赣南脐橙果园土壤全氮和有机质近红外漫反射光谱检测

选取赣南脐橙果园土壤作为研究对象,探讨在4 000～7 500 cm-1范围内的光谱分析土壤全氮和有机质的可行性。采集的近红外光谱采用多元散射校正、一阶微分、二阶微分、七点平滑等多种预处理对比分析,分别建立了有机质和全氮含量偏最小二乘模型。实验得出全氮预测模型在4 000～7 500 cm-1范围内采用七点平滑(SG)进行预处理模型较为理想,校正集相关系数(r_c)为0.802,校正均方根误差(RMSEC)为2.754,预测集相关系数(r_p)为0.715,预测均方根误差(RMSEP)为3.077;有机质预测模型在4 000～7 500 cm-1范围内采用标准正态变量变换(SNV)预处理模型较为理想,r_c为0.848,RMSEC为0.128,r_p为0.790,RMSEP为0.152。研究表明近红外漫反射光谱可快速用于赣南脐橙果园的土壤中全氮和有机质含量的快速检测。     

不同品种冷鲜猪肉pH值高光谱检测模型的传递方法研究

针对目前模型传递方法研究大多在不同仪器之间且均采用近红外光谱建立模型,采用高光谱技术建立猪肉pH值定量检测模型,并针对不同品种间的模型传递提出了一种光谱和预测值同步校正(sync correction of spectrum and prediction value, CSPV)的传递算法,并与模型更新方法进行比较。当模型满足预测相关系数(correlation coefficient of prediction, r_p)r_p≥0.837,且剩余预测偏差(residual prediction deviation, RPD)RPD≥1.9时,表明预测结果可靠。以杜长大、茂佳山黑猪和零号土猪3个品种猪肉样品为研究对象,以杜长大作为主品种,茂佳山黑猪和零号土猪作为从品种,采用偏最小二乘(partial least squares regression, PLS)法建立主品种猪肉pH值定量检测模型,模型校正相关系数(correlation coefficient of cross-validation r_c)和预测相关系数r_p分别达到0.922和0.904,交互验证均方根误差(root mean squared error of cross validation, RMSECV) 和预测均方根误差(root mean squared error of prediction, RMSEP)分别为0.045和0.046,RPD为2.380。用主模型分别对茂佳山黑猪和零号土猪pH值进行预测,r_p仅达到0.770和0.731,RMSEP分别为0.111和0.209,RPD分别为1.533和1.234,预测精度较差。分别采用CSPV传递算法和模型更新方法对主模型进行传递和修正,比较并验证了两种方法的模型传递和修正结果。采用CSPV算法对模型传递后,当标样个数分别为9个和10个时,r_p可提高到0.889和0.900,RPD提高到2.071和2.213,均满足r_p≥0.837,且RPD≥1.9;而采用模型更新方法对模型修正后,当添加的代表性样品分别为11个和9个时,r_p分别达到0.869和0.845,但RPD仅达到1.934和1.804,不满足RPD≥1.9的条件。结果表明,CSPV传递算法能实现主模型对茂佳山黑猪和零号土猪样品的预测,而模型更新方法只能实现对茂佳山黑猪品种的预测,不能实现对零号土猪样品的预测,且CSPV传递算法预测结果优于模型更新方法。     

基于主成分正交信号校正算法和加强正交信号校正算法对柑桔酸度的检测

应用便携式近红外光谱分析仪对112个柑桔进行无损检测,运用主成分正交信号校正、加强正交信号校正结合广义回归神经网络的方法分别建立柑桔酸度定量分析模型。结果表明：采用EOSC方法能够使模型具有良好的预测能力并能够防止对数据造成过度校正。EOSC柑桔酸度模型校正集相关系数R_c=0.888 0,预测集相关系数R_p=0.885 6,RMSEP=0.081 65。研究结果表明EOSC预处理方法结合广义回归神经网络可以用于柑桔样本的酸度测定。     

脐橙放置方位对近红外光谱检测结果的影响

研究了不同放置方位对近红外光谱检测脐橙可溶性固形物(soluble solids content, SSC)结果的影响。按照脐橙果梗、窝底与入射光线所成角度的不同,分成垂直(90°)、平行(0°)和任意(不包含0°和90°)三种放置方位,并采用USB4000微型光纤光谱仪在465～1 150 nm范围内以半透射方式分别采集三种放置方位的脐橙光谱。脐橙样品数为336个,其中228个样本作为校正集,其余108个样本作为预测集。应用偏最小二乘回归并结合不同的预处理方法建立不同方位下的脐橙SSC预测模型,结果表明果梗、窝底与光源所成角度为垂直时脐橙SSC预测模型性能较优,其最好的模型相关系数r_c=0.93,RMSEC=0.37%,r_p=0.88,RMSEP=0.49%。     

基于漫反射高光谱成像技术的哈密瓜糖度无损检测研究

利用高光谱成像系统获得网纹类哈密瓜糖度漫反射光谱信息,选择有效波段500～820 nm进行哈密瓜糖度检测建模回归分析。对比了多元散射信号修正和标准正则变换校正方法,原始光谱、一阶微分、二阶微分光谱预处理方法对建模精度的影响;采用偏最小二乘法、逐步多元线性回归和主成分回归方法对比分析了带皮哈密瓜和去皮哈密瓜糖度检测模型效果。结果表明,对原始光谱经过MSC和一阶微分光谱处理后,采用PLS和SMLR方法均可取得很好的建模效果,应用PLS法检测带皮哈密瓜糖度是可行的,其校正集相关系数(R_c)为0.861,RMSEC为0.627,预测集相关系数(R_p)为0.706,RMSEP为0.873;应用SMLR法检测去皮哈密瓜糖度效果最佳,校正集相关系数(R_c)为0.928,RMSEC为0.458,预测集相关系数(R_p)为0.818,RMSEP为0.727。研究表明,应用高光谱成像技术检测哈密瓜糖度具有可行性。     

感兴趣区域对羊肉pH高光谱检测模型的影响研究

感兴趣区域(regions of interest, ROIs)的选择及其光谱提取是高光谱图像无损检测分析的关键一步。为快速准确检测羊肉pH,在473～1 000 nm波段,开展了两种不同提取ROIs方法对羊肉pH高光谱检测模型的影响研究。采用“矩形区域法”和“图像分割法”两种ROIs方法分别获得相应的122条羊肉光谱,对比了不同预处理方法对建模效果的影响,并比较了两种ROIs方法下逐步多元线性回归(SMLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)的模型精度。结果表明,提取光谱数据建模中SMLR和PLSR模型效果分别最优。“矩形区域法”提取ROIs对应的SMLR模型校正集的相关系数(R_cal)和均方根误差(RMSEC)分别为0.85和0.085,预测集的相关系数(R_p)和均方根误差(RMSEP)分别为0.82和0.097。“图像分割法”提取ROIs对应的PLSR模型校正集的R_cal和RMSEC分别为0.95和0.050,预测集的R_p和RMSEP分别为0.91和0.071。其次通过比较“矩形区域法”和PCR, SMLR和PLSR三个模型中,“图像分割法”提取的ROIs光谱数据建模效果较优。表明,应用高光谱图像技术结合“图像分割法”提取ROIs快速无损准确检测羊肉pH具有可行性。     

联合区间高斯过程的近红外光谱波长选择方法及应用

针对近红外光谱应用,提出了一种基于高斯过程(GP)模型的波长选择算法,即联合区间高斯过程(synergy interval gaussian process,siGP)算法。首先将全光谱区域划分为一系列无重复且间距相等的区间,再选取最优的若干个区间联合建立GP模型,由于GP模型具有非线性处理能力,因此该方法可以减少非线性的影响。以红曲菌固态发酵过程中过程参数水分含量和pH值的检测为例,新算法对水分含量、pH值的预测集相关系数(r_p)分别为0.956 4和0.977 3,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.012 7和0.161 0,参与建模的数据点由全谱的1 500个分别减少到225个、375个,在对独立样本的预测上,表现出较好的精度。与传统联合区间偏最小二乘(siPLS)波长选择算法对比,siGP算法预测效果更好：对水分含量和pH值,r_p在GP模型预测时提高了3.37%和3.51%,RMSEP在GP模型预测时提高了29.4%和34.8%。表明siGP结合GP模型能够有效选择波长区间以及提高近红外模型的准确性,对进一步实现近红外光谱技术在线检测具有参考价值。     

不确定度评估在中药近红外定量分析中的应用

采集六一散混合过程中样品近红外光谱,建立甘草酸含量近红外(NIR)偏最小二乘(PLS)定量模型。结果校正集相关系数r_cal=0.998 5,RMSEC=0.044 0 mg·g-1,预测集r_val=0.947 4,RMSEP=0.124 mg·g-1,表明近红外光谱法可作为六一散混合过程中甘草酸含量的快速测定方法。在定量模型建立的基础上,设计验证试验,采用由Liao等提出的基于蒙特卡罗仿真的方法,估计β-容度-γ-置信容许区间,并计算NIR定量分析不确定度,绘制不确定度轮廓。结果表明甘草酸含量高于1.56 mg·g-1时,测量不确定度在可接受范围(λ=±20%)内,表明所建不确定度评估方法可有效评价不同浓度水平下的甘草酸含量NIR定量模型的准确性和可靠性,可为其他中药NIR定量分析方法的不确定度评估提供借鉴。     

近红外光谱和电子鼻技术用于葡萄酒发酵过程中酒精度的定量分析

采用近红外光谱和电子鼻对葡萄酒的酒精发酵过程进行了动态采样检测,通过主成分回归和偏最小二乘回归对酒精度变化进行了监控和预测研究。分别建立了近红外光谱、电子鼻以及二者融合数据对酒精度定量分析的主成分回归和偏最小二乘回归模型。结果表明,近红外光谱数据和电子鼻数据的主成分回归和偏最小二乘回归模型的相关系数(r)均大于0.99,但校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)较大。近红外光谱和电子鼻数据融合后,模型质量得到提高,建立的偏最小二乘模型r为0.999 2,RMSEC和RMSEP分别降低为0.206%和0.205%(v/v),定量精度较高。近红外光谱和电子鼻均适用于红酒发酵过程中对酒精度的定量分析,且二者结合应用能提高定量精度。     

基于近红外光谱法的大佛龙井茶品质评价研究

为探索科学、客观的茶叶品质评价方法,以大佛龙井茶为分析对象,采用近红外光谱偏最小二乘法(NIRS-PLS),分别建立了干茶色泽、汤色、香气、滋味、叶底单因子得分及五因子总分、六因子总分共7个定量分析模型。结果表明,在主成分因子数不大于10的情况下,各模型校正相关系数R_c为90.48%～98.43%,校正均方根误差RMSEC为1.14～2.09,预测相关系数R_p为90.00%～96.65%,预测均方根误差RMSEP为1.52～2.84,7个模型校正集和预测集均获得较高的拟合度;其中五因子总分模型预测性能最好(R_p为96.65%、RMSEP为1.52),同时,总分模型精度均高于单因子模型。研究结果表明应用近红外光谱法进行大佛龙井茶的品质评价是可行的。     

中红外光谱技术对乙醇汽油乙醇含量的检测

乙醇汽油是一种新型清洁燃料,燃料乙醇在乙醇汽油中的含量会影响发动机的性能。为了确保发动机的工作可靠性,需要对乙醇汽油中的乙醇含量进行快速精准检测。本文使用中红外光谱技术对采集到的乙醇汽油的光谱数据进行定量分析。首先对原始光谱数据使用多元散射校正、基线校正、一阶导数、二阶导数等预处理方法进行预处理。然后利用ELM、LSSVM、PLS对乙醇汽油中的乙醇含量建立预测模型,通过比较3种建模方法对乙醇含量的预测能力发现,PLS方法的精度比其余两种方法更高。模型决定因子R2为0.958,预测均方误差RMSEP为1.479%(V/V,体积比)。中红外光谱技术对乙醇汽油乙醇含量的快速准确检测提供了新的思路。     

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。     

Main Components of Xinjiang Lavender Essential Oil Determined by Partial Least Squares and Near Infrared SpectroscopySCIEI北大核心CSCD

This work was undertaken to establish a quantitative analysis model which can rapid determinate the content of linalool, linalyl acetate of Xinjiang lavender essential oil. Totally 165 lavender essential oil samples were measured by using near infrared absorption spectrum(NIR), after analyzing the near infrared spectral absorption peaks of all samples, lavender essential oil have abundant chemical information and the interference of random noise may be relatively low on the spectral intervals of 7100-4 500 cm(-1). Thus, the PLS models was constructed by using this interval for further analysis. 8 abnormal samples were eliminated. Through the clustering method, 157 lavender essential oil samples were divided into 105 calibration set samples and 52 validation set samples. Gas chromatography mass spectrometry (GC-MS) was used as a tool to determine the content of linalool and linalyl acetate in lavender essential oil. Then the matrix was established with the GC-MS raw data of two compounds in combination with the original NIR data. In order to optimize the model, different pretreatment methods were used to preprocess the raw NIR spectral to contrast the spectral filtering effect, after analysizing the quantitative model results of linalool and linalyl acetate, the root mean square error prediction(RMSEP) of orthogonal signal transformation (OSC) was 0.226, 0.558, spectrally, it was the optimum pretreatment method. In addition, forward interval partial least squares (FiPLS) method was used to exclude the wavelength points which has nothing to do with determination composition or present nonlinear correlation, finally 8 spectral intervals totally 160 wavelength points were obtained as the dataset. Combining the data sets which have optimized by OSC-FiPLS with partial least squares(PLS) to establish a rapid quantitative analysis model for determining the content of linalool and linalyl acetate in Xinjiang lavender essential oil, numbers of hidden variables of two components were 8 in the model. The performance of the model was evaluated according to root mean square error of cross-validation (RMSECV) 9 root mean square error of prediction (RMSEP). In the model, RESECV of linalool and linalyl acetate were 0.170 and 0.416, respectively; RMSEP were 0.188 and 0.364. The results indicated that raw data was pretreated by OSC and FiPLS, the NIR-PLS quantitative analysis model with good robustness, high measurement precision; it could quickly determine the content of linalool and linalyl acetate in lavender essential oil. In addition, the model has a favorable prediction ability. The study also provide a new effective method which could rapid quantitative analysis the major components of Xinjiang lavender essential oil.     

近红外光谱技术结合特征变量筛选快速检测绿茶滋味品质

茶汤滋味是茶叶品质的核心,该研究利用近红外光谱技术快速榆测绿茶滋味品质.试验以滋味化学鉴定法作为绿茶滋味品质检测的标准方法,试验得到的滋味总得分值作为近红外光谱预测模型的参考测量值.在模型建立过程中,首先利用联合区间偏最小二乘法(sipLS)筛选特征子区间;然后,用遗传算法(GA)在特征子区间内优选特征变量.最优模型在...     

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。     

基于近红外光谱技术的油菜叶片丙二醛含量快速检测方法研究

应用近红外光谱技术实现了油菜叶片中丙二醛(MDA)含量的快速无损检测.对90个油菜叶片样本进行光谱扫描,用60个样本建模,30个样本验证.经过平滑、变量标准化、一阶及二阶求导、去趋势等预处理后,建市了MDA预测的偏最小二乘法(PLS)模型.将PLS提取的有效特征变馈(LV)和连续投影算法(SPA)提取的有效波长作为最小二乘-支持向量机(LS-SVM)的输入变量,分别建立了LV-LS-SVM和SPA-LS-SVM模型.以预测集的预测相关系数(r),预测标准偏差(RMSEP)作为模型评价指标.结果表明,油菜叶片中MDA含量预测的最优模型为LV-LS-SVM模型,LV-LS-SVM在去趋势处理后的预测效果为r=0.999 9,RMSEP=0.530 2;在二阶求导处理后的预测效果为r=0.999 9,RMSEP=0.395 7.说明应用光谱技术检测油菜叶片中MDA的含最是可行的,并能获得满意的预测精度,为油菜大田生长状况的动态连续监测提供了新的方法.     

拉曼光谱结合偏最小二乘的甲醇汽油甲醇含量快速定量分析方法研究

甲醇汽油是一种用以替代传统汽油的新型燃料,其品质受到甲醇含量的严重影响。因此,甲醇汽油中甲醇含量的快速分析对其品质把控具有深远意义。基于拉曼光谱（Raman）结合偏最小二乘（PLS）建立了一种甲醇汽油中甲醇含量快速定量分析方法。采用激光拉曼光谱仪对49组甲醇汽油样品的Raman光谱进行采集,并进行光谱解析。比较了五种光谱预处理方法对甲醇汽油原始Raman光谱的预处理效果,并采用变量重要性投影（VIP）对小波变换（WT）预处理后的甲醇汽油Raman光谱数据进行了特征变量提取。其次,采用五折交叉验证（5-flod cross-validation (CV)）对PLS校正模型的潜变量数目（LVs）及VIP阈值进行优化。在最优输入变量和模型参数下,分别构建了基于不同输入变量的PLS模型。研究表明,相较于原始光谱-偏最小二乘模型（RAW-PLS）和小波变换-偏最小二乘模型（WT-PLS）,变量重要性投影-偏最小二乘模型（VIP-PLS）可以获得更好的分析性能,其预测集决定系数（R2_p）为0.960 4,均方根误差（RMSEP）为0.0341。因此,Raman光谱结合PLS是一种快速准确的甲醇汽油中甲醇含量分析方法。     

苹果糖度近红外光谱分析模型的温度补偿

温度变化对水果品质近红外评价有很大影响,需要补偿温度波动对模型的影响。文章研究了温度变化(2～42 ℃)对苹果近红外漫反射光谱的影响,采用剔除温度变量法和内校正法补偿温度对模型的影响,提高预测精度。研究表明,温度与光谱信息存在一定相关性, 其模型R2=0.985,RMSEC=1.88,RMSEP=2.32;未进行温度校正模型的预测标准偏差达到2.55;采用复合预处理方法和改进的遗传算法对光谱数据优化,剔除温度变量法模型的R2=0.954,RMSEC=0.63,RMSEP₁=0.72,RMSEP₂=0.74;内校正法的模型R2=0.952,RMSEC=0.64,RMSEP₁=0.69,RMSEP₂=0.68;相比未进行温度补偿模型均提高了预测精度。结果显示：温度对苹果近红外光谱影响呈非线性变化,剔除温度变量法和内校正法可用于补偿温度对模型的影响,可提高模型预测精度。     

近-中红外光谱融合技术速测奶牛场粪水氮磷含量

快速准确测定粪水/沼液中的氮磷养分含量,是现阶段我国规模化奶牛场在种养结合道路上亟需破解的技术瓶颈。针对传统的实验室湿化学检测方法难以满足奶牛场粪水还田前任一节点氮磷快速定量的现实问题,研究开发了基于近红外、中红外及近-中红外光谱融合技术,实现规模化奶牛场粪水运移全链条环节氮磷含量的本土化快速检测方法。采集了天津地区27家种养结合型规模化奶牛场粪水流经全程环节（集粪沟、集污池、氧化塘等）共计144个样品,使用傅里叶变换近红外光谱仪和中红外光谱仪分别采集了12 000～4 000和4000～650 cm-1区间的光谱数据,对所有样品的近红外光谱、中红外光谱及近-中红外光谱融合数据进行归一化、基线校正、SNV等预处理,分析了近红外光谱和中红外光谱特征,采用浓度梯度法进行样品分集,运用偏最小二乘（PLS）、间隔偏最小二乘（IPLS）和联合区间偏最小二乘（SIPLS）法,构建了粪水总氮（TN）、总磷（TP）的近红外模型和中红外模型。粪水TN模型预测结果较好,近红外和中红外最佳模型趋近一致;粪水TP模型的预测性能不理想,近红外和中红外SIPLS最佳模型的R2_pred仅分别为0.790和0.631,RPD分别为2.213和1.479,四分位数间隔（RPIQ）分别为3.616和2.351,难以用于实际检测;为实现粪水氮磷同步有效的测定分析,进一步提升模型整体预测性能,综合近红外光谱和中红外光谱数据建立了粪水氮磷近-中红外融合模型,光谱区间为12 000～650 cm-1,预测性能整体表现良好,以近-中红外融合IPLS模型预测结果最为理想,其R2_pred分别为0.970和0.861,RPD分别为5.615和2.684,RPIQ分别为12.874和4.394,总体优于单一近、中红外模型,尤其TP的最佳融合模型,其R2_pred相比近、中红外最佳单一模型分别高出0.071和0.170。研究表明,近-中红外光谱融合技术可以实现对规模化奶牛场粪水运移全链条环节氮磷含量的准确速测,为粪水科学还田提供技术支撑。     

基于遗传算法的苹果糖度近红外光谱分析

遗传算法(GA)应用在偏最小二乘法(PLS)校正模型的波段优化选择中具有显著的效果。将遗传算法用于波段选择, 能更快达到最优解, 有效提高测量精度,减少建模所用变量。文章研究了在近红外苹果糖度无损检测中,遗传算法作为模块进行波段选择,建立了GA-PLS模型;为了说明遗传算法优选波段可行性,另外建立了全谱和经验谱区的PLS定量模型,并评价了模型的稳健性。首先对傅里叶变换近红外光谱进行多元散射校正、Savitky-Golay卷积平滑后,用遗传算法优选波段(R-SGA),参与建模数据点从原始1 550减少到434个。然后采用一阶导数光谱建立GA-PLS模型,相比全谱PLS(1 550个数据点)和经验谱区PLS(717个数据点)模型具有更高的预测精度,其建模结果为R_C=0.966,RMSEC=0.469,R_P=0.954,RMSEP=0.797。结果表明, 遗传算法可用于PLS法建立苹果糖度校正模型前的数据优化筛选, 有效提高测量精度, 并减少建模变量。