近红外漫反射光谱的小波变换的去噪方法

以测定的紫丁香醛近红外漫反射光谱信号为标准,随机加入了一噪音信号,采用Daubechies小波系中的DB5小波函数,以4种阈值选取方法(最小最大准则阈值、Stein无偏似然估计阈值、混合阈值和固定阈值)和2种阈值函数(软阈值函数和硬阈值函数)组合对含噪音的光谱信号进行了小波去噪处理试验,以均差MSE评价组合各种阈值选取及阈值函数方法的去噪优劣。结果表明,对于该类型的光谱信号,采用最小最大阈值和软阈值函数组合,得到最优的去噪效果。     

近红外光谱结合小波神经网络鉴别苹果种类

将近红外光谱与小波神经网络技术结合,实现对不同种类苹果鉴别.将80个样本随机分为建模样本集和预测样本集.其中建模样本集包含60个样本,预测样本集包含20个样本.应用小波变换与主成分分析对样品数据进行预处理与特征提取.建立一个10-45-2的三层小波神经网络,实现对未知样品预测.实验结果表明,该方法对苹果的种类鉴别率达到100％,说明这种方法有很好的鉴别作用,对苹果种类的准确、无损检测具有积极的实用性.     

径向基神经网络结合近红外光谱技术分析安络小皮伞发酵组分的研究

采用径向基神经网络(RBFNN)结合近红外光谱(NIRS)技术建立一种分析安络小皮伞发酵菌丝体中甘露醇、多糖和腺苷三种组分的定量分析模型。收集164个安络小皮伞液体发酵菌丝体样本的近红外光谱数据,采用常规方法分别测定样本中甘露醇、多糖和腺苷的含量。在应用蒙特卡罗偏最小二乘法(MCPLS)识别异常样本、确定校正集样本数量的基础上,以逼近度(Da)为评价指标,采用可移动窗口径向基神经网络(MWRBFNN)筛选特征波长变量,筛选最佳光谱预处理方法、隐含层节点数(NH)等模型参数。建立甘露醇、多糖和腺苷组分定量分析模型,最佳RBFNN-NIRS模型中校正集和预测集样本实验测定值与预测值间相关系数分别为0.9274、0.9009、0.9440和0.9354、0.9018、0.8847,表明模型具有很好的拟合度和预测性能。     

径向基函数神经网络和近红外光谱用于大黄中有效成分的定量预测

采用近红外光谱(NIRS)法和人工神经网络定量预测大黄样品中４种有效成分的含量,包括：蒽醌及其单糖甙类、水溶性蒽甙类、芪芪甙类、鞣质及其有关化合物。在1 100～2 500 nm波长范围内扫描大黄粉末样品,采用径向基函数神经网络(RBFNN)建立了近红外光谱与HPLC分析值之间的校正模型。上述四类化合物的交叉验证均方差(RMSECV)分别为2.572,0.442,2.794,9.438;预测均方差(RMSEP)分别为4.598,8.657,0.458 6,5.106。该方法快速,无损,结果令人满意,可作为中药材复杂体系中化学组分定量测定的方法。     

运用RBF径向基神经网络识别基于小波变换的淫羊藿苷红外光谱指纹特征

运用RBF径向基神经网络对基于傅里叶变换红外光谱（FTIR）法、相关系数比对法及多层次小波变换所提取的淫羊藿药材样本有效成分指纹特征进行识别。样品包括药典选用的５个物种（淫羊藿Epimedium brevicornu Maxim.、箭叶淫羊藿E.sagittatum（Sieb. et Zucc.） Maxim.、柔毛淫羊藿E.pubescens Maxim.、朝鲜淫羊藿E.koreanum Nakai和巫山淫羊藿E.wushanense T.S.Ying）和其他物种共计250个样本。淫羊藿指标成分淫羊藿苷在原药材和甲醇提取物的红外光谱图上,具有较明显的1 259 cm-1特征峰,经典的HPLC法的定量分析结果也佐证了淫羊藿苷的含量与1 259 cm-1峰的位置具有很好的一致性。为此该峰可以用来作为判别各物种淫羊藿药材是否含有淫羊藿苷的重要依据。在此基础上,采用相关系数比对法和多层次的小波变换法消除了因淫羊藿苷含量低、吸收峰弱,信号和噪声大的问题,增强了RBF径向基神经网络的识别效果。初步建立了基于小波变换和RBF径向基神经网络淫羊藿原药材红外光谱快速识别淫羊藿苷指标成分的一种新方法。     

小波变换与神经网络融合法在油页岩近红外光谱分析中的应用

便携式近红外光谱分析技术可实现油页岩含油率的原位检测,在油页岩资源现场勘查中发挥着重要作用。但是,由于其测得的原始光谱数据量大、冗余信息多,直接建模会影响速度与精度。因此提出一种小波变换与神经网络融合法,先将油页岩全谱数据进行db8小波3级分解,提取其近似系数形成输入矩阵,然后再进行神经网络建模。为了验证有效性,利用30个油页岩合成样品,从中随机选择20个用于训练,另外10个用于预测,并分别使用全谱数据与小波特征数据进行了10次神经网络建模。结果表明,全谱数据建模速度均值为570.33 s,预测残差平方和及相关系数均值分别为0.006 012及0.843 75;而小波神经网络法对应的以上均值为3.15 s, 0.002 048及0.953 19。由此说明小波神经网络法优于全谱数据建模法,为油页岩含油率的快速、高精度检测提供了一种新方法。     

基于小波变换的木材近红外光谱去噪研究

木材近红外光谱常常被一系列噪声所污染,影响光谱分析结果。为了提高近红外光谱分析精度,需要对光谱数据进行预处理。光谱导数可以消除光谱背景干扰和基线漂移等因素影响,提高光谱分辨率,但导数光谱在增强信号的同时,也使信号噪声得到增强。应用小波变换对杉木木材近红外一阶导数光谱进行去噪研究,分别采用9点平滑法、25点平滑法、非线性小波硬阈值和软阈值法、9点平滑+小波变换法和25点平滑+小波变换法对光谱数据进行去噪研究。结果显示, 小波变换能够有效去除导数光谱中的噪声信号,保留光谱中的有效信息,提高光谱信噪比,提高光谱的分析能力,在木材近红外光谱分析中具有很好的应用前景。     

基于径向基神经网络的测定抗结核药物主成分质量分数的近红外光谱定量分析模型

建立了同时测定利福平片、异烟肼片、吡嗪酰胺片、异福片和异福酰胺片5种抗结核药物中的利福平(RMP)、异烟肼(INH)和吡嗪酰胺(PZA)含量的新方法,应用径向基神经网络(RBFNN)建立5种抗结核片剂药物样品的近红外光谱(NIRS)与其中RMP、INH和PZA含量间相关模型.模型以交互验证均方根误差(RMSECV)为评价标准,选择最有效光谱区域、对网络结构参数和扩展常数进行优化,得到最优定量分析模型.最优模型的RMSECV分别为0.0127、0.0104、0.0078,应用最优模型对预测集样品中RMP、INH和PZA含量进行预测,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.0125、0.0109、0.0103.内部交互验证和外部验证均表明,该方法具有较高的准确度,能够满足5 种抗结核药物生产中RMP、INH和PZA的同时检测精度要求.     

基于径向基神经网络和BP神经网络对日落黄荧光光谱的分析

对食用合成色素日落黄的荧光光谱进行研究,发现在最佳激发波长370nm紫外光的激励下,荧光峰值波位于576nm;经分析认为,日落黄溶液之所以能产生荧光是因为分子中偶氮键将一个苯环和一个萘环连接在一起,形成大共轭结构,并且取代基与—SO3Na与—OH处于萘环的对位,大大增强了日落黄分子的共轭程度,使其具有强的吸光功能,发出强荧光。另外,结合径向基神经网络和BP神经网络对未知样本进行浓度预测,结果精确,平均相对误差分别为3.51%和5.45%,RSD分别为1.83%和2.95%。该方法有望成为对食用合成色素进行高效检测的有效方法。     

小波变换在近红外光谱分析中的应用进展

小波变换(WT)具有很好的时频分离特征,信息处理能力强,已广泛用于分析化学领域;本文就小波变换在近红外光谱领域的应用进行简述。小波变换用于近红外预处理,提取有用信息,消除背景干扰,可以提高近红外的分析精度和模型稳健性;用于数据压缩可以减少数据库存储空间,提高建模速度;小波系数用于模型传递,具有传递速度快,稳健性强,所需标样少等特点;小波变换可以与神经网络、遗传算法等结合,在近红外分析领域呈现出良好的发展前景。     

基于径向基函数神经网络的高光谱遥感图像分类

从径向基函数神经网络的理论出发,针对高光谱数据的特点,设计了有效的特征提取模型,再与径向基函数神经网络的输入层连接,建立了一个新的径向基函数神经网络的高光谱遥感影像分类模型,并用国产OMISII传感器获得的64波段数据进行试验。首先进行了最小噪声分离变换,提取了1～20个分量的数据,使用提取后的数据（20维）、提取后数据的纹理变换（20维）和主成分分析的前（20维）,组成了60维向量数据进行分类处理,这种分类器结构简单、容易训练、收敛速度快,其分类精度达到69.27%,高于BP神经网络分类算法(51.20%)以及常用的最小距离分类（MDC）算法(40.88%)。通过对结果和过程进行分析,实验证明径向基函数神经网络在高光谱遥感分类中具有较好的适用性。     

小波软阈值径向基神经网络同时测定多组分混合物

建立了一种小波软阈值径向基函数神经网络 (STWRBFN)方法 ,同时定量分析了多组分混合物。结合小波软阈值法和径向基函数神经网络改进了回归质量。通过最佳化 ,选择了小波函数、小波分解水平(L)、阈值法类型和网络的伸展参数 (σ)。两个程序PSTWRBFN和PRBFN被设计执行STWRBFN和径向基函数神经网络 (RBFN)计算。实验结果表明STWRBFN是成功的且优于RBFN法 ,和经典的多变量线性回归(MLR)方法相比较 ,这两个方法更为有效     

基于径向基神经网络的太阳能电池缺陷检测

为了检测太阳能电池的缺陷,建立了太阳能电池板的电致发光(EL)图像与其缺陷类型间的神经网络预测模型,可以对太阳能电池板不同类型缺陷进行自适应检测。首先,采用主成分分量分析(PCA)算法对电致发光(EL)图像训练样本集降维;然后,将降维后得到的数据输入神经网络预测模型进行学习,对模型的参数进行优化选取;最后,将训练好的网络对测试样本集进行仿真。仿真结果表明:在采用相同的训练样本集和测试样本集条件下,与反向传播神经网络(BPNN)相比,径向基神经网络(RBFNN)具有全局最优特性,结构简单,最高识别率达96.25%,计算时间较短,能满足在线检测的要求。     

近红外光谱快速分析技术及其在动物饲料和产品品质检测中的应用

近红外光谱是近年来发展最快、最引人注目的光谱学技术。主要介绍了近红外光谱技术的基本原理和发展, 包括近红外光谱预处理技术如微分处理、信号平滑等技术的发展和近红外光谱分析模型如多元线性回归、主成分分析、偏最小二乘法和人工神经网络等的发展。综述了国内外近几年来此技术在动物饲料和产品品质检测中的应用。文献调查显示, 近红外光谱分析技术以其快速、无损、不污染环境等诸多优点在国内外饲料和动物产品检测方面得到广泛应用。在饲料分析方面,近红外不仅能用于其常量成分干物质、粗蛋白、粗纤维、粗脂肪等的测定,而且能用于微量成分、有毒有害成分的测定。在动物产品分析方面,该技术已用于禽蛋、牛肉、羊肉、猪肉等的各种物理和化学指标的测定。文中详细给出了已经报道的利用近红外光谱技术测定饲料和动物产品测定指标和光谱处理以及模型建立的情况, 并讨论了近红外光谱快速检测技术的在饲料分析和动物产品分析领域的应用新趋势和局限性。     

近红外光谱技术(NIRS)在牧草领域中的应用研究进展

牧草是草食动物最主要的营养来源。牧草品质的优劣不仅影响家畜的生长发育和生产效率,也决定着最终畜产品的产量与品质。牧草品质的优劣主要取决于牧草营养成分及其消化率、适口性、以及牧草中所含抗营养因子和真菌毒素、霉菌毒素的含量水平。近红外光谱技术(NIRS)是一种低成本、快速、简单、无损的定性、定量分析技术,已在许多领域广泛应用。该文简要介绍了NIRS的原理和特点,详细综述了NIRS在牧草品质分析、牧草育种、牧草品种鉴定和性状分类中的应用。通过较全面综述NIRS在牧草领域中的应用现状,以期有助于NIRS在我国牧草领域中的发展。     

近红外光谱分析技术及其在牧草种子质量监督检验上的应用前景

近红外光谱(NIRS)的分析技术是一项高效、快捷检测样品中某种物质成分的分析新方法,近年来在农业、食品、医药、化工、纺织、环保等领域得到了广泛的应用。 文章简要介绍了NIRS技术产生和探测的基本原理、方法和技术特点,回顾了其在植物种子研究方面的应用情况,然后从种子品种鉴定、种子纯净度鉴定、种子发芽率测定、种子水分含量和生活力测定等四个方面阐述了NIRS分析技术应用于牧草种子质量监督检验的意义和潜在价值。 最后得出结论应用NIRS技术能降低种子检验成本、提高检验效率,还有助于扩大常规种子检验的范围和用途,因此NIRS应用于牧草种子质量检验有着重要的理论和实际意义。     

近红外漫反射光谱法测定玉米秸秆NDF与ADF含量

应用主成分空间和傅里叶变换近红外光谱技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),在国内首次建立了适合不同品种类型、不同生长发育时期和不同部位且适配范围广的近红外漫反射光谱(NIRS)测定玉米秸秆中性洗涤纤维(NeutralDetergentFiber,NDF)和酸性洗涤纤维(AcidDetergentFiber,ADF)含量的稳定校正模型。结果表明,采用一阶导数 矢量归一化预处理和一阶导数 多元散射校正预处理,谱区均为7502～5450cm-1和4601～4247cm-1,所建立的NDF与ADF校正模型,其校正和预测效果最佳。其校正决定系数(R2cal)均大于094,交叉验证和外部验证决定系数(R2cv,R2val)为092～096,各项误差(RMSEE,RMSECV和RMSEP)为149%～181%。该结果对青贮玉米秸秆材料快速鉴定和筛选具有重要的意义。     

近红外漫反射光谱法测定玉米秸秆体外干物质消化率

以不同生态环境、不同年份,不同品种和自交系类型、不同生长发育时期以及不同部位的600个样品中选出161份玉米秸秆为材料,应用傅里叶变换近红外光谱技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),通过比较不同光谱范围和光谱预处理方法,在6 101.7～5 773.8 cm-1和4 601.3～4 246.5 cm-1谱区内,建立了适合不同品种类型、不同生长发育时期和不同部位且适配范围广的近红外漫反射光谱(NIRS)测定玉米秸秆体外干物质消化率(in vitro dry matter digestion,IVDMD)的稳定校正模型。其交叉验证和外部验证决定系数(R2_cv,R2_val)分别为0.907 3和0.906 6,预测标准偏差为2.08%, 预测值与化学值间的相关系数(r)达0.956。结果表明, 近红外光谱技术可以用于快速、准确测定玉米秸秆IVDMD,该结果对青贮玉米育种过程中的秸秆材料快速鉴定和筛选具有重要的意义。     

近红外反射光谱法测定PDA阳离子度的研究

以37份实验室自制二甲基二烯丙基氯化铵与丙烯酰胺的共聚物(PDA)为样品,用沉淀滴定法对PDA阳离子度进行测定,并进行近红外光谱扫描,分别采用特征峰和全波谱段作为输入层神经元,采用RBF神经网络的数学转换方法建立近红外反射光谱(NIRS)定标模型,采用小波分析对光谱进行降噪预处理,建立PDA阳离子度的近红外预测模型,并将预测值与沉淀滴定法测定值进行比较,其外部验证决定系数大于0.90,预测分布趋势良好,对预测值与实测值进行t检验,结果显示预测值与实测值差异不显著。结果表明,采用近红外光谱数据建立的定标模型预测PDA阳离子度具有较高可行性。