激光诱导击穿光谱鉴别硫熏浙贝母

探究了应用激光诱导击穿光谱（LIBS）结合化学计量学方法鉴别硫熏浙贝母的可行性。采集了未经硫熏、轻度硫熏和重度硫熏的浙贝母样本的LIBS光谱,使用小波变换和归一化对原始光谱进行预处理后,分别建立了基于全波段（400.41～871.65 nm）和基于特征波段（400.41～600.02 nm）的支持向量机（SVM）、极限学习机（ELM）和随机森林（RF）的鉴别模型。结果表明：基于特征波段建立的三类模型的性能均与基于全波段建立的模型保持一致或更优,说明特征波段的提取是有效的。基于特征波段建立的模型中,SVM模型性能最优,建模准确率和预测准确率分别达到了100%和95.83%。综上所述,应用LIBS技术结合特征波段提取和化学计量学方法鉴别不同程度硫熏的浙贝母是可行的,且具有快速、简便、多元素同时分析的优势,可为鉴别硫熏中药材提供依据,有助于建立中药材质量检测与分级评定系统。     

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.     

近红外光谱定量分析的新方法:半监督最小二乘支持向量回归机

在近红外光谱定量分析中,样品化学值测定的准确度是运用数学模型进行定量分析精确度的理论极限。但能够准确获取化学值的样品数量比较少,许多模型在建模时只考虑这部分样品数据,而不考虑大量的无化学值的样品数据。针对该问题,本文在LS-SVR的基础上,提出了可以同时利用有化学值(标签)和无化学值样品数据的半监督LS-SVR(S2LS-SVR)模型。类似于LS-SVR,该模型也只需求解一个线性方程组。最后,以烤烟样品数据集为实验材料,建立了四种样品成分(总糖、还原糖、总氮和烟碱)的定量分析模型。四种样品成分的预测值与实际值的平均误差分别为6.62%,7.56%,6.11%和8.20%,相关系数分别为0.974 1,0.973 3,0.923 0和0.948 6。经分析比较发现S2LS-SVR模型优于PLS和LS-SVR,从而验证了S2LS-SVR模型的可行性和有效性。     

近红外光谱结合偏最小二乘法测定足光散中有效成分

应用近红外光谱技术结合偏最小二乘法对足光散的两种有效活性成分苯甲酸和水杨酸同时进行了定量分析,建立了适合足光散粉末非破坏无损快速分析的分析模型,并用于其样品分析,取得了较好的结果,实现了对足光散药物的无损快速定量分析。     

基于偏最小二乘增量式神经网络的近红外光谱定量分析模型

提出了一种基于偏最小二乘增量式神经网络的近红外光谱定量分析模型。该模型采用典型三层反向传播神经网络(BPNN),不同波长吸光度和成分浓度是模型的输入和输出。在使用历史样本训练之前先进行偏最小二乘(PLS)回归,所得自变量和因变量的历史负荷矩阵分别用于确定模型输入层和输出层的初始权值,且自变量的主成分个数作为隐层的节点数。当获得新的样本时,对新数据与历史负荷矩阵组合后进行PLS回归,将所得新的负荷矩阵与历史负荷矩阵融合后作为模型输入层和输出层新的初始权值,接着使用新样本对模型进行训练来实现增量式更新。将所提模型与PLS、BPNN、基于PLS的BPNN、递归PLS在天然气燃烧烟气近红外光谱数据上测定后比较。对于烟气中二氧化碳浓度的预测,所提模型的预测均方根误差(RMSEP)分别降低了27.27%,58.12%,19.24%和14.26%;对于烟气中一氧化碳浓度的预测,所提模型的RMSEP分别降低了20.65%,24.69%,18.54%和19.42%;对于烟气中甲烷浓度的预测,此模型的RMSEP分别降低了27.56%,37.76%,8.63%和3.20%。实验结果表明,所提模型不仅通过PLS对BPNN结构和初始权重的优化,使模型具有较强的预测能力,而且能在已建模型信息的基础上,不访问旧数据而用新增样本即可完成自身的增量式更新,从而使模型具有较好的稳健性和泛化性。     

遗传算法结合偏最小二乘法无损评价西洋梨糖度

基于遗传算法的波段选择法在组合优化问题上具有很大的搜索优势,适应性很广。文章将该方法应用于西洋梨糖度近红外光谱分析中,探讨数据优化筛选的可行性。光谱经多元散射校正或标准归一化处理后进行波段选择,选择结果与样品中被测成分有关, 4个品种洋梨的最佳个体染色体编码有一定共性。分别建立了四种洋梨的GA-PLS模型和全谱模型,早红考密斯、五九香、凯斯凯德和康佛伦斯的GA-PLS建模数据点分别从1 557减少到了434,496,310和496。GA-PLS/Fr-PLS模型的预测标准偏差分别为0.428/0.518,0.696/0.694,0.425/0.421和0.567/0.633, 其中早红考密斯和康佛伦斯GA-PLS模型的预测精度明显优于全谱模型,而五九香和凯斯凯德的GA-PLS模型与全谱模型相近。结果表明,遗传算法用于PLS建立西洋梨糖度校正模型前的数据优化筛选是可行的, 有效提高测量精度, 减少建模变量。     

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.     

基于近红外光谱和稀疏偏最小二乘回归的生物质工业分析

林木生物质能源作为一种新型可再生能源,具有非常广阔的发展前景。基于近红外光谱技术,首次引入稀疏偏最小二乘回归建立木屑生物质的工业分析模型,用于生物质燃料特性的快速分析测定。工业分析总共测定了80种木屑的水分、灰分、挥发分和固定碳含量百分比;按照样品种类和产地将其划分为训练集和测试集,利用近红外光谱仪采集光谱数据并进行小波滤波处理;再利用稀疏偏最小二乘回归建立木屑生物质的定量分析模型,并与主成分回归、偏最小二乘回归、最小绝对收敛及变量筛选方法的建模效果进行比较。结果证明,相对于以上三种建模方法,稀疏偏最小二乘回归能够挑选出有重要影响的波长群组,降低非目标波段的噪声干扰,从而增强数学模型的解释能力并提高定量分析的准确度。利用稀疏偏最小二乘回归算法挑选的波长区间基本覆盖了工业分析中水分的吸收峰,而对于灰分、挥发分和固定碳的吸收峰波段尚无准确定位,需要继续探讨。总体而言,稀疏偏最小二乘回归能够减少无关信息的干扰,提高模型定量分析的准确度,增强模型的解释能力,将会在近红外光谱技术应用领域内起到重要作用。     

用遗传区间偏最小二乘法建立苹果糖度近红外光谱模型

为了简化苹果糖度预测模型和提高模型的精度,用遗传区间偏最小二乘法(GA-iPLS)建立苹果近红外光谱预测模型。应用结果表明,整个光谱划分为40个子区间, GA-iPLS选择其中的第4,6,8,11,18号共5个子区间联合建立苹果糖度模型。遗传区间偏最小二乘法所建的模型,其校正时的相关系数r_c和交互验证均方根误差RMSECV分别为0.962和0.334 6,预测时的相关系数r_p和预测均方根误差RMSEP分别为0.932和0.384 2。与全光谱模型相比,该方法建立的模型不论对校正集还是预测集,模型的预测能力都提高了许多,且模型得到了很大的简化：其实际采用的波数点个数比全光谱模型采用的波数点个数大大减少,主因子数也比全光谱少,由此建立的模型更加简洁、数据运算量也更少。     

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...     

ICP-AES同时测定不同产地贝母中多种微量元素

探讨贝母中多种微量元素的最佳测定方法.采用微波消解法对贝母进行消解,用电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-AES)同时测定贝母中元素.各元素精密度在0.93%,检测限为6%.ICP-AES具有灵敏,准确及多元素同时测定的优点,方法简便,试样分析结果满意,可用于贝母中多种微量元素的测定.     

PLS-DA法判别分析木材生物腐朽的研究

利用近红外光谱结合PLS-DA判别分析方法可用于食品、药品和农产品等的快速识别或检测,因此,研究利用近红外光谱结合PLS-DA方法来检测木材的生物腐朽。研究结果表明：应用近红外光谱结合PLS-DA方法对培训集样本建立的判别模型,其校正及验证结果与实际分类变量的相关系数均超过0.94,SEC和SEP都低于0.17; 利用模型对未参与建模的样本进行检测,发现该模型对未腐朽、白腐和褐腐三种类型样本的判别准确率均为100%(偏差均小于0.5); 与SIMCA法相比,PLS-DA法对木材生物腐朽样本的判别准确率更高,说明应用近红外光谱结合PLS-DA方法能快速地检测到木材的生物腐朽,并能准确地判别出木材的生物腐朽类型。     

基于BP-ANN的草莓品种近红外光谱无损鉴别方法研究

研究了使用近红外漫反射光谱对不同品种草莓进行无损鉴别的方法,并分析了各品种草莓品质指标的差异性。在4 545～9 090 cm-1光谱范围比较了反向传播人工神经网络、最小二乘支持向量机及判别分析的分类模型性能,发现拓扑结构为12-18-3的反向传播神经网络模型分类结果最优,校正集和预测集分类正确率分别为96.68%和97.14%,“甜宝”(n=99)、“丰香”(n=100)和“明星”(n=117)样品的单独判别正确率分别为94.95%,97%和98.29%。对三个品种样品的可溶性固形物、可滴定酸、pH值及固酸比品质指标进行了单因素方差分析,发现四个指标含量均存在明显差异,分析成分指标数据的主成分得分发现不同品种草莓存在明显的聚类趋势。结果表明,近红外光谱与反向传播人工神经网络结合可有效鉴别不同品种的草莓,且不同品种草莓化学成分含量的差异为近红外光谱分类提供了理化解释。     

近红外光谱鉴别鲜枣品种及裂果研究

我国的鲜食枣品种多样, 不同的品种其肉质有差异, 其食用品质也有差别。此外, 鲜枣收获时有裂果,裂果导致其果肉外露,腐烂变酸,失去食用价值, 并且腐烂变质的水果,很容易传染给完整果,因此有必要将裂果和完整果进行分开贮藏,以减少损失。本研究采用近红外光谱快速鉴别鲜枣品种及裂果。以室温(20 ℃)贮藏的鲜枣为研究对象,应用近红外光谱,对2个不同品种的鲜枣进行光谱分析, 采用平滑法、多元散射校正、一阶微分和二阶微分方法对光谱进行预处理, 再用回归关系法和主成分分析法进行波数选择,建立3层人工神经网络鉴别模型, 结果表明, 鲜枣品种和裂果鉴别的正确率均可达100%, 可鉴别鲜枣品种和裂果, 以减少鲜枣贮藏的损失。说明近红外光谱可以实现鉴别冬枣和梨枣品种, 以及正确的识别完整果和裂果,为鲜枣的分类贮藏和加工提供理论依据。     

基于近红外光谱和化学计量学的驴肉鉴别方法研究

驴肉具有极高的食用价值,资源的缺乏使其价格持续走高,由此引发的欺骗和掺假亟待解决。选取了不同部位(脖子、肋板、后墩和腱子)的驴肉样品(n=167)及牛肉(n=47)、猪肉(n=51)和羊肉(n=32)样品在4 000~12 500cm-1光谱范围上建立了驴肉的近红外光谱鉴别模型。比较了马氏距离判别分析、簇类独立软模式分类法、最小二乘-支持向量机方法分别结合平滑(5点、15点及25点)、一阶和二阶微分、多元散射校正和标准归一化的光谱预处理方法对肉块样品及大中小三个不同粉碎粒径(7,5,3mm)肉糜样品的分类模型结果发现,原始光谱前11个主成分得分作为输入的马氏距离判别及前6个主成分作为输入的最小二乘-支持向量机肉块样品分类模型较优,校正集和预测集正确率分别为100%和98.96%;原始光谱前5个主成分作为输入的LS-SVM大粒径肉糜样品分类模型结果较优,校正集和预测集判别正确率为100%和97.53%;原始光谱前8个主成分得分作为输入的簇类独立软模式分类法中粒径肉糜样品分类模型结果较优,校正集和预测集的判别正确率均为100%;而对于小粒径肉糜样品,原始光谱前7主成分输入的马氏距离判别和前9主成分输入的簇类独立软模式分类法模型均得到了校正集和预测集100%的判别正确率。以上模型中的驴肉样品均得到了100%的判别正确率。研究结果表明,使用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法鉴别驴肉是可行的。     

基于可见/近红外光谱的水稻品种快速鉴别研究

提出了一种应用可见/近红外光谱技术与化学计量学相结合的快速、无损鉴别稻谷品种的新方法。收集了5个品种水稻共150个样本作为实验样本,通过可见/近红外光谱仪扫描这些样本获得了从350 nm到1 075 nm波长范围的光谱信息。将样本的光谱信息进行小波分解以消除高频噪声。将去噪声后的光谱数据经主成分分析压缩成数目较少的新变量(主成分),压缩得到的前4个主成分能够解释99.891%的原始光谱信息。将前4个主成分作为BP神经网络的输入,不同水稻品种值的二进制代码值作为BP神经网络的输出,建立稻谷品种的模式识别模型。模型的预测误差阈值是0.2,模型是3层网络结构,各层的节点分别是4,9和3。150个样本被随机的分成包含100个样本的建模集和50个样本的预测集。结果表明,预测未知的50个样本的正确率达到96%。说明该方法具有较高的鉴别准确度,为稻谷品种的快速无损鉴别提供了一种新的方法。     

基于近红外光谱和最小二乘支持向量机的聚丙烯酰胺类型鉴别

提出了一种基于近红外光谱分析技术和最小二乘支持向量机的鉴别方法,能够快速、无损鉴别聚丙烯酰胺的三种类型。获取非离子,阴离子和阳离子等三种类型的聚丙烯酰胺样本的近红外漫反射光谱,用主成分分析方法对样本光谱数据进行降维,并提取主成分。基于前三个主成分对三种类型的聚丙烯酰胺样本进行聚类分析,并将主成分作为最小二乘支持向量机的输入。通过基于网格搜索的交叉验证方式优化最小二乘支持向量机的参数和作为其输入的主成分个数。每种类型聚丙烯酰胺各采集60个样本,共采集180个样本,每种类型样本随机选取45个样本,共135样本作为训练样本集,剩余45个样本作为测试集。为了验证该方法能否鉴别掺假样本,制备了掺入不同比例非离子聚丙烯酰胺的5个阴离子和5个阳离子聚丙烯酰胺样本。采用基于训练样本集交叉验证预测误差的F统计显著性检验方法来确定样本的鉴别结果误差阈值。结果表明,预测测试集时,准确率为100%。预测10个混和样本时,所有混合样本都被准确识别出。说明该方法能快速无损鉴别不同类型的聚丙烯酰胺并且具有掺假鉴别能力,为聚丙烯酰胺类型的快速鉴别提供了一种新方法。     

近红外光谱技术的乳粉品牌溯源研究

采用近红外光谱漫反射模式,结合简易分类技术(soft independent modeling of class analogy, SIMCA)对不同品牌乳粉进行了分类溯源研究。实验共采集了四种不同品牌乳粉,包括光明乳粉54组,荷兰乳粉43组,雀巢乳粉33组以及伊利乳粉8组共138组样品的近红外光谱,通过对预处理后的训练集全谱段数据变量进行主成分分析,得出前三个主成分的累积方差贡献率为99.07%。利用SIMCA类建模法建立的乳粉主成分回归模型对预测集乳粉进行分类,研究结果表明,光明乳粉、荷兰乳粉、雀巢乳粉的识别率分别为78%, 75%, 100%,拒绝率分别为100%, 87%, 88%。因此,近红外光谱结合SIMCA建立的模型具备较好的乳粉品牌溯源能力,为快速、准确鉴别乳粉品牌提供了新思路。     

近红外光谱判别分析滤波器的设计与应用

近红外光谱(NIRS)在定量和判别分析中已得到广泛应用,化学计量学在其中发挥了重要作用,但仍需要建立基于新原理的方法,简化数据处理和建模过程,使近红外光谱分析更加方便、更加快速.多元光学计算(M O C)技术通过设计合适的光学滤波器可以在光谱测量的同时,根据光谱的整体形状得到定性定量结果.作为一种新的测量和计算方式,近...