近红外光谱测定人参与西洋参的主要皂甙总量

采用近红外光谱测定人参与西洋参的主要皂甙总量.采集人参与西洋参的漫反射光谱,分别对光谱进行正交信号校正(OSC)与常规预处理,建立了对应的偏最小二乘(PLS)回归模型.与常规最优预处理方法相比,OSC能很好地消除人参与西洋参的品种差异,显著提高了光谱与皂甙含量的相关系数,同时降低了PLS建模因子数,提高了模型的稳健性与...     

基于OSC–WT–PLS近红外光谱法测定烟草中芸香苷

采用正交信号校正(OSC)结合小波变换(WT)对烟草光谱进行光谱预处理,将预处理后的烟草光谱结合偏最小二乘法(PLS)建立了烟草光谱对芸香苷的预测模型。利用OSC滤除光谱中与芸香苷含量无关的光谱信息,确定OSC提取的最佳主成分数为7,再选择WT中的最佳小波基函数bior1.1对OSC预处理后的光谱进行压缩及进一步滤噪,然后进行PLS建模,OSC–WT–PLS所建模型决定系数r~2=0.874,校正标准偏差RMSEC=0.85,预测均方根误差RMSEP=0.743,交互验证系数Q_(ext)~2=0.887。结果表明,用OSC–WT–PLS可滤除光谱信息中与待测样品含量无关的信息、减少光谱数据量,降低建立模型的复杂度、提高建模速度及模型的预测能力、准确度。     

独立分量分析预处理法提高苹果糖度模型预测精度研究

为了提高苹果近红外光谱糖度预测模型精度,利用独立分量分析方法(ICA)对苹果近红外光谱进行了预处理,并且建立了糖度的偏最小二乘(PLS)预测模型。结果表明,独立分量分析不但能分离出噪声信号,而且所分离出来的光谱信号也比原始光谱信号光滑。在预处理后的最佳PLS糖度模型校正时的相关系数rc和标准偏差SEC分别为0.9549和0.3361,用于预测时的相关系数rp和标准偏差SEP分别为0.9071和0.4355。与普通的平均处理法的PLS模型相比,其精度有所提高,且模型更加简洁。     

基于可见/近红外透射光谱的番茄红素含量无损检测方法研究

针对番茄内外部结构特征,搭建了可见/近红外透射检测系统,利用完整番茄透射光谱信息,对番茄红素含量进行无损伤快速检测研究。采集的原始光谱曲线经去趋势(DT)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、归一化(NOR)、一阶导数(FD)预处理后分别用偏最小二乘(PLS)进行建模分析。其中SNV预处理后的模型效果最好,校正集和验证集相关系数分别为0.9771和0.9504,校正集和验证集均方根误差为0.9711和1.0496 mg/kg。为进一步提高模型的精度和稳定性,采用无信息变量消除法(UVE)、连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)3种方法单独或联合处理(UVE-SPA,UVE-CARS),对全光谱进行变量优选。经UVE-CARS处理后番茄红素预测模型效果最好,其校正集和验证集相关系数分别提高至0.9830和0.9741,均方根误差分别降低至0.6919和0.7680 mg/kg。最后,选用25个番茄样品对所建立模型进行了外部验证,UVE-CARS-PLS模型的预测集相关系数为0.9812,预测集均方根误差为0.7071 mg/kg,平均相对误差为4.3%。而作为比较的PLS模型的预测集相关系数为0.951,均方根误差为1.0610 mg/kg,平均相对误差6.0%,相比于全光谱PLS模型,UVE-CARS可以很大程度地简化模型,提高模型精度,降低检测的误差限。结果表明,基于自行搭建的番茄可见/近红外透射检测系统结合光谱处理方法,可以实现对生鲜番茄中番茄红素含量的快速、无损检测,为番茄红素定量检测提供了新方法。     

应用近红外漫反射光谱法的猕猴桃品质无损检测北大核心CSCD

应用近红外漫反射光谱技术和化学计量学,研究成熟期猕猴桃内部品质与其近红外漫反射光谱之间的关系。在室温(24±2)℃下,采集猕猴桃赤道区域不同测试部位在4 000~10 000 cm^(-1)范围内的光谱数据,用基于平滑处理、归一化及基线校正的组合式处理方法对原始光谱进行预处理;另应用偏最小二乘(PLS)法、主成分回归法和多元线性回归法等方法分别建立猕猴桃硬度、可溶性固形物含量(SSC)的校正模型。结果表明:采用组合预处理方法和PLS法建立的校正模型精度最高;硬度校正集相关系数R_c、均方根误差RMSEC和预测集相关系数R_p、均方根误差RMSEP达到了0.976 5,0.548 3,0.943 2,0.612 7;SSC校正集相关系数R_c、均方根误差RMSEC和预测集相关系数R_p、均方根误差RMSEP达到了0.916 6,0.539 6,0.901 2,0.619 0;试验结果验证了本法的可行性。     

应用近红外漫反射光谱法的猕猴桃品质无损检测

应用近红外漫反射光谱技术和化学计量学,研究成熟期猕猴桃内部品质与其近红外漫反射光谱之间的关系。在室温(24±2)℃下,采集猕猴桃赤道区域不同测试部位在4 000~10 000 cm~(-1)范围内的光谱数据,用基于平滑处理、归一化及基线校正的组合式处理方法对原始光谱进行预处理;另应用偏最小二乘(PLS)法、主成分回归法和多元线性回归法等方法分别建立猕猴桃硬度、可溶性固形物含量(SSC)的校正模型。结果表明:采用组合预处理方法和PLS法建立的校正模型精度最高;硬度校正集相关系数R_c、均方根误差RMSEC和预测集相关系数R_p、均方根误差RMSEP达到了0.976 5,0.548 3,0.943 2,0.612 7;SSC校正集相关系数R_c、均方根误差RMSEC和预测集相关系数R_p、均方根误差RMSEP达到了0.916 6,0.539 6,0.901 2,0.619 0;试验结果验证了本法的可行性。     

废旧涤/棉混纺织物近红外定量分析模型的建立及预测

将中红外光谱筛选出的598个纯涤、纯棉及涤/棉混纺样本采用GB/T 2910.11-2009法测定其涤、棉准确含量,其中校正集样本252个,验证集样本346个。使用便携式近红外光谱仪获取样本的原始近红外光谱(NIRS)。校正集样本依据回归系数的分布趋势和范围选取最佳建模谱区,并采用差分一阶导、S-G平滑和均值中心化相结合的方法对原始光谱进行预处理,利用偏最小二乘法(PLS)建立涤/棉混纺织物中涤含量的近红外(NIR)定量分析模型。同时分析了样本颜色对NIRS的影响,探讨了斜线光谱样本、奇异样本和不同组织结构织物对模型预测效果的影响。结果表明:利用PLS法建立的涤/棉混纺织物定量分析模型最优组合包含1个光谱区间和9个主成分因子,校正集相关系数(RC)为0.998,标准偏差(SEC)为0.908。为验证所建模型的有效性和实用性,对346个未参与建模的涤棉样本进行了预测,并将预测结果与国标法测定值进行方差分析,两种方法结果无显著差异,预测正确率达97%以上。模型的建立为废旧涤/棉混纺织物快速、无损分拣提供了基础数据库。     

正交信号校正用于傅里叶变换红外光谱的模型传递

利用正交信号校正（OSC）实现了4组分气体混合物的PLS模型,在两台傅里叶变换红外光谱（FTIR）仪上的传递,并与直接标准化（DS）、分段直接标准化（PDS）、多元分散校正（MSC）和有限脉冲响应（FIR）的传递效果进行了比较,确立了以源机的校正模型直接对目标机数据进行预测的传递方式。经过OSC校正,预测均方根误差（RMSEP）为10^-3左右。OSC可以有效地减小测量仪器间的差异,同时使PLS模型的潜变量个数降为4,使模型简单化。与DS和PDS相比,OSC不需要同一样品在两台仪器上测量,在支集大小为3时,得到一致的预测准确度,表现出稳健性。MSC和FIR处理的RMSEP为10^-1左右,效果远差于OSC。     

近红外光谱结合膜富集技术测定饮料中微量邻苯二甲酸二异辛酯的含量

提出了一种基于在线膜富集的近红外漫反射光谱技术,对饮料中的微量塑化剂邻苯二甲酸二异辛酯(DEHP)进行快速检测。采用聚醚砜膜对饮料中的DEHP进行富集,将富集DEHP的膜直接进行近红外漫反射检测。参考DEHP的透射近红外光谱,对波数进行选择,以4 420～4 060、4 700～4 540、6 040～5 600cm-1作为建模的波数区间。通过比较原始光谱、多元散射校正、一阶求导、二阶求导及其组合,考察了光谱预处理方法对模型的影响,用去一交互验证法建立了偏最小二乘(PLS)模型,并用所建立的校正模型对校正集样品进行了预测。结果表明,在选定的波数区间,当用一阶求导对校正集光谱进行预处理时,所建立的模型对校正集的预测效果最佳,在隐变量数为7时,对校正集所有样品的校正均方根误差(RMSEC)为0.188 7mg/L。用此模型对预测集样品进行预测时,DEHP的质量浓度在0.5～5.0 mg/L范围内,预测均方根误差(RMSEP)为0.232 4 mg/L,平均相对预测误差为6.29%。     

激光诱导击穿光谱结合CARS变量选择方法定量检测倍硫磷含量

利用双脉冲激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对溶液中的倍硫磷含量进行定量检测。采用二通道高精度光谱仪采集不同浓度倍硫磷样品在206.28~481.77 nm波段的LIBS光谱,并对光谱进行多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)及3点平滑预处理,根据偏最小二乘(PLS)建模确定最优的预处理方法。在此基础上,利用竞争性自适应重加权算法(CARS)筛选与倍硫磷相关的重要变量,然后应用PLS回归建立溶液中倍硫磷含量的定量分析模型,并与单变量定量分析模型及未变量选择的PLS定量分析模型进行比较。结果表明,相比单变量定量分析模型及原始光谱PLS定量分析模型,CARS-PLS定量分析模型的性能更优,其模型的校正集和预测集的决定系数及平均相对误差分别为0.969 4、15.537%和0.995 9、5.016%。此外,与原始光谱PLS模型相比,CARS-PLS模型仅使用其中1.9%的波长变量,但预测集平均误差却由9.829%下降为5.016%。由此可见,LIBS技术检测溶液中的倍硫磷含量具有一定的可行性,且CARS方法能简化定量分析模型,提高模型的预测精度。     

光谱预处理方法对混胺近红外定量模型影响的研究

本文探讨了一阶导数、Savitzky-Golay平滑、小波变换(WT)和正交信号校正(OSC)预处理方法对混胺组分近红外光谱的预处理效果。采用预测集标准偏差(SEP)对各种预处理方法的最佳参数进行选择。比较了各种预处理方法的去噪能力,对预处理方法组合后的效果进行了评价。研究表明,WT和OSC能有效去除噪声,提高分析模型的精度,WT和OSC结合后的预处理效果更好。     

基于主成分分析和小波神经网络的近红外多组分建模研究

将小麦叶片原始光谱经过预处理后,采用主成分分析(PCA)对数据进行降维,取前3个主成分输入小波神经网络,建立了基于主成分分析和小波神经网络的近红外多组分预测模型(WNN);进一步研究了小波基函数个数的选取(WNN隐层节点数)对小波神经网络模型性能的影响,并将WNN模型与偏最小二乘法(PLS)和传统的反向传播神经网络(BPNN)模型进行了比较.结果表明,所建立的WNN模型能用于同时预测小麦叶片全氮和可溶性总糖两种组分含量,其预测均方根误差(RMSEP)分别为0.101%和0.089%,预测相关系数(R)分别为0.980和0.967.另外,在收敛速度和预测精度上,WNN模型明显优于BPNN和PLS模型,从而为将小波神经网络用于近红外光谱的多组分定量分析奠定了基础.     

黄连中小檗碱的近红外检测技术和预处理方法

以黄连中的黄连素为研究对象,采用了65个样品进行研究,建立了黄连中小檗碱的近红外快速检测方法。针对在近红外光谱分析研究中,样品的光谱中常常包含由光散射导致的干扰信息,采用了一种新颖的预处理方法光程估计与校正(OPLEC)对光谱进行处理,并与原始光谱建立的模型进行比较,研究了消除黄连颗粒近红外漫反射光谱散射的最佳预处理方法。实验表明,光谱预处理后建立的模型在稳健性上均有提升,其中光程估计与校正预处理法对消除光散射有着显著的效果。模型的交叉验证均方根误差(RMSECV)从0.1485降低到0.0369,相关系数R从0.9513提高到0.9854,预防均方根误差(RMSEP)从0.1145降低到0.0578。     

短波近红外光谱技术对葡萄酒中总糖含量快速测定的研究

采用短波近红外光谱技术结合偏最小二乘法(PLS),建立了葡萄酒中总糖含量的定量分析数学模型,讨论了光谱预处理方法和主成分数对PLS模型预报精度的影响.应用所建模型对预测集样本中总糖含量进行预报,结果令人满意.该方法方便快捷,并且具有较高的预报精度,可以用于葡萄酒中总糖含量的快速测定.     

近红外光谱法快速鉴定油菜杂交种的纯度

建立近红外光谱技术测定油菜杂交种纯度的方法。考察了样品杯类型、光谱预处理方法和波长范围对近红外模型预测性能的影响。结果发现,由不同样品杯采集近红外光谱所建立的校正模型,其预测性能存在较大的差异,旋转杯明显优于安瓿瓶;采用消除常数偏移量对光谱进行预处理能有效地提取光谱信息,选择5 000~8 000 cm–1波数范围作为建模谱区,其包含的有效信息率最高。在最佳条件下建立油菜杂交种纯度的校正模型,其决定系数(R2)为0.980 0,交互验证均方根误差(RMSECV)为0.008 59。利用该模型对预测集进行测定,预期均方根误差(RMSEP)为0.007 59,表明该模型具有很好的预测性能,近红外光谱法用于杂交种纯度的鉴定是可行的。     

近红外光谱法快速测定柴胡提取过程中的药效成分

利用近红外光谱(NIRS)技术对柴胡提取过程中的药效成分进行快速定量分析。共收集126个柴胡提取液样品,采用紫外-可见分光光度法测定总黄酮和多糖的含量,高效液相色谱法(HPLC)测定柴胡皂苷A及柴胡皂苷D的含量,以透射模式采集提取液的近红外光谱,运用偏最小二乘法(PLS)分别建立了近红外光谱与4种药效指标参考值之间的定量校正模型,并采用不同的预处理方法、光谱波段和主因子数对模型进行优化。结果表明,总黄酮、多糖、柴胡皂苷A和柴胡皂苷D 4种定量模型的近红外预测值与参考值之间的拟合性良好,模型预测精度较高,其中预测集相关系数(RP)均大于0.9;预测集误差均方根(RMSEP)分别为3.46 μg/mL、0.743 mg/mL、1.53 μg/mL、0.406 μg/mL;预测集相对偏差(RSEP)分别为1.65%、8.28%、5.74%、7.52%。该研究证实了NIRS结合PLS可成功应用于监测柴胡提取液中药效成分的含量变化,且方法具有快速、准确、无损和环保的特点。     

基于交互式自模型混合物分析的近红外光谱波长变量优选方法

为了提高近红外光谱定量分析的预测精度和建模效率,提出了一种基于交互式自模型的混合物分析的波长优选方法,根据光谱各波长变量的纯度值和标准差值,选择含有用信息的波长变量,并引入相关权函数解决变量间共线性问题.通过依次迭代选择的变量建立定量校正模型,由交互验证均方根预测误差(RMSECV)确定最佳波长变量个数.应用该波长变量优选方法对具有不同葡萄糖含量的两组(四成分葡萄糖水溶液实验和人体血浆实验)近红外光谱数据进行分析,两组数据中分别只选择了全部变量的0.3%建立定量校正模型,其验证集葡萄糖浓度的均方根预测误差(RMSEP)分别减少为669和15 mg/L.与全谱范围及优选波段建立的定量校正模型比较,本方法能够通过波长变量优选最小化冗余信息、提高预测精度及建模效率.     

胆酸含量的近红外分析数学模型

本文应用近红外技术研究了快速测定胆酸含量的方法.通过测定胆酸在10000~4000cm-1范围内的近红外透射光谱,基于偏最小二乘(PLS)算法,建立了胆酸含量的数学模型.以校正均方差(RMSEC)和相关系数(R)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,并基于此模型预测了9个样品.结果显示,建模效果良好,...     

基于小波变换-遗传算法-偏最小二乘的草莓糖度检测研究

采用近红外漫反射光谱分析技术,对草莓糖度进行了无损检测研究。利用便携式近红外光谱仪采集草莓样品在600～1 100 nm波段内的漫反射光谱数据。首先利用小波变换(WT)多分辨率方法对光谱数据进行去噪预处理,然后利用遗传算法(GA)优选特征波长,最后运用偏最小二乘法(PLS)建立草莓糖度的WT-GA-PLS校正模型。该模型校正集的相关系数R_C为0.9395,校正集的均方根误差RMSEC为0.1615,预测集的相关系数R_P为0.9652,预测集的均方根误差EMSEP为0.5042。与全光谱模型(FS-PLS)和小波变换模型(WT-PLS)相比,该模型预测能力更强,稳健性更优。     

近红外光谱结合遗传算法快速检测红曲菌固态发酵生物量

该文研究了近红外光谱技术在红曲菌固态发酵生物量快速检测方面的应用。共采集了4个批次80个样本的光谱,采用氨基葡萄糖法测定生物量。为降低模型的复杂度和提高模型的预测性能,研究了遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的光谱谱区选择方法,并建立所优选光谱变量的预测红曲菌固态发酵生物量的PLS模型。为说明遗传算法优选光谱变量的可行性,另外分别建立了全谱和相关系数法两种波长选择方法下的PLS定量模型,比较分析了3种方法所获模型的预测能力,并对GA方法优选的光谱波段信息与菌体成分中含氢基团的对应吸收进行分析。结果表明,遗传算法能在降低模型复杂度的同时提高模型的预测性能,其建模结果为Rc=0.998 3,RMSECV=3.580 2,Rp=0.993 1,RMSEP=3.643 7,参与建模的数据点由全谱的1 457个减少到585个,且模型预测精度相比FS-PLS模型提高了11.55%。研究表明近红外光谱技术结合遗传算法所建的PLS预测模型能够实现红曲菌固态发酵生物量的快速检测,从而为进一步实现在线发酵过程优化控制提供依据。