山茶油中油酸和亚油酸近红外光谱分析模型

将近红外光谱分析技术结合化学计量学方法用于山茶油混合油品中油酸和亚油酸含量的快速检测。配制了76种山茶油混合油样本用于近红外光谱的采集,将不同的光谱预处理方法用于光谱有效信息的提取;将蒙特卡罗无信息变量消除(MCUVE)和变量组合集群分析(VCPA)方法用于建模变量的选择;将偏最小二乘回归(PLSR)用于脂肪酸含量定量分析模型的构建。结果表明:经NWD1~(st)-MSC预处理后,两种脂肪酸的近红外光谱的较正均得到最好的结果;采用基于VCPA的变量优选方法极大地改善了模型精度,实现了建模变量数量的有效压缩。对于油酸模型,建模变量数量由1501减少为7,交叉验证均方根误差和校正相关系数分别为1.107和0.984,预测均方根误差和测试集的预测相关系数分别为1.178和0.981;对于亚油酸模型,建模变量数量由1501减少为8,交叉验证均方根误差和校正相关系数分别为0.089和0.987,预测均方根误差和测试集的预测相关系数分别为0.105和0.982。近红外光谱分析技术结合NWD1~(st)-MSC-VCPA-PLSR的方法为山茶油混合油品中脂肪酸含量的测定提供了一种快速简单的分析方法。     

近红外光谱的油页岩总有机碳快速检测

为了快速检测油页岩总有机碳（TOC）含量,以松辽盆地某区块所取岩芯为研究对象,测量230个岩石样本的TOC含量和近红外光谱数据。利用蒙特卡洛法剔除异常样本14个,剩余的216个样本进行去趋势加基线校正方法预处理,采用连续投影算法（SPA）、无信息变量消除算法以及竞争自适应算法选取特征波长。使用SPXY方法对样本按照2∶1的比例划分为144个校正集和72个验证集,然后建立线性的偏最小二乘（PLS）模型以及非线性的支持向量机（SVM）模型和随机森林（RF）模型对油页岩TOC含量进行预测。采用测定系数（R2）和均方根误差（RMSE）作为模型的评价指标,探究不同特征波长选择方法对油页岩总有机碳建模的影响,比较不同建模方法对油页岩TOC含量预测的准确度。结果表明,特征波长提取能够起到优化模型的作用。SPA,UVE和CARS分别提取了16,253和65个波长,经过特征波长提取后模型测定系数均有提高,均方根误差均有下降,这说明进行特征波长优选对于简化模型、提高模型运算速度发挥着很重要的作用。此外,非线性的RF和SVM模型性能要优于线性模型PLS。这是因为油页岩中的碳存在于各类烃的中,不同类别含烃基团的吸收峰之间相互影响,使得油页岩总有机碳含量和近红外光谱数据之间存在着复杂的非线性关系,因此,非线性的SVM和RF模型能够表现出更好的效果。相比于其他模型,CARS-SVM模型验证集的测定系数（R2_v）和均方根误差（RMSEV）表现出的结果较好,分别达到了0.906 6和0.222 0,该模型能够用于油页岩总有机碳含量的快速检测。研究结果说明,近红外光谱分析应用于油页岩TOC含量快速检测是可行的;建立的CARS-SVM模型能够表现出较好的预测效果,为我国油页岩TOC含量快速检测提供了一种新的方法和思路。     

基于系统建模思想的脑心通胶囊中丹酚酸B近红外定量建模

近红外定量建模过程常以模型评价指标对样本集选择、光谱预处理方法、潜变量因子数、变量选择等参数进行逐步优选,然后采用优选参数建立模型,此建模过程并未充分考虑参数间的协同作用对模型的影响,导致模型的质量存在风险。系统建模思想将定量建模过程看作一个整体,将样本集选择、光谱预处理、变量筛选、校正等作为要素,基于要素间的关联性进行参数轨迹全局优化,优选出一组最佳建模参数来建立模型,从而保障模型质量。该研究基于系统建模思想开展了脑心通胶囊中丹酚酸B的近红外定量建模。采用高效液相色谱法对56份丹参样品中的丹酚酸B进行含量测定,同时采集其近红外光谱,采用D-最优设计样本集划分方法、光谱预处理方法、潜变量因子数及变量筛选方法作为自变量,以模型评价指标为因变量优选最佳建模参数轨迹并建立定量分析模型。结果表明,采用Kennard-Stone(K-S)算法从56份样本中选择3∶1的校正集样本、建模光谱波段为4 000～10 000 cm~(-1)、预处理方法为二阶求导和标准正则变量变换校正,潜变量因子数为7时所建立的定量分析模型效果最优。模型的校正标准偏差(RMSEC)、预测标准偏差(RMSEP)均为0.001 8,表明模型稳健且预测准确度高。校正决定系数(R~2_(cal))为0.994 0,预测决定系数(R~2_(pre))为0.995 2,相对分析误差(RPD)为9.19,表明模型可用于高质量的定量分析和预测。本研究基于系统建模思想,采用D-最优设计实现了建模参数轨迹全局优化,建立了丹酚酸B的定量分析模型并且显著提升了模型的稳健性和预测性,为高效、快速测定脑心通胶囊中丹酚酸B含量提供了方法,对脑心通胶囊中间体及成品的质量控制具有重要意义。     

应用最小角回归索套算法优选苹果糖度预测模型的建模样本和波长

糖度是评价苹果内部品质的重要指标之一。建立苹果糖度预测模型时,建模样本和波长的质量影响模型的准确性和后期的更新维护。以90个苹果样本为研究对象,采集350～1 150nm波段共1 044个波长的苹果近红外漫透射光谱,研究基于最小角回归索套算法(LASSOLars)优选建模样本和波长的有效性和可行性。结合使用Norris平滑、一阶微分和归一化变量排序对光谱预处理。根据浓度排序划分样本集的75%为原始训练集(68个)和25%为预测集(22个),使用LASSOLars建立优选训练集,对比LASSOLars和蒙特卡罗无信息变量消除、竞争性自适应重加权法,从样本、波长的数目和分布以及模型的结果进行对比分析。结果表明,优选训练集压缩了原始训练集16%的样本,在不改变原始训练集平均水平的前提下,更接近预测集分布,没有削弱模型质量。优选和原始的训练集交叉验证均方根误差RMSECV分别为0.460和0.491,交叉验证决定系数R²_CV分别为0.913和0.916,预测集均方根误差RMSEP分别为0.462和0.471,预测集决定系数R_P<...     

近红外特征光谱的羊肉TVB-N浓度预测模型

为提高生鲜羊肉储存期内（4,8和20 ℃环境）挥发性盐基氮（TVB-N）的近红外光谱（NIR）检测的稳定性和准确性,选取特征光谱和预测模型是关键步骤。以121个羊肉样品为实验对象,采集生鲜羊肉680~2 600 nm波段的近红外光谱。以多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）等散射校正方法,Savitzky-Golay卷积平滑（SGS）、移动平均平滑（MAS）等平滑处理方法,以及归一化（Normalization）、中心化（Centering）、标准化（Autoscaling）等尺度缩放方法分别预处理光谱数据后建立偏最小二乘法（PLS）预测模型。比较发现SGS处理的光谱建模效果最好。利用蒙特卡洛采样（MCS）法及马氏距离法（MD）消除了羊肉光谱的5个异常数据。运用光谱-理化值共生距离（SPXY）算法划分总样本的75%（87个）为校正集样本,剩余29个为验证集样本,利用竞争性自适应重加权法（CARS）、无信息变量消除法（UVE）、改进的无信息变量消除法（IUVE）和连续投影算法（SPA）提取特征光谱得到的波长个数分别为14,713,144和15。将全光谱和4种方法提取的特征波长作为输入变量建立预测模型,CARS提取的波长所建立模型的性能优于UVE、IUVE和SPA提取的波长所建立模型的性能,表明CARS方法可以有效简化输入变量并提高预测模型的性能。改进后得到的IUVE法相比于UVE法,筛选出的波长数更少且模型性能有所提升。以提取的特征波长建立PLS,支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测模型,SVM模型得到最优的校正集预测结果,其中CARS-SVM预测模型的校正决定系数（R2_C）和校正均方根误差（RMSEC）分别为0.939 1和1.426 7,最优的验证集预测效果为LS-SVM预测模型得到,其中IUVE-LS-SVM预测模型的验证决定系数（R2_V）和验证均方根误差（RMSEV）分别为0.856 8和1.886 2。基于近红外特征光谱建立简化、优化的生鲜羊肉储存期TVB-N预测模型,为实现快速无损检测生鲜羊肉中的TVB-N浓度提供技术支持。     

波长优选对土壤有机质含量可见光/近红外光谱模型的优化

可见光/近红外光谱模型是土壤属性预测的有效工具。波长优选在光谱建模过程中起着重要作用。文中首先利用从安徽省涡阳县采集的130个砂姜黑土土壤样本获得可见光/近红外光谱,然后利用平滑与多重散射校正联合的光谱预处理方式消除光谱中的无关变量和冗余信息以提高模型预测结果的相关性,再利用SPXY方法挑选建模集样本,分别利用连续投影算法和遗传算法进行波长优选,最后利用留一法进行交互验证建立有机质含量的主成分回归模型。研究结果显示：连续投影算法和遗传算法都可以有效地减少参与建模的波长数并提高模型的准确度,尤其是遗传算法能够更好地提高土壤有机质含量预测精度,其相关系数、预测均方根误差和相对分析误差分别达到0.9316,0.2142和2.3195。通过合适的特征波长选取,不仅计算量可以大大减少,预测精度也会有效提高。     

不同品种苹果糖度近红外光谱在线检测通用模型研究

由于果实内部细胞结构、组成成分和光学传输特性的不同,品种差异会对近红外建模分析果实内部品质时产生较大的影响,以致原有模型无法高精度地预测果实品质参数。探讨开发不同品种近红外通用模型用于在线检测苹果内部品质的可行性。采用水果动态在线分选设备,设置运行参数为:积分时间100 ms,运动速度5 s~(-1),采集包括冰糖心,红富士及水晶富士三个品种苹果的近红外漫透射光谱。分析了三个品种近红外漫透射光谱的响应特征,其光谱曲线走势基本一致,在650, 709和810 nm附近存在突出吸收峰,而在670, 750与830 nm附近存在波谷,其差异主要表现为光谱吸收强度的差异。采用多元散射校正, Savitzky-Golay卷积平滑及归一化处理方法,减少了不同品种引起的光谱信息差异。混合三个品种各校正集样本,采用偏最小二乘回归算法建立了不同品种糖度的通用模型,并利用无信息变量消除法(UVE)对建模变量进行筛选,最终得到的有效变量个数为155。所建立的UVE-PLS模型对验证集的决定系数,均方根误差以及残留预测偏差分别为0.80, 0.61%与2.21。在UVE筛选变量的基础上,采用连续投影算法再对建模变量进行选择,最终选出的变量个数为22。采用多元线性回归(MLR)方法建立了简化后的通用模型,对验证集的决定系数与均方根误差分别为0.78与0.64%。测试集用于评估最佳的不同品种糖度通用模型的实际性能,模型对每个品种测试集的潜变量数,决定系数与均方根误差分别为6～10, 0.77～0.79与0.45～0.75%。结果表明水果动态在线分选设备对不同品种苹果内部品质检测的潜力。通过建立通用模型,扩大了单一品种模型的预测范围,提高了模型在不同品种间的预测稳健性。并且采用合适的变量选择方法能够减少模型变量个数,降低模型复杂程度,并最终提高模型速率。开发不同品种水果内部品质通用模型在波长有限的近红外光谱设备中具有良好的潜在应用。     

应用近红外高光谱成像技术预测甘蔗可溶性固形物含量

为了探究应用近红外高光谱成像技术对甘蔗内部可溶性固形物（SSC）预测的可行性,试验样本选择三种不同品种中的240个甘蔗节作为研究对象。通过高光谱成像系统获取甘蔗节的近红外光谱信息和图像信息,并分别探讨了光谱信息和图像纹理信息对甘蔗可溶性固形物预测的可行性。采用最小二乘回归（PLSR）,最小二乘支持向量机（LS-SVM）及主成分回归（PCR）建模方法构建甘蔗可溶性固形物的预测模型。比较了连续投影算法（SPA）、无信息变量消除算法（UVE）及区间偏最小二乘（iPLS）特征提取方法对预测结果的影响。实验结果表明：基于甘蔗的光谱信息能实现可溶性固形物的预测,其中偏最小二乘回归模型的建模集和预测集的相关系数分别为0.879和0.843,均方根误差分别为0.644和0.742。通过UVE算法提取105个有效波长所建立的PLSR模型的建模集及预测集相关系数分别为0.860和0.813,均方根误差分别为0.693和0.810。     

SPXY样本划分法及蒙特卡罗交叉验证结合近红外光谱用于橘叶中橙皮苷的含量测定

在近红外光谱PLS定量模型的建立过程中训练集样本的选取和潜变量数的确定是十分重要的。因此,该研究以橘叶中橙皮苷的含量检测为例,分别比较了random sampling (RS),Kennard-Stone(KS),duplex, sample set partitioning based on joint x-y distance (SPXY) 四种训练集样本的选取方法对模型的影响,以及留一交互验证法和蒙特卡罗法对潜变量数确定的影响。结果表明,SPXY法选取的训练集建立的模型优于其他三种方法,蒙特卡罗法能够较好地确定模型的潜变量数并有效地减少过拟合风险,所建模型的交互验证均方根,预测均方根及预测集相关系数分别为0.768 1,0.736 9,0.975 2。     

基于遗传算法的安溪铁观音品质快速评价研究

为探究一种快速无损的安溪铁观音品质评价方法,利用遗传算法(GA)对茶样的近红外光谱特征波长进行筛选,结合偏最小二乘(PLS),建立全谱段的PLS定量模型与GA-PLS模型。结果表明,傅里叶变换近红外(FT-NIR)全谱段光谱在经过平滑+二阶导数+归一化处理后,PLS模型预测性能最高,建模结果为：校正集相关系数R_C=0.921,校正集均方根误差RMSEC=0.543,验证集相关系数R_P=0.913,验证集均方根误差RMSEP=0.665。选用近红外光谱6 670～4 000 cm-1谱区,采用遗传算法进行特征波长筛选,参与建模数据点数从1 557缩减到408个。优选波段后,GA-PLS建模结果为：校正集相关系数R_C=0.959,校正集均方根误差RMSEC=0.413,验证集相关系数R_P=0.940,验证集均方根误差RMSEP=0.587。可见,GA-PLS模型的校正集和验证集的预测结果均优于全谱段PLS模型。结果说明,在传统的近红外光谱技术结合化学计量学方法的建模基础上,加入遗传算法进行波长筛选,能有效提高模型预测能力,实现方法学的创新研究,且GA-PLS品质评价模型具有较强的参考和推广价值,为提高我国茶叶品质的检测技术水平提供新的方法借鉴。     

基于D-ELM的矿井气体FTIR光谱定量分析

为了对D-ELM的矿井气体定量分析效果进行比较和分析,建立了3种矿井气体定量分析模型,分别是SVM模型、极限学习机（ELM）模型和动态极限学习机（D-ELM）模型。由于每个模型每次预测结果在一定范围内变化,所以取每个模型运行10次预测结果平均均方根误差（ARMSE）、平均相关系数（AR）、平均模型运行时间（AT）来评价各模型对气体定量分析的性能。PSO-SVM模型的结果为:[0.054 2,0.998,200.38 ];ELM模型的结果为:[1.042 1,0.989 4,0.26];D ELM模型结果为:[0.043 8,1,2.01]。综合预测精度和预测速度表明,D ELM模型要优于另外2种模型。     

基于光谱技术和支持向量机的生鲜猪肉水分含量快速无损检测

为实现生鲜肉水分含量的快速无损检测,在波长350～1 700 nm范围内采集生鲜猪肉98个样本的可见近红外反射光谱。经中值平滑滤波、多元散射校正和一阶微分复合预处理方法对原始光谱进行降噪处理。将样本数据随机分为训练集和测试集,以训练集交叉验证网格搜索法确定最佳惩罚参数,利用径向基核函数的支持向量机算法建立了支持向量机预测模型,并与偏最小二乘回归建模法进行比较。用径向基核函数的支持向量机算法所建模型对生鲜肉水分含量进行预测的结果为：训练集的预测相关系数R_c为0.96、标准差SEC为0.32,测试集的预测相关系数R_v为0.87、标准差SEV为0.67。实验结果证实用支持向量机所建模型适合于生鲜猪肉水分含量的无损快速检测。     

近红外光谱分析中的高斯过程回归方法

将高斯过程算法引入化学计量学领域,用于挖掘近红外光谱与被测物组分之间的复杂关系.为增加模型的稳健性,首先采用了蒙特卡罗交叉验证方法以去除异常样本,而后多元散射校正、平滑、导数等方法被用于模型的预处理.近红外光谱在经过无信息变量去除算法处理后,在保留有用信息的基础上大大缩减了波长点数,以这些特征波长点作为输入建立的分析模型更具有解释能力和稳健性.为验证算法的有效性,使用了一组公开的数据集,它包含了80个玉米样品的近红外光谱以及油、淀粉、蛋白质的含量值.GP回归算法被用于分析这三种组分的含量,所得模型的评价指标分别采用校正、校正集交叉验证均方根误差、预测均方根误差以及各自的相关系数.结果显示,模型的校正相关系数r达到0.99以上,预测时的相关系数r也在0.96以上,验证了该算法的有效性.     

一种基于SCARS策略的近红外特征波长选择方法及其应用

针对近红外光谱数据的内在特点,提出了一种基于稳定性竞争自适应重加权采样(stability competitive adaptive reweighted sampling, SCARS)策略的近红外特征波长优选方法。该方法以PLS模型回归系数的稳定性作为变量选择的依据,其过程包含多次循环迭代,每次循环均首先计算相应变量的稳定性,而后通过强制变量筛选以及自适应重加权采样技术(ARS)进行变量筛选;最后对每次循环后所得变量子集建立PLS模型并计算交互验证均方根误差(RMSECV),将RMSECV值最小的集合作为最优变量子集。利用饲料蛋白固态发酵过程近红外光谱数据集对所提方法进行了验证,并与基于PLS的蒙特卡罗无信息变量消除法(MC-UVE)和竞争自适应重加权采样(CARS)方法所得结果进行了比较。试验结果显示： 建立在SCARS方法优选的21个特征波长变量基础上的PLS模型预测效果更好,其预测均方根误差(RMSEP)和相关系数(R_p)分别为0.054 3和0.990 8;该优选策略能有效地增强固态发酵光谱数据特征波长变量选择的准确性和稳定性,提高了模型的预测精度,具有一定的应用价值。     

应用近红外光谱法建立伤疖膏制备过程中黄芩苷含量模型

建立一种伤疖膏制备过程提取液中黄芩苷动态含量快速测定的近红外光谱分析方法,近红外透射光谱法扫描得到65组伤疖膏制备过程中提取液的近红外光谱图,以提取液中黄芩苷的HPLC测量值作为对照值,采用偏最小二乘回归算法(PLSR)建立NIR光谱与对照值的校正模型。校正模型主成分数为8,交叉验证均方根差(RMSECV)为0.006 8,相关系数(r)为0.999 1。应用校正模型对预测集的30组样品进行黄芩苷含量预测,所得预测均方根差(RMSEP)为0.009 2,r为0.998 7。结果表明,该方法快速、准确,为复方膏剂制备过程中化学成分快速定量和质量控制提供了方法和依据。     

近红外光谱的北方寒地土壤含水率预测模型研究

我国北方寒地温差大,土壤温差对近红外光谱测量土壤墒情有较大影响。针对这一问题,以北方寒地土壤为研究对象,探究大范围温度胁迫下（-20～40 ℃）土壤的近红外光谱与土壤不同含水率之间的关系预测模型方法。选取黑龙江八一农垦大学农学院试验基地中的黑土,经烘干、过筛等操作处理后配置含水率范围在15%～50%内八种不同湿度的土壤样品,建立北方寒地土壤大范围温度胁迫下土壤的近红外光谱信息与含水率之间的定量预测模型。在全波段光谱数据的基础上,结合五种不同光谱信号预处理方法,采用BP神经网络算法、优化支持向量机算法（SVM）、高斯过程算法（GP）三种智能算法建立北方寒地土壤近红外光谱与含水率的预测模型并验证模型的效果。利用69组数据进行训练建模, BP神经网络相关参数设置为学习速率0.05,最大训练次数设置为5 000,隐层单元数确定为20;SVM采用径向基函数,并利用leave-one-out cross validation确定了最佳惩罚参数为0.87,使模型预测的准确性提高;高斯过程算法内部采用马顿核。模型的定量评估采用决定系数(R2)和均方根误差（RMSE）。结果表明,在建立的全部BP神经网络模型中,效果最佳的为S_G-BP神经网络模型,模型的R2为0.960 9,RMSE为2.379 7;在SVM模型中SNV-SVM模型的效果最好,模型的R2为0.991 1,RMSE为1.081 5;在GP模型中S_G-GP模型的效果最好,模型的R2为0.928,RMSE为3.258 1,综上基于SNV预处理的SVM模型训练效果最优。利用剩余的35组光谱数据作为预测集验证模型性能,经模型对比分析发现基于SVM算法的预测模型效果优于其他两种算法,其中基于S_G的SVM模型效果最优,其预测模型的R2和差RMSE分别为0.992 1和0.736 9。综合建模集与预测集的参数最终确定基于S_G的SVM模型为最佳模型。此模型可以作为大范围温度胁迫条件下（寒地）的土壤含水率有效预测方法,为设计优化适宜寒地便携式近红外土壤含水率快速测量仪提供科学依据。     

估测田间烟叶色素含量的光谱模型研究

田间烟叶色素含量的光谱无损快速测量,对烟草营养生长期的营养诊断与长势监测、成熟期的烟叶品质评判具有重要的生产指导意义。该研究的目的是利用烟叶田间光谱估测烟叶的叶绿素和类胡萝卜素含量。研究采集了营养生长期和成熟期烟叶田间反射光谱,测量了样品烟叶的色素含量,利用支持向量机(SVM)和光谱指数法,对营养生长期和成熟期烟叶样品用分期建模和混合建模两种方法建立色素含量估测模型,并对模型的预测性能进行比较。研究结果表明,分期建模和混合建模对于烟叶色素含量的估测效果差异不显著。对于叶绿素含量,SVM和光谱指数法均有较好的估测效果;对于类胡萝卜素含量,SVM方法比光谱指数法具有更高的估测精度。采用SVM方法对烟叶样品的叶绿素含量分期建模得到的估测决定系数和均方根误差分别为0.862 9和0.015 5,对叶绿素含量混合建模得到的估测决定系数和均方根误差分别为0.898 5和0.012 3;采用SVM方法对烟叶样品类胡萝卜素含量分期建模得到的估测决定系数和均方根误差分别为0.873 0和0.002 4,对类胡萝卜素含量混合建模得到的估测决定系数和均方根误差分别为0.852 7和0.002 4。该研究的创新点是通过支持向量机和光谱指数法采用分期建模以及混合建模的方式建立了烟叶样品色素含量的估测模型,为烟草田间生产的质量控制、烟叶的采收品质保证提供科学依据和技术支持。     

赤霞珠酿酒葡萄总酚含量的近红外光谱定量分析

酿酒葡萄中的总酚含量是影响葡萄品质的重要指标,也是影响葡萄酒质量的关键因素。为了快速准确地检测赤霞珠葡萄的总酚含量,利用近红外光谱技术结合GA-ELM预测模型对赤霞珠葡萄总酚含量进行预测研究。试验采用5个收获期（每期采集40串,每串取10个）的赤霞珠葡萄,采集200组葡萄的12 500~4 000 cm-1波段范围内的近红外光谱。基于福林酚比色法原理对赤霞珠葡萄的总酚含量进行测定,使用SPXY算法将样品按照3∶1比例分为校正集和预测集,共计150个校正集和50个预测集。分别采用多元散射（MSC）、标准正态变换（SNV）、数据中心化（MC）、移动窗口平滑（MA）和一阶导数+SG方法对原始光谱进行预处理,优选出最佳的预处理方法为MSC。并进一步采用竞争性自适应重加权算法（CARS）、遗传算法（GA）、联合区间偏最小二乘算法（si-PLS）和连续投影算法（SPA）分别对光谱波段进行提取,经对比分析发现CARS提取的69个特征波长数据能有效提高模型的稳定性和预测结果。在MSC预处理和特征波长提取的基础上,引入极限学习机（ELM）算法,建立赤霞珠葡萄总酚含量的预测模型,在总酚含量预测过程中,采用遗传算法（GA）对ELM模型进行优化,并探究了不同的激活函数和隐含层神经元个数对GA-ELM模型预测能力的影响,确定最优的激活函数为Sigmoidal,最优的神经元个数为50个。最后,将ELM和GA-ELM模型的预测能力进行对比,结果显示GA-ELM模型的预测能力高于ELM模型的预测能力,其中MSC+CARS+GA-ELM模型预测能力最好,校正相关系数（R_c）为0.901 7,预测相关系数（R_p）为0.901 3,校正均方根误差（RMSEC）为2.112 4,预测均方根误差（RMSEP）为1.686 8,剩余预测偏差（RPD）为2.308 0。研究结果表明：利用近红外光谱技术结合变量优选建立的GA-ELM模型可实现对赤霞珠葡萄的总酚含量的预测,为赤霞珠葡萄品质的检测奠定了理论基础。     

近红外光谱法测定不同产地独活中蛇床子素和二氢欧山芹醇当归酸酯含量

应用近红外光谱技术建立对独活中蛇床子素和二氢欧山芹醇当归酸酯的快速检测方法。自不同产地采集97批样品,通过高效液相色谱法测定指标成分含量,并测定样品的近红外光谱图,由于光谱图间差异较小,需要进行光谱预处理,通过比较不同预处理方法的结果,选择最优模型参数,结合偏最小二乘法分别建立独活中蛇床子素和二氢欧山芹醇当归酸酯的定量分析模型。结果显示,预处理方法为一阶导数时,蛇床子素的模型处于最优化性能,模型的相关系数为0.941 3,RMSEP值为0.141;校正集相关系数为0.923 3,RMSEC值为0.163。不经预处理的二氢欧山芹醇当归酸酯模型处于最优化性能,模型的相关系数为0.857 4,RMSEP值为0.103;校正集相关系数为0.831 5,RMSEC值为0.112。研究表明,近红外光谱技术结合偏最小二乘法操作简便,测定方法快速、高效、无损,可以实现对独活中蛇床子素和二氢欧山芹醇当归酸酯的含量进行定量分析,为中药材的质量控制研究和含量测定提供了一种科学有效的方法,同时为近红外光谱技术发展中药实时分析开辟了一个新方法,对保证中药材质量稳定可控有重要意义。