,但近红外漫反射光谱包含样品内部信息量究竟是多少,一直未给出准确的数量描述。该研究以烤烟样品为实验材料设计样品,每个实验样品分别由表层片状烤烟与内部烤烟粉末两部分组合而成,测定样品近红外漫反射光谱,提取光谱主成分信息(principal component, PC),将所提取的各主成分的不同组合作为统计指标,对样品进行聚类分析,结合各主成分方差贡献率,初步给出了样品不同深度光谱信息分解量的描述。实验结果表明,近红外漫反射光谱第1和第2主成分包含的信息量约占总信息的98%,反映样品表层信息;第3和第4主成分约占1.5%,表征样品内部信息。这一结果将有助于我们对近红外光谱定性定量分析时主成分信息的选择有一个更深刻的理解。     

基于光谱技术鉴别机油品种的新方法

提出了一种用可见-近红外透射光谱技术快速鉴别机油品种的新方法,应用可见-近红外光谱仪测定三种机油的光谱曲线,然后用主成分分析法对不同品种的机油样本进行聚类分析,并获取机油可见-近红外光谱的特征信息,再结合多类判别分析技术建立机油占占种鉴别的模型.对经过预处理的光谱数据进行主成分分析.结果表明,以样本在第一主成分和第二主成分卜的得分做出的二维散点图,对不同种类机油具有很好的聚类,能定性区分不同种类机油;经过主成分分析得到的前8个主成分的累积可信度已达95.38%,说明这8个变量能够代表绝大部分原始光谱的信息.从180个样本中随机抽取150个样本用于建立多类判别分析品种鉴别模型,余下的30个样本用于验证.对未知的30个样本进行品种预测,准确率为100%.证明本方法具有明显的分类和鉴别作用,为不同品种的机油鉴别提供了一种新方法.     

应用可见-近红外光谱技术进行白醋品牌和pH值的快速检测

提出了一种基于可见-近红外透射光谱技术快速判别白醋品牌和测定pH值的方法。应用可见-近红外透射光谱获取不同品牌白醋的透射光谱曲线,并对获得的原始光谱数据进行平滑、变量标准化以及一阶导数等预处理,然后利用主成分分析对原始光谱数据进行聚类分析,根据主成分的累计贡献率选取主成分数,并将所选取的主成分作为三层BP神经网络的输入。通过定标集样本对BP神经网络进行训练,得到三层优化神经网络结构：5输入层节点,6隐含层节点和2输出层节点,各层传递函数均采用Sigmoid函数。利用该模型对预测集样本进行预测。实验结果表明在阈值设定为±0.1的情况下该模型对预测集样本品牌鉴别准确率达到了100%,pH预测值与实际测量值偏差小于5%,得到了理想的结果。所以利用可见-近红外光谱技术结合主成分分析和神经网络算法能够快速准确的判定白醋品牌和pH值。     

应用光谱技术快速测定发动机润滑油的粘度值

提出了一种应用可见近红外光谱技术快速测定发动机润滑油动力粘度值的新方法.对5种不同粘度的润滑油共150个样本进行光谱扣描,经过光谱预处理后应用偏最小二乘法(PLS)建立了润滑油动力粘度值的预测模型,并提取出前6个有效主成分作为最小二乘-支持向最机(LS-SVM)预测模型的输入变量,建市相应的最小二乘-支持向量机(LS-SVM)预测模型,采用径向基函数(RBF)作为核函数,超参数γ和RBF核函数参数σ2的最佧组合为)γ=27.321 2和σ2=3.229 5.用125个样本建模,25个样本验证.实验结果表明,LS-SVM模型比PLS模型能获得更满意的预测效果.说明应用光谱技术可以实现发动机润滑油动力粘度值的快速无损检测.     

纺织纤维及其制品非破坏性快速鉴别的研究

纺织纤维的快速鉴别对我国纺织品生产过程质量控制、贸易和市场监督具有重要实际意义。文章收集了的12种纺织纤维共214个样品,研究了各种形态样品的近红外光谱测量方法。采用多元光散射校正方法消除噪声和基线漂移对光谱的影响。对样品总集光谱进行系统树分析,发现组成接近的纤维样本能均够聚类在一起,有些不同种类纤维之间有交叠。结合近红外光谱和簇类的独立软模式方法(SIMCA),可以实现化学组成非常接近的不同纤维种类的区分。该研究结果表明,采用近红外分析技术,实现非破坏性地快速鉴别纺织纤维是可行的。     

葡萄浆果糖度可见/近红外光谱检测的研究

针对可见/近红外光谱与水果糖度存在非线性相关的特点,利用漫反射光谱测定方法获取了葡萄浆果的可见/近红外光谱,提出了应用偏最小二乘（PLS）结合人工神经网络（ANN）建立葡萄浆果糖度的预测模型,利用偏最小二乘法（PLS）对原始光谱数据进行处理,得出交叉检验的最佳主因子数为3,并将3个主因子的得分作为三层BP神经网络的输入。通过定标集样本对BP神经网络进行训练,用优化的BP神经网络模型对预测集样本进行预测。PLS-ANN模型对样本的预测模型检验参数r2为0.908,RMSEP为0.112,Bias为0.013,好于只使用PLS模型的预测模型检验参数r2为0.863,RMSEP为0.171, Bias为0.024。结果表明,利用近红外光谱技术无损检测葡萄浆果糖度等内部品质是可行的,为今后进一步分析建立浆果内部品质预测模型奠定了基础。     

桉树杂交种与其亲本的近红外光谱判别

研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。     

近红外光谱分析技术在茶叶鉴别中的应用研究

茶叶快速准确鉴别方法研究是当前茶叶行业亟待解决的一个重要课题。该研究采用近红外光谱结合主成分-马氏距离模式识别方法鉴别了龙井、碧螺春、毛峰和铁观音4种中国名茶。研究结果表明,在6 500～5 300 cm-1波数范围内的光谱,通过MSC预处理方法,用8个主成分建立的模型最好,模型对校正集样本和预测集样本的鉴别率分别达到98.75%和95%。该研究为快速准确鉴别茶叶提供了一种新思路。     

应用可见/近红外光谱进行纺织纤维鉴别的研究

为了实现纤维种类的快速鉴别,选用了棉、麻、毛、丝、天丝5种纤维,提出了一种用近红外光谱技术快速无损鉴别纤维品种的新方法。应用可见/近红外光谱漫反射技术测定各种纤维的光谱曲线,用主成分分析方法(PCA)对光谱数据进行模式特征分析,根据主成分的累积贡献率选用前6个主成分数进行建模和预测,通过建立最小二乘支持向量机模型(LS-SVM)对主成分分析模型进行优化,将前6个主成分作为最小二乘支持向量机的输入变量,建立PCA-LS-SVM模式识别模型,实现类别预测的同时也完成了数学建模与优化分析工作。5个品种的纤维训练集样本200个用于PCA-LS-SVM的模型的建立,对其余预测集样本50个进行验证,结果能准确的区分预测集的5种纤维。并提出主成分分析结合最小二乘支持向量机的光谱数据分析方法具有很好的分类和鉴别作用,为纤维品种快速鉴别提供了一种新方法,为维护消费者权益,保证纺织品质量,实现纺织原料及其制品的合理化生产与交易具有重要的意义。     

红外光谱在纤维质文物材料鉴别中的应用研究

纺织纤维和纸张纤维是常见纤维质文物材料,是构成博物馆精美文物如服饰手稿书画的基本材料,近年来寻求通过无损或微损方法对这一类材料的鉴别以及劣化状况评价备受文物鉴赏家和文物保护工作者的关注。借助傅里叶变换红外光谱,研究博物馆常见纺织纤维材料棉、麻、桑蚕丝、柞蚕丝、羊毛的红外光谱特征和它们的分子结构组成异同,研究传统纸纤维稻草、麦草、龙须草、龙旗松、桑皮红外光谱特征。结果表明：衰减全反射傅里叶变换红外光谱无损分析技术可通过比较3 300～2 800 cm-1 CH,NH,OH振动区间光谱形状以及指纹区峰位以区别不同种类纺织品纤维;碳氧振动纸张纤维最明显光谱差异位置出现在与纤维素OH伸缩振动相关波数3 300 cm-1和与C—O—C相关波数1 332,1 203,1 050 cm-1。文章探索研究红外光谱技术结合主成分分析法在快速鉴别纤维材料中的应用。通过对全光谱数据多元散射校正(MSC)预处理后进行主成分分析,可以把红外光谱十分相似的纺织纤维棉和亚麻、桑蚕丝和柞蚕丝明显分类;对光谱相似的纸纤维,可采用选择不同光谱波数段进行主成分分析,比较发现能够把五种纸纤维明显区分的光谱区间为3 800～2 800 cm-1。本研究为分子光谱无损分析技术应用于文物材料鉴别、科学评估纤维材料保存状况提供基础研究。