中红外光谱对甲醇汽油甲醇含量检测研究

甲醇汽油是一种清洁能源,甲醇汽油中甲醇的含量决定了汽油的性能。通过中红外光谱对甲醇汽油中甲醇含量进行定量检测和分析。首先,对采集的甲醇汽油原始中红外光谱进行平滑处理（smoothing）、多元散射校正（MSC）、基线校正（baseline）、归一化（normalization）等预处理,再建立PLS模型,对比选择最佳预处理方法,结果表明：在多元散射校正（MSC）处理后建立的PLS模型效果最好,模型的预测集相关系数r为0.918,预测均方根误差RMSEP为2.107。为进一步简化模型,提高预测精度,采用无信息变量消除(uninformative variable elimination, UVE)方法对波长进行筛选,将UVE波段筛选之后的作为模型的输入变量,采用偏最小二乘法（partial least squares, PLS）、主成分回归(principal components regression, PCR)和最小二乘支持向量机（least square support vector machine, LSSVM）三种方法分别建立甲醇汽油中甲醇含量的定量预测模型,并比较不同模型的预测效果和结果。结果表明,使用无信息变量消除可以较好提高数据的运算速度,其中,UVE-PLS模型建模效果最好,r和RMSEP分别为0.923和2.075。该实验表明中红外光谱检测甲醇汽油中甲醇含量是可行的并可以得到较好的效果;UVE是一种对甲醇汽油的中红外光谱非常有效的波段筛选方法,该模型的建立对石油化工领域具有较为重要的意义。     

集成学习结合波长选取的有机物红外光谱定量回归方法研究

研究集成学习方法在有机物红外光谱定量分析中的应用及特征波长选取方法对红外光谱集成学习建模效率和预测精度的影响。以柴油红外光谱的十六烷和总芳香烃含量为研究对象,首先采用极端随机森林(ERT)、线性核支持向量机(LinearSVM)、径向基核支持向量机(RBFSVM)和多项式核支持向量机(polySVM)作为基学习器,LinearSVM作为元学习器建立两层Stacking集成学习框架,分析比较单个基学习器与集成学习对柴油红外光谱的定量回归预测精度,与偏最小二乘(PLS)定量回归模型相比,Stacking集成学习模型对柴油光谱的两种有机物含量的预测精度均有提升,其中十六烷含量的ERT模型预测结果最优(r=0.848, RMSEP=1.603, RDP=2.627),总芳香烃含量的Stacking模型预测结果最优(r=0.991, RMSEP=0.526, RDP=9.243);进一步利用组合偏最小二乘(SiPLS)和连续投影算法(SPA)对红外光谱进行特征波长选取,利用优选出的红外光谱特征波长建立集成学习定量回归模型,其中十六烷含量的SiPLS-ERT模型预测结果最优(r=0.893, RMSEP=1.013, RDP=3.051),芳香烃含量的SiPLS-Stacking模型预测结果最优(r=0.998, RMSEP=0.354, RDP=11.475),且模型平均训练时间较全光谱训练时间减少50%以上,建模速度明显提高。研究结果表明,特征波长结合集成学习定量回归建模能够用于有机物红外光谱的定量分析中,与传统定量回归方法相比,该方法的建模效率和预测精度均有较大提高,为进一步研究机器学习在光谱定量分析中的应用提供相关方法支持。     

基于近红外光谱和偏最小二乘法的慈竹纤维素结晶度预测研究

将近红外光谱技术和化学计量学相结合分析慈竹纤维素结晶度。通过区间偏最小二乘法(iPLS)、联合区间偏最小二乘法(siPLS)和反向区间偏最小二乘法(biPLS)优化建模区域,建立经多元散射校正后光谱的结晶度分析模型,并与全光谱范围350～2 500nm建立的偏最小二乘(PLS)模型进行比较。结果表明,三种改进偏最小二乘法建立的结晶度模型预测效果均优于PLS模型,并且当采用联合区间偏最小二乘法将全光谱进行30个子区间划分,选择三个子区间[8 12 19]组合时,建立的siPLS模型预测效果最好,相关系数(r)达到0.88,预测标准差(RMSEP)为0.0117。因此,采用联合区间偏最小二乘法可以有效选择建模光谱区域,提高模型预测能力,实现慈竹纤维素结晶度的快速预测。     

南疆农田土壤全氮含量的中红外光谱反演模型

快速准确监测农田土壤全氮含量,可显著提高土壤肥力诊断与评价工作的效率。传统测定土壤全氮的方法存在耗时费力、成本高、环境污染等缺点,而基于光谱学原理的土壤全氮定量方法克服了传统测量的劣势。中红外(MIR)光谱相较于可见光-近红外(VNIR)光谱而言,具有更多的波段数和信息量,如何利用中红外光谱监测土壤全氮含量是具有重要应用前景的研究课题。为了探索中红外光谱对土壤全氮监测的可行性,以新疆南疆地区采集的246个农田土样为研究对象,以室内测定的全氮含量和中红外光谱反射率数据为数据源,分析了不同全氮含量土样的中红外光谱特征差异,以主成分分析法(PCA)和连续投影算法(SPA)对光谱数据进行降维,然后采用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和反向传播神经网络(BPNN)四种建模方法分别构建基于全波段和降维数据的土壤全氮含量定量反演模型。研究结果表明：(1)土壤在中红外波段光谱反射率随全氮含量的增加而增加,在3 620, 2 520, 1 620和1 420 cm^-1附近存在明显的吸收谷;将中红外光谱数据进行最大值归一化处理后,可明显提高土壤光谱反...     

毒死蜱乳油中敌敌畏违禁添加的红外快速测定

分别采用中红外衰减全反射技术和近红外光谱分析透射技术对毒死蜱乳油中违禁添加的敌敌畏乳油含量进行了快速定量测定。利用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)建立敌敌畏的定量模型并进行优化,再分别用独立检验集和不同批次考核样本对模型适应性进行评价。结果表明,中红外和近红外光谱分析技术均可以准确测定毒死蜱乳油中敌敌畏的含量。中红外校正集标准差(RMSEC)为0.013,近红外为0.020,模型测定系数(R2)二者均为1.000。对于考核样品,近红外模型适用性更好,不需要进行模型修正,预测标准差(RMSEP)为0.09;中红外模型需要进行修正,修正后预测标准差(RMSEP)为0.03。红外光谱分析技术因前处理方法简单,测量迅速、方便,对于监督部门进行农药质量控制具有重要意义。     

近红外高光谱图像结合CARS算法对鸭梨SSC含量定量测定

高光谱数据量大、 维数高且原始光谱噪声明显、 散射严重等特征导致光谱建模时关键波长变量提取困难。 基于此,提出采用竞争性自适应重加权算法(CARS)对近红外高光谱数据进行关键变量选择。 鸭梨作为研究对象。 采用决定系数r2、 预测均方根误差RMSEP和验证集标准偏差和预测集标准偏差的比值RPD值进行模型性能评估。 基于选择的关键变量建立PLS模型(CARS-PLS)与全光谱变量建立的PLS模型进行比较发现CARS-PLS模型仅仅使用原始变量中15.6%的信息获得了比全变量PLS模型更好的鸭梨SSC含量预测结果,r2_pre,RMSEP和RPD分别为0.908 2,0.312 0和3.300 5。 进一步与基于蒙特卡罗无信息变量MC-UVE和遗传算法(GA)获得的特征变量建立的PLS模型比较发现,CARS不仅可以去除原始光谱数据中的无信息变量,同时也能够对共线性的变量进行压缩去除,该方法能够有效地用于高光谱数据变量的选择。 结果表明,近红外高光谱技术结合CARS-PLS模型能够用于鸭梨可溶性固形物SSC含量的定量预测。 从而为基于近红外高光谱技术预测水果内部品质的研究提供了参考。     

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。     

甘草中甘草苷和甘草酸红外定量模型特征变量的筛选与解析

借助变量筛选方法可以从复杂的光谱背景下选择部分变量构建定量预测模型,在一定程度上提高建模变量的解释性。然而模型解释性的提高并不意味着建模变量有确切的理化意义。本研究以甘草中红外定量预测模型为载体,解析移动窗口偏最小二乘(mwPLS)、组合间隔偏最小二乘(siPLS)和竞争自适应抽样方法(CARS)三种变量筛选方法所得变量与目标成分化学特征的相关性,比较不同变量筛选方法下所筛变量解释性的差异。结果表明,mwPLS优先筛出黄酮和皂苷两类成分红外光谱上区别明显的苯环骨架振动和皂苷母核上甲基取代基弯曲振动所对应的波段,siPLS筛出了黄酮类成分的(φ)C—O,(φ)CC, (φ)C—H伸缩振动的特征区间组合和皂苷类成分的C—O,C—H,O—H伸缩振动的特征区间组合。相对于以上两种变量筛选方法,CARS筛选得到的变量能够更好地归属于甘草苷和甘草酸在中红外1 000～4 000 cm-1特征区的特征峰,而且基于CARS筛选的变量建模,模型的预测性能得到了提高。因此,CARS筛选的变量能实现目标成分红外特征区大部分化学特征的解析,有利于增强模型的解释性。     

基于LIBS和遗传算法的畜禽粪便中钙含量研究

为实现畜禽粪便高效、安全资源化利用,快速、准确定量表征分析畜禽粪便中钙(Ca)元素含量具有重要意义。以我国畜禽养殖比较集中地区的代表性畜禽粪便样本为对象,探讨了LIBS快速、定量分析其Ca元素含量模型构建和通过GA筛选变量优化模型的可行性。采集光谱的仪器参数设置如下：采集点数、激光能量、压制样压力、光斑大小和延迟时间分别为80个,15%,20 T,400 μm和1 μs。建模结果表明：采用基于Ca元素特征波长所建三种线性模型精度较低;基于全谱的PLS所建模型中,R2_v和RPD分别为0.85和2.13;选用化学计量学方法-遗传算法进行变量筛选可显著减少建模变量信息,提高建模效率,经GA优选所得12个变量所建PLS模型中R2_v和RPD为0.90和3.04,具有较高精度和实际应用价值。研究表明,将激光诱导击穿光谱技术和遗传算法相结合可定量分析畜禽粪便中Ca元素含量。     

小波变换和连续投影算法在火龙果总酸无损检测中的应用

应用可见/近红外光谱技术、小波变换(WT)和连续投影算法(SPA),对火龙果总酸含量(TA)进行精确、快速的无损检测,为火龙果内部品质无损检测提供科学依据。利用Maya2000光纤光谱仪采集380～1 099 nm范围的火龙果漫反射光谱数据,通过WT消噪、SPA优选波长和偏最小二乘回归(PLSR)分析方法,建立了火龙果总酸的定量预测模型。试验结果表明：经过WT消噪联合SPA优选波长压缩光谱变量后建立的WT-SPA-PLSR模型,预测精度都高于全谱PLSR模型。由全部样本的原始光谱变量作为输入变量建立PLSR模型的预测相关系数(R_p)为0.851 394, 预测均方根误差(RMSEP)为0.086 848;全部样本的原始光谱数据使用dbN(N=2,3,…,10)小波进行分解消噪,其中消噪效果最优的是db4小波2层分解(db4-2),WT-PLSR模型的R_p为0.915 635,RMSEP为0.066 752,小波变换消噪后的光谱预测模型精度明显提高;原始光谱经过db10-3小波消噪联合SPA算法,从570个光谱变量中优选出530,545,604,626,648,676,685,695,730,897,972,1 016 nm共12个变量作为输入变量,建立WT-SPA-PLSR预测模型,模型的R_P为0.882 83, RMSEP为0.077 39。SPA算法适合火龙果TA模型的光谱变量选择,能够有效提取与总酸相关度高的波长变量,增加了预测模型的精度和稳定性。研究结果表明小波变换技术联合连续投影算法的漫反射近红外光谱无损检测火龙果总酸含量具有可行性。     

高光谱成像的牛肉丸掺假检测

牛肉丸是一种口感独特的肉类深加工食品。不法商贩为了谋取利益,在牛肉中掺入猪肉、鸡肉等廉价肉制作肉丸冒充纯牛肉丸售卖。传统的肉品掺假检测方法费时费力,成本高昂。高光谱成像技术具有快速无损、低成本等优点,因此对牛肉丸中掺假猪肉和鸡肉进行高光谱成像检测。首先分别制作纯牛肉丸和混有掺假肉猪肉和鸡肉的牛肉丸,掺假肉占原料肉质量比例分别为5%, 10%, 15%, 20%, 25%。采集所有肉丸样本的高光谱信息并提取光谱数据。分别采用1~(st) Der, 2~(nd) Der, MC, MSC, SG和SNVT六种预处理方法对所提取光谱进行预处理,建立全波段下偏最小二乘(PLS)掺假含量预测模型,并比较模型预测效果得出最佳预处理方法。对最佳预处理方法处理后的光谱数据进行特征波长的筛选,筛选方法有:连续投影法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)、联合区间偏最小二乘法(siPLS),并创新性地联用siPLS与CARS的联合区间偏最小二乘-竞争性自适应重加权算法(siPLS-CARS)。最后比较不同波长筛选方法下的模型预测效果。研究表明,牛肉丸掺猪肉和鸡肉PLS预测模型最佳预处理方法分别为MSC和1~(st) Der。SPA, CARS和siPLS-CARS分别筛选了掺猪肉样品光谱中的13, 51和32个特征波长, siPLS将全光谱分为14个子区间,联合第1, 3, 7, 13子区间进行建模,其中CARS筛选波长后的PLS预测模型效果最好,R_C和R_P分别为0.981 4和0.972 1, RMSECV和RMSEP分别为0.016 3和0.020 3。SPA, CARS和siPLS-CARS分别筛选了掺鸡肉光谱中的15, 61和28个特征波长, siPLS将全光谱分为15个子区间,联合第7, 8, 11, 12子区间进行建模,最佳波长筛选方法也是CARS,此时PLS预测模型R_C和R_P分别为0.990 2和0.987 8, RMSECV和RMSEP分别为0.012 3和0.012 6。siPLS-CARS相比于siPLS不仅缩减了特征波长数量,且提高了模型预测的精度;相比于CARS筛选出的波长更少,但精度略低。掺鸡肉样品预测模型效果整体优于掺猪肉样品。研究结果表明高光谱成像技术可以实现牛肉丸中掺假的含量预测,为牛肉丸掺假快速检测提供理论基础。     

FTIR结合SVR对三七总多糖含量快速预测

对中药进行快速质量控制,从整体层面反映中药的安全性与有效性具有重要意义。通过硫酸-苯酚显色反应测定三七总多糖含量,傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合支持向量机回归(SVR)建立三七总多糖含量预测模型,以期为三七提供快速准确的质控方法。采集云南省12个产地60个三七样品的红外光谱,紫外分光光度法(UV-Vis)检测样品中总多糖含量。红外光谱经过二阶导数(2D)、正交信号校正(OSC)、小波变换(WT)和变量投影重要性(VIP)筛选等数据优化处理。SPXY算法将所有样本按2∶1的比例划分为训练集与预测集。训练集数据用于建立SVR预测模型,网格式搜索、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)对SVR预测模型进行参数优化,预测集进一步对SVR模型的预测能力进行验证。结果显示：(1)葡萄糖标准品与三七总多糖在490 nm处存在最大共有吸收峰,490 nm可作为三七总多糖检测的定量波长;(2)文山丘北、曲靖师宗及红河蒙自等产地的三七总多糖含量较高,平均含量在25 mg·g-1以上;(3)分析3种参数优化模型的校正均方根误差(RMSEE)与预测均方根误差(RMSEP),与PSO优化模型相比,网格式搜索优化模型欠学习,GA优化模型过学习;(4)PSO-SVR模型对预测集数据预测效果最好,RMSEP=3.120 6,R2_pre=83.13%,预测值与紫外检测值接近。表明FTIR结合PSO-SVR模型能够对三七中总多糖含量进行快速准确的预测,为保证三七稳定、安全与有效用药提供数据。     

傅里叶变换红外光谱结合化学计量学方法对白酒基酒的快速定性和定量分析

白酒基酒等级的准确评判对白酒的质量控制至关重要,是白酒分级储存和勾兑的重要依据。目前白酒基酒分级是在生产车间班组工人初步分级基础上,通过专业评酒人员的人工感官审评结合气相色谱法测定主要酯类物质含量最终确定白酒基酒的等级。人工感官审评和气相色谱分析方法繁琐,耗时费力,很难实现实时快速检测。红外光谱技术具有快速分析、无损检测及灵敏度高和重现性好等优点,在食品品质检测领域得到广泛应用。运用傅里叶变换红外光谱(FTIR)和衰减全反射(ATR)技术结合化学计量学方法对不同等级白酒基酒及其主要酯类化合物进行快速定性和定量分析。采用线性判别(LDA)和误差反向传播人工神经网络(BPANN)分析模型对不同等级白酒基酒进行判别,线性判别分析训练集和测试集总体识别率均达到100%,BPANN分析训练集和测试集总体识别率均在95%以上。采用区间偏最小二乘法(siPLS)对四种主要酯类化合物进行定量分析,己酸乙酯、乳酸乙酯、乙酸乙酯和丁酸乙酯含量的训练集模型相关系数分别为0.986 4,0.991 5,0.970 2和0.951 4,测试集模型的相关系数分别为0.982 4,0.961 9,0.905 2和0.808 0。结果表明,傅里叶变换红外光谱技术结合化学计量学方法能有效实现不同等级白酒基酒的准确判别,同时基酒中主要酯类化合物的快速检测定量模型效果良好,能满足白酒生产中的分析检测要求,为白酒基酒等级的快速判别提供一种客观而准确的分析方法,有效提升白酒的智能化生产水平。     

表面增强拉曼光谱检测鸡蛋蛋清内三聚氰胺的定量方法研究

三聚氰胺对人体有害,鸡蛋内三聚氰胺定量检测非常有必要。以鸡蛋蛋清为研究对象,应用表面增强拉曼光谱技术结合化学计量学方法对蛋清内三聚氰胺进行了定量检测。首先采用人工饲养蛋鸡的方法获取含有三聚氰胺的样品鸡蛋。然后使用便携式拉曼光谱检测仪(Opto Trace RamTracer-200)和拉曼增强试剂测定蛋清的表面增强拉曼光谱,同时利用气相色谱质谱技术测定相应蛋清中三聚氰胺的含量。利用Raman Analyzer对拉曼光谱基线进行校正。应用相关系数法从表面增强拉曼光谱中选取320个光谱变量作为输入变量,建立偏最小二乘定量校正模型;并应用谱峰分解法建立谱峰分解定量校正模型。两种模型建立过程中均选定90个样本做为模型校正集,44个样本做为模型验证集,两种模型都有较好的预测效果。偏最小二乘定量校正模型预测值与气相色谱质谱联用法(GC-MS)测定值的决定系数R2为0.856,预测均方根误差RMSEP为1.547;谱峰分解定量校正模型R2为0.947,RMSEP为0.893。实验结果表明,该方法能有效定量检测鸡蛋内三聚氰胺,检测一个样本仅需15 min,为蛋品的三聚氰胺检测提供了一种新途径。     

基于支持向量机算法的红外光谱技术在奶粉蛋白质含量快速检测中的应用

蛋白质是奶粉中重要的营养成分,实现对奶粉中蛋白质含量的快速、无损检测十分重要。文章采用近红外及中红外光谱技术检测了不同品种奶粉的蛋白质含量。采用最小二乘支持向量机对光谱透射率值和蛋白质值建模。模型在全波段对样本蛋白质含量预测得到了较好的结果,绝对系数(R2_p)达到0.9517,预测误差均方根(RMSEP)为0.520 201。预测结果要优于传统的偏最小二乘回归(PLS)的预测结果,说明红外光谱技术能够实现奶粉蛋白质含量的无损检测,且检测过程比传统化学检测方法简单,操作性强。文章同时还研究了分别基于中红外光谱范围和近红外光谱范围的建模。模型预测结果显示中红外光谱区域的建模效果要优于近红外光谱区域。该研究为今后奶粉蛋白质含量快速无损检测提供了新的方法。     

中红外光谱检测不同浓度乙醇柴油性能指标

利用中红外光谱和化学计量学实现了对乙醇柴油各项性能指标的定量分析。实验样品96个,为32种不同浓度的乙醇柴油溶液。采用S-G平滑、MSC、微分处理(1stD和2ndD)、SNV等四种方法对光谱数据进行预处理,并结合八种波段筛选方法(UVE,CARS,SPA,RPLS,UVE-SPA,UVE-CARS,SPA-CARS,UVE-SPA-CARS)对乙醇柴油MIR光谱数据进行处理,分别建立乙醇柴油密度、粘度、乙醇含量的PLSR模型,得出以下主要结论：综合比较八种变量筛选方法,发现UVE-SPA-CARS-PLS对乙醇含量的建模效果最好,模型预测集的R_p和RMSEP分别为0.978 1和0.825 5。变量筛选较原始光谱建立的模型来说,不仅模型输入数量减少,预测效果也有所提高。     

饲料中粗脂肪和粗纤维含量的近红外光谱快速分析

采用近红外光谱(NIRS)结合偏最小二乘(PLS)方法,实现对饲料中粗脂肪和粗纤维的快速定量分析。采用Norris-Williams平滑求导(NW)和多元散射校正(MSC)方法对光谱进行预处理;蒙特卡罗无信息变量消除法(MCUVE)、变量组合集群分析法(VCPA)和区间变量迭代空间收缩法(iVISSA)用于光谱变量选择和优化; PLS用于光谱校正模型的建立,采用校正集相关系数(R_c)、交互验证均方根误差(RMSECV)、预测集相关系数(R_p)和预测集均方根误差(RMSEP)评价模型。光谱预处理中经MSC处理后的光谱模型优于其他预处理方法,其RMSECV和RMSEP值都减小,R_c和R_p值都增大。脂肪定量分析中,原始光谱模型的RMSECV和R_c为0.21和0.87, RMSEP和R_p为0.20和0.88,变量数(V_n)为1 501;经MCUVE方法选择变量后建立的定量模型,其RMSECV和R_c为0.17和0.92, RMSEP和R_p为0.19和0.89,V_n为400个;经VCPA选择变量建立PLS定量模型,其RMSECV和R_c为0.21和0.87, RMSEP和R_p为0.25和0.81,V_n为12;经iVISSA选择变量后的模型,其RMSECV和R_c为0.21和0.86, RMSEP和R_p为0.20和0.87,V_n为20。粗纤维定量分析中,原始模型的RMSECV和R_c为0.28和0.91, RMSEP和R_p为0.25和0.95,V_n为1 501;经MCUVE选择后的模型,其RMSECV和R_c为0.23和0.95, RMSEP和R_p为0.23和0.94,V_n为740;经VCPA选择变量后的模型,其RMSECV和R_c为0.27和0.91, RMSEP和R_p为0.30和0.91,V_n为11;经iVISSA选择后变量的模型,其RMSECV和R_c为0.29和0.90, RMSEP和R_p为0.27和0.93,V_n为20。结果表明, MSC方法可以有效提高光谱质量,消除光谱平移误差; MCUVE变量选择方法可以简化模型提高模型精度和稳定性,建立最优模型。在粗脂肪的定量分析模型中, MSC处理后的光谱经过MCUVE选择后剩余400个变量,R_c和R_p相较于全谱模型提高了0.05和0.01, RMSECV和RMSEP分别降低到了0.17和0.19;经VCPA和iVISSA选择变量的模型其结果与全谱模型相似,但其变量分别只有12和20个。在粗纤维模型中,经MCUVE选择后740个变量用于建立PLS模型,其R_c和R_p为0.95和0.94, RMSECV和RMSEP分别为0.23和0.23; VCPA和iVISSA分别运用11和12个变量建立回归模型,但结果都比MCUVE模型差。利用饲料近红外光谱建立MSC-MCUVE-PLS模型可以有效对饲料粗脂肪和粗纤维进行定量分析。     

基于高光谱开发滩羊肉中高铁肌红蛋白含量的定量函数

高铁肌红蛋白(metmyoglobin,MetMb)在肉中所占的比例直接影响肉的色泽。利用可见近红外光谱(ViS-NIR)采集到的滩羊肉数据与化学计量学方法相结合,探讨高光谱成像快速无损检测滩羊肉中MetMb含量的可行性以及开发滩羊肉中MetMb含量的定量函数。采用分光光度计测量滩羊样本的MetMb含量,使用ENVI4.8软件提取贮藏期间200个样本光谱图像的感兴趣区域,将获取的光谱数据与化学值相结合,定量解释两者的相关性;利用光谱理化值共生距离法,按照3∶1的比例划分样本,对校准模型进行独立(外部)验证;采用乘法散射校正(multiple scattering correction, MSC)、一阶导数(first derivative, 1~(st) derivative)和去趋势(De-trending)等3种不同的方法对原始光谱数据进行预处理,以消除噪音对原始光谱的干扰;竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)、区间变量迭代空间收缩方法(interval variable iterative space shrinkage approach,iVISSA)、间隔随机蛙跳算法(interval random frog, IRF)、变量组合集群分析法(variables combination population analysis, VCPA)、连续投影算法(successie projection algorithm, SPA)以及IRF+SPA、 iVISSA+SPA组合方法被用于光谱的变量选择和优化;使用典型的线性建模方法:偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)建立全波段和特征波段的预测模型,确定最佳模型;通过最佳模型建立滩羊肉中MetMb含量的定量函数。结果表明:原始光谱模型性能较好于3种预处理光谱的模型性能,其R■=0.852,R■=0.788, RMSEC=4.604, RMSEP=5.729;原始光谱经过CARS, VCPA, IRF, SPA, iVISSA, IRF+SPA, iVISSA+SPA等方法分别选出16, 13, 48, 14, 45, 10和11个特征波长,占总波长的12.8%, 10.4%, 38.4%, 11.2%, 36%, 8%和8.8%。通过对比PLSR模型, IRF+SPA-PLSR模型性能最佳,R■=0.808,R■=0.826, RMSEC=5.253, RMSEP=5.149, IRF+SPA算法不仅减少了计算时间,而且生成了更准确,更稳健的预测模型;最后,基于IRF+SPA算法建立的MetMb含量的定量函数为:■。表明ViS-NIR光谱对滩羊肉中MetMb含量的快速无损检测是可行的,开发的定量函数为快速测定滩羊肉中MetMb的含量提供参考。     

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。     

近红外光谱法快速检测猪肉中挥发性盐基氮的含量

为了实现快速无损地检测猪肉新鲜度的目的,应用近红外光谱法测定猪肉新鲜度重要指标一挥发性盐基氮(TVB-N)的含量.猪肉原始光谱经标准偏差归一化方法(SNV)预处理后,用联合区间偏最小二乘法(siPLS)建立猪肉预处理后光谱和TVB-N含量的校正模型并与经典偏最小二乘法(PLS)模型、间隔偏最小二乘法(iPLS)模型作比较.试验结果表明,利用联合区间偏最小二乘法所建的预测模型最佳,其校正集相关系数(Rc)和交瓦验证均方根误差(fRv)分别为0.8332和3.75,预测集的相关系数(Rp)和预测均方根误差(fRP)分别为0.8238和4.17.研究结果表明利用近红外光谱和联合区间偏最小二乘法可以快速地测定猪肉中挥发性盐基氮的含量.