近红外光谱定性分析中的特征波长筛选研究

提出了一种以样品光谱类间相关系数之和最小为准则进行光谱波长逐步筛选的方法(stepwise selection basing on minimum sum of correlation coefficients, SMCC),以类间距离与类内距离和的比值最大化(符合分析者主观预期目标)作为定性分析中特征波长筛选效果的评价依据,并使用红塔集团提供的2012年17种不同类型工业分级烟叶作为试验样品,以验证筛选方法的有效性。研究表明,采用CO1分级烟叶光谱作为参照类别,筛选出10个特征波长点：采用特征波长计算得到的类内欧氏距离的平均值为采用全部波长计算得到的平均值的1.69倍,采用特征波长计算得到的类间欧氏距离的平均值为采用全部波长计算得到的平均值的3.70倍,采用特征波长计算得到的类间欧氏距离与类内欧氏距离和的比值的平均值为采用全部波长计算得到的平均值的2.21倍。特征波长的类间与类内欧氏距离和的比值增大,说明筛选出来的特征波长能更加有效的表达不同类间的远近关系以及同一类内的离散度,SMCC算法是一种有效的、可应用于近红外光谱定性分析中的特征波长筛选方法。     

基于可见/近红外光谱与化学计量学的杏品种无损鉴别方法

新疆南疆是全国杏种植面积最大的地区,杏品种繁多。在杏果品市场中,不同品种杏的品质和价格差异较大,以次充好、品质参差不齐等现象严重制约了新疆杏果业的发展。为探究利用可见/近红外光谱快速检测杏品种的可行性,基于样品的可见/近红外光谱与化学计量学方法,对新疆南疆地区的6个品种杏进行定性判别分析,建立一种杏品种的无损鉴别方法。采用光谱仪采集6个品种杏(“黄杏”、“橄榄杏”、“小白杏”、“小米杏”、“库买提杏”、“小吊干杏”)在350～1 000 nm(VIS/NIR)和1 000～2 500 nm(NIR)两个范围内的光谱数据,去除原始光谱首端的噪声后,对保留的光谱使用Savitzky-Golay(SG)卷积平滑和多元散射校正(MSC)处理以消除光谱存在的干扰信息,采用主成分分析(PCA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)、随机蛙跳(RF)、连续投影算法(SPA)对原始光谱降维,结合线性判别法(LDA)、朴素贝叶斯(NB)、 K最近邻(KNN)和支持向量机(SVM)对全光谱和降维后光谱建模对比。结果表明：基于全光谱数据建立的模型有较为准确的分类结果,在VIS/NIR范围,SVM模型分类正确率...     

现代近红外光谱技术及应用进展

简要介绍了现代近红外光谱的发展、技术特点和测量原理 ,对近年来近红外光谱仪器、化学计量学方法及软件和应用的进展情况及我们在这几个方面开展的工作进行了简要介绍     

近红外光谱分析技术进展及其在烟草行业中的应用

对国内外近红外光谱的发展现状、分析技术特点、分析仪器、近红外光谱中常用的化学计量学方法以及近年来近红外光谱在烟草行业中的应用等几个方面进行了较详细地综述,认为近红外光谱分析技术在烟草行业中正扮演着越来越重要的角色,具有十分广阔的应用前景.     

化学计量学结合拉曼光谱在生物材料检测中的应用

综述化学计量学结合拉曼光谱在生物材料检测中的应用。报道利用基线校正方法(导数、曲线拟合、小波变换)、归一化方法(矢量归一化、峰高归一化)、复合预处理等方法,可以提高信噪比,恢复失真的信号,实现谱图峰位的正确识别;基于主成分分析、偏最小二乘、聚类分析、目标因子分析、人工神经网络、支持向量机等算法构建化学计量模型,利用模型对拉曼光谱定性或定量分析,分别得到可信的结果;提出未来化学计量建模的方向。     

纺织品近红外光谱定性分析的一种新方法

近红外光谱分析技术可用于对样本的快速无损检测,在人们的生产和生活中发挥着越来越重要的作用。支持向量机是建立定性分析模型的常用方法,可通过寻找最优分类超平面将两类样本分开。在小样本情况下,支持向量机方法有其独特的优势。主成分分析是常用的数据降维方法,可将数据降维之后作为支持向量机方法的输入变量,简化模型并提高模型识别的准确性。因此,基于主成分分析的支持向量机(简称PCA-SVM)适合用于建立近红外光谱定性分析模型。多模型方法是人们使用较少的建模方法,用该方法建立的模型一般具有较好的稳定性。将多模型方法与PCA-SVM方法成功结合形成了新方法。以棉锦混合、棉涤混合纺织品为例,用新方法建立了这两类纺织品样本的近红外光谱定性分析模型。建模时将光谱数据按照波长分为4组,用每组光谱数据建立一个子模型,将子模型的输出值进行加权平均便得到最终的预测结果。这样可以更充分地使用光谱数据中所包含的信息。为了便于对比不同的方法,仍使用上述校正集和验证集,又用PCA-SVM方法建立了这两类纺织品样本的近红外光谱定性分析模型。对预测结果做交叉验证,用新方法所建模型判别的正确率的平均值为85.49%,正确率的标准差为0.066 7, 用PCA-SVM方法所建模型判别的正确率的平均值为83.34%,正确率的标准差为0.109 6。研究结果表明用新方法所建模型的分类效果好于用PCA-SVM方法所建模型的分类效果;用新方法建立的模型的稳定性明显高于用PCA-SVM方法建立的模型的稳定性。用PCA-SVM方法所建模型的预测效果受校正集构成情况的影响较大,而用新方法所建模型的预测效果则相对稳定。对废旧纺织品进行分类回收可大量节约纺织原材料,但采用人工分拣方式效率低且成本高。采用近红外光谱分析方法对纺织品进行分类,为废旧纺织品的大规模精细分拣和分级奠定了一定的基础。该新方法有望用于某些其他类型样本的分类。     

近红外光谱技术在中草药分析中的应用

中草药分析与鉴定对中草药质量控制意义重大,传统分析方法由于过程复杂、需要丰富的经验等不利因素,无法满足快速分析和在线分析的要求。近红外光谱技术具有预处理简单、分析速度快、适用于固体漫反射技术和光纤技术等特点,已经在中草药有效组分的快速测定、在线质量控制、药材真伪鉴别、产地及质量鉴定等方面得到广泛应用。文章介绍了近红外光谱技术的基本原理和分析方法,综述了近红外光谱技术在中草药定量及定性分析方面的具体应用。     

近红外透射光谱应用于黄酒酒龄的定性分析

应用近红外光谱透射技术,结合化学计量学方法,开展了黄酒酒龄定性鉴别的研究,并对不同光谱预处理方法(未处理、平滑、二阶微分)对酒龄鉴别结果的影响进行了对比分析。试验采用傅里叶变换近红外光谱仪,以86瓶绍兴黄酒为标准样品,并结合不同光谱预处理方法及判别分析法,建立了黄酒酒龄定性鉴别模型。光谱平滑处理对酒龄鉴别结果影响不显著,而微分光谱分析结果最差,近红外原始光谱结合判别分析法的分析结果最优,其校正集正确分类的百分比达98.1%,预测集达90.6%。研究表明,近红外光谱透射技术结合原始光谱及判别分析法可作为一种可靠、准确、快速的检测方法用于黄酒酒龄定性鉴别分析。     

近红外光谱分析技术

介绍了近红外光谱分析技术的工作原理,阐述了其数学模型的建立及分析过程,总结了现有常用的化学计量学方法及各自的优点,最后简单的概括了近红外光谱分析技术的应用,尤其是在制药方面的应用.     

多任务最小二乘支持向量回归机及其在近红外光谱分析技术中的应用研究

在近红外光谱定量分析中,许多模型分开考虑各种样品成分含量,失去了样品成分间潜在的联系.针对该问题,文章将建模分析每种样品成分含量的问题看作一个任务,将同时建模分析所有样品成分含量的问题转换为多任务学习问题.在LS-SVR的基础上,提出了多任务LS-SVR(MTLS-SVR),并给出一种有效的大规模问题求解算法.最后,以高粱样品数据集为实验材料,建立了三种样品成分(蛋白质,赖氨酸及淀粉)的同时定量分析模型.三种样品成分的预测值与实际值的平均相对误差分别为1.52%,3.04%和1.01%,相关系数分别为0.993 1,0.894 0和0.940 6,经分析比较,发现MTLS-SVR模型优于PLS,LS-SVR以及多因变量LS-SVR(MLS-SVR),从而验证了MTLS-SVR模型的可行性和有效性.     

近红外漫反射光谱法对益母草颗粒的定量和定性分析

利用近红外光谱结合偏最小二乘法建立了快速测定益母草颗粒的盐酸水苏碱的定量分析模型,模型的决定系数为0.9622,内部交叉验证均方差为0.0576;然后用10个预测集样本对模型的性能进行验证,决定系数为0.9495,预测集标准偏差为0.0547,相对分析误差为4.45,表明该方法能应用于生产实践。最后选取样品的近红外光谱的6502.8—3999.6cm-1波段建立9个厂家的益母草颗粒聚类分析模型,结果不同厂家的样品能很好地进行分类,然后使用预测集样品对该模型进行检验,结果表明该方法准确快速。     

茶叶定性和定量近红外光谱分析方法研究

分别采集了茉莉花茶、苦丁茶、龙井和铁观音4个种类茶叶共120个样本,利用NIRSystems6500型近红外光谱分析仪对样本进行光谱测量,应用近红外光谱分析技术对茶叶进行定性和定量分析。采用主成分分析法,结合聚类分析法,对4种类别的茶叶进行定性鉴别,通过对不同光谱数据预处理方式和不确定因子系数进行比较,确立了最优定性判别定标模型。同时,采用修正的偏最小二乘法,比较不同光谱预处理方法对定标模型的影响,建立了茶叶中水分、茶多酚和咖啡碱含量的定量分析模型,并对未知样本进行预测。定性分析模型的种类识别准确率达到100％,定量分析模型的决定系数均大于0.91,相对分析误差RPD均大于3。结果表明,利用NIRS分析技术可以快速定性和定量分析鉴别茶叶的类别和成分含量。     

互相关分析在近红外光谱预处理中的应用

采用互相关分析的光谱预处理方法与一元线性回归结合 ,利用近红外光谱法定量检测了苯和甲苯混合物溶液中苯的体积百分比含量 ;从理论和实验两个方面证明了在一定的条件下经过互相关变换后的光谱信号与目标物质浓度含量呈正比例关系 ,利用这个正比例关系建立一元线性回归方程可以定量检测混合物中目标物质的含量。并且深入探讨了互相关分析作为一种近红外光谱预测量方法的优缺点     

乙醇、乙酸和水三元混合体系的近红外光谱分析

乙醇、乙酸和水具有极其相似的近红外吸收光谱。本文利用化学计量学方法研究了题示物质的近红外吸收光谱，结果表明，采用近红外光谱分析技术能够有效识别三元混合物。应用两元回归模型可预测三元混合物的组成，方法简便、测量准确、可靠，相对误差小于5％。     

近红外光谱分析中应考虑的几个问题

近年来红外光谱分析技术得到了迅速的发展,原因在于它能够有效地提供关于样品的定性和定量信息。但是,在进行近红外光谱分析时,应考虑样品的特征、分析实验的设计及数据处理等多方面的问题,以取得更 可靠的分析结果。     

近红外光谱技术在水果产业中的最新应用

综述了近红外光谱技术在水果产业中的最新应用,系统阐述了NIR在果树栽培调控、果实品质检测、果实贮藏三方面的最新研究进展,并对其发展前景提出了展望。