基于稳定一致波长筛选的无标样近红外光谱模型传递方法

测量环境及仪器间光谱信号的差异导致近红外光谱模型从主机传递到从机后,经常会产生过大误差。本研究提出了一种基于稳定一致波长筛选的无标样近红外模型传递方法(Screening stable and consistent wavelengths,SSCW),剔除主从仪器间差谱的标准偏差大于样品精密度测试光谱标准偏差的波长,以及精密度测试偏差过大的波长,筛选出仪器间光谱信号一致性好且稳定的波长建立近红外光谱定标模型。分别以玉米和黄芩样本集对本算法的有效性进行了检验。结果表明,SSCW模型传递后对从机样品的预测均方根残差RMSEP较全波长PLS模型直接传递结果小一个量级,大部分情况下优于分段直接校正算法(Piecewise direct standardization,PDS)的结果和文献报道的无标样模型传递结果。本方法具有传递性能好、模型参数少、稳健等优点,在不同仪器间可实现近红外光谱模型的无标样传递。     

近红外光谱分析模型传递简易方法研究

本文在不同时间安装的多台同型号近红外光谱仪上建立推进剂校正模型时,由于推进剂样品数量少且难于保存,新到仪器在建模时常遇到代表性样品数量严重不足.为此,提出将2台波长一致性好的近红外光谱仪器上采集的光谱组成一个混合校正样品光谱集,使用偏最小二乘法(PLS)建立模型的方法.结果表明,在用户缺少专业模型传递软件情况下,该方法...     

基于尺度不变特征变换筛选稳定特征波长的近红外光谱模型传递方法

该研究利用一维尺度不变特征变换(SIFT)算法寻找烟叶近红外光谱(Near infrared spectroscopy,NIRS)的稳定特征波长,根据样品精密度测试光谱筛选的波长计算重现率和重现度,采用L_9(3~3)正交表优化SIFT算法中的相关参数,使重现率和重现度尽可能高。基于优化的参数和主机上10个代表性样品的光谱,筛选出10个稳定特征波长集合,以这些波长集合并集的光谱响应为自变量,采用偏最小二乘(PLS)方法构建烟叶总植物碱NIRS模型(简称SIFT-PLS)。该模型直接传递到3台从机后,对3台从机样品总植物碱的平均相对预测误差(MRE)均满足小于6%的企业内控要求,而全光谱模型(WW-PLS)直接转移后仅1台从机的MRE满足要求,经分段直接校正(PDS)方法校正从机光谱后,WW-PLS模型也仅对1台从机的MRE小于6%。采用SIFT算法筛选稳定特征波长建立的NIRS模型可在3台从机直接共享,无需转移集,不需对从机光谱或光谱模型进行校正,实现了真正意义的无标样NIRS模型的直接转移。     

二进制蜻蜓算法-直接校正算法优选标样集在小麦粉蛋白质近红外模型传递中的应用

为了实现小麦粉蛋白质含量近红外分析模型的传递，探究二进制蜻蜓算法(Binary Dragonfly Algorithm, BDA)与直接校正算法(Direct Standardization, DS)相结合构成的BDA-DS算法挑选标样集对模型传递结果的影响。以棱光S450光栅型近红外光谱仪为主机，NeoSpectra Micro傅里叶变换型近红外光谱仪为从机，采集了126个小麦粉的近红外光谱，用偏最小二乘回归法建立了主机近红外光谱与小麦粉蛋白质的关联模型。经BDA-DS算法模型传递后，主机模型对从机样品预测决定系数为0.9812,预测标准偏差为0.1838,从机与主机的光谱集合平均马氏距离由22.34下降到1.40,均接近于主机模型精度水平。该研究同时与采用Kennard/Stone(K/S)挑选标样集再结合DS构成的传统K/S-DS算法进行了对比，结果表明：相对于K/S-DS算法，BDA-DS算法挑选出较少的标样集就能表征仪器的差异，有效地提高了主机模型对从机样品的预测精度，为近红外模型传递提供了一种更加有效的标样集选择方法。     

烟叶总还原糖近红外光谱稳健模型的建立及其在多台仪器的长期应用

该文使用基于光谱图像特征抽提的尺度不变特征变换（SIFT）的多步波长筛选方法建立了烟叶总还原糖（TRS）的近红外光谱（NIRS）稳健模型，实现了其在多台仪器的直接共享和长期应用。首先采用SIFT方法根据代表性主机样品光谱挑选特征光谱点集合Uc，然后从Uc中剔除样本光谱标准方差（SDSS）过低的点，挑选重要特征光谱点集合Uic，此两步波长筛选法简称为SIFT-SDSS。随后进一步从Uic中挑选对水分不敏感（Moisture-unsensitive,MUS）的波长点，得到重要且稳定的光谱点集合Uisc，此3步波长筛选法简称为SIFT-SDSSMUS。从2011～2013年采集的292个主机烟叶样品中按TRS浓度区间选择80%样品作为建模集，建立不同波长集合下烟叶TRS的偏最小二乘回归（PLSR）校正模型。结果表明，基于SIFT-SDSS两步波长筛选的光谱点建立的TRS模型传递到6台从机预测另外77个2011～2013年样品的TRS时，所有从机样品的平均相对误差绝对值（MARE）均小于6%，满足企业内控要求。该模型对5台近红外仪上2014～2020年各年度样品、1台近红外仪上2014～201...     

波长筛选结合直接校正法用于近红外光谱模型传递研究

该文提出了一种新的传递方法模型--波长筛选结合直接校正法(WSDS).首先利用样品的性质信息筛选出最有代表性的波长点信息,然后用直接校正法消除这些信息中包含的仪器间差异,以预测标准偏差(SEP)考察模型传递的效果.利用此算法对航空煤油的近红外光谱分析模型在不同仪器之间进行传递研究.经WSDS校正后,对航空煤油密度预测的...     

多种分子光谱快速分析黄芩中的黄芩苷含量

为考察根据不同类型光谱信息进行黄芩质量快速分析的适应性,采用高效液相色谱(HPLC)法测定了73批黄芩样品中的黄芩苷含量并作为y值,以各样品的近红外、紫外-可见光谱及包含紫外、可见及近红外的多源复合光谱信息作为x值;根据各类光谱信息分别采用偏最小二乘回归(PLSR)与K最近邻样本保形映射(KNN-KSR)方法进行样品中黄芩苷的预测,根据验证集样本真实值与预测值的均方根偏差(RMSEP)、平均相对误差(MRE)与相关系数(R)评价预测精度。结果表明,采用KNN-KSR方法根据各类光谱信息预测黄芩苷时,各项指标均优于PLSR方法的结果;其中基于近红外光谱对黄芩苷的分析结果最好,紫外-可见光谱次之,基于多源复合光谱信息对黄芩苷的预测误差最大,但其MRE仍在6%以下,可满足工业分析的精度要求。由于多源复合光谱仪具有体积小、重量轻、成本低及便携等优点,通过优化仪器波长范围及建模方法,有望改进该仪器的分析精度,使之适应更多药材现场采购的快速检测及后续产品的质量分析与监控需求。     

基于正交信号校正的秸秆青贮饲料粗蛋白近红外分析模型传递方法

探讨了基于不同数据预处理方法的正交信号校正在秸杆饲料近红外光谱模型传递中的应用.以141个秸杆青贮饲料样品为研究对象,以其粗蛋白含量为目标参数,研究了基于无处理、局部中心化、全局中心化和Z-score标准化预处理方法的正交信号校正,在源仪器(SPECTRUM ONE NTS)和目标仪器1(ANTA-RIS)与目标仪器2(FOSS 6500)之间的模型传递效果.实验表明:对于两台傅里叶变换型近红外光谱仪,采用局部中心化、全局中心化和Z-score标准化预处理方法的正交信号校正均可成功实现模型传递,其中局部中心化和全局中心化法的作用效果基本一致,且优于Z-score标准化法.对于傅立叶变换和光栅型近红外光谱仪,全局中心化的作用效果明显优于其它3组处理效果,且只有全局中心化预处理的正交信号校正传递后的模型可用于实际预测.     

鱼粉近红外光谱模型传递应用研究

为探讨光栅型与傅里叶变换型近红外分析仪之间模型传递的应用效果,选取国产鱼粉为近红外光谱样本,DS2500F型近红外分析仪为源仪器,MPA型近红外分析仪为目标仪器,采用分段直接校正(PDS)方法实现近红外光谱传递。分别建立水分、粗蛋白质、粗脂肪、蛋氨酸和赖氨酸等组分的预测模型,通过交互验证决定系数(R2cv)、交互验证标准误差(RMSECV)、马氏距离(MD)、系统偏差(Bias)、预测均方根误差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)等参数,多维度评估光谱传递后所建预测模型的效果。结果表明,DS2500F仪器的近红外光谱传递到MPA型仪器时,所建国产鱼粉的水分、粗蛋白质、粗脂肪、蛋氨酸、赖氨酸的预测模型与MPA型仪器原始预测模型各参数对比无显著差异,预测效果基本一致,说明国产鱼粉在DS2500F仪器上的近红外光谱通过传递可以替代MPA型仪器的原始光谱,间接实现了模型传递,且具有良好的适用性和共享性,可提高近红外预测模型的应用效率。     

基于近红外光谱分析技术的栽培香菇产地快速鉴别

建立了一种基于近红外光谱分析技术的香菇产地鉴别方法。利用近红外光谱仪扫描不同主产地的香菇干样,获得样品的近红外漫反射光谱。利用偏最小二乘判别分析(PLSDA)分别建立了吉林、湖北、福建3个省份栽培香菇的产地判别模型,同时使用光谱预处理和波长筛选技术对判别模型进行优化,最后使用预测样品对模型进行验证。结果表明,使用原始光谱建立的模型能够初步实现对产地的判别,使用光谱预处理技术扣除光谱中的背景信息,同时利用波长筛选技术选择特定波长对模型进行优化后,可进一步提高预测正确率。该方法为香菇产地真实性溯源提供了一种新方法,对香菇产业发展具有重要的实际意义。